高分辨率影像中農(nóng)村道路提取方法研究.pdf

1、新型城鎮(zhèn)化是我國(guó)針對(duì)當(dāng)前農(nóng)村向城鎮(zhèn)演變過(guò)程中遇到的問(wèn)題與發(fā)展的方向所提出的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，其中，農(nóng)村道路交通的發(fā)展情況對(duì)戰(zhàn)略實(shí)施起著重大的決策作用。當(dāng)前農(nóng)村道路數(shù)據(jù)庫(kù)的更新主要依靠在遙感影像上手動(dòng)標(biāo)識(shí)和利用手持GPS進(jìn)行實(shí)地采集，耗時(shí)耗力。因此，提出高效的信息提取技術(shù)取代人工方法，對(duì)農(nóng)村道路數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行快速更新很有研究?jī)r(jià)值。
　　本文選取了湖南省長(zhǎng)沙市某農(nóng)村地區(qū)作為實(shí)驗(yàn)區(qū)，針對(duì)0.2m的高分辨率無(wú)人機(jī)影像，提出了一種基于面向?qū)ο蟮膮^(qū)

2、域生長(zhǎng)方法。為了驗(yàn)證提出方法的有效性，本文將7種不同道路提取方法針對(duì)4種不同類型道路的提取結(jié)果進(jìn)行了比較和分析。
　　本文提出的基于面向?qū)ο蟮膮^(qū)域生長(zhǎng)方法，以同質(zhì)像元組成的集合為處理對(duì)象，集成了面向?qū)ο笈c區(qū)域生長(zhǎng)的優(yōu)勢(shì)。相比于基于像素的傳統(tǒng)的區(qū)域生長(zhǎng)，該方法用對(duì)象取代像元，利用道路的光譜特征以及空間特征進(jìn)行大批量的種子篩選，提高了種子的選取效率；同時(shí)，區(qū)域生長(zhǎng)的連接性為面向?qū)ο蠓椒ㄌ峁┝诵碌目臻g上下文信息連貫條件，使得道路提取結(jié)果

3、更加完整。
　　基于面向?qū)ο蟮膮^(qū)域生長(zhǎng)方法包括兩個(gè)步驟，一是利用面向?qū)ο蠓椒ǚ指钣跋瘛@取道路種子對(duì)象；二是基于對(duì)象進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)。在面向?qū)ο蠓指畈糠郑枚喑叨确指罘椒▽?duì)影像進(jìn)行分割，根據(jù)道路對(duì)象的光譜和幾何特征設(shè)置道路種子對(duì)象提取條件，從而得到道路種子對(duì)象，并基于對(duì)象的亮度均值生成后續(xù)區(qū)域生長(zhǎng)的基礎(chǔ)影像。在區(qū)域生長(zhǎng)部分，首先，將利用面向?qū)ο蠓椒ǖ玫降牡缆贩N子點(diǎn)進(jìn)行分離處理，包括檢測(cè)邊緣、膨脹、腐蝕等數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法，從而得到互不相

4、鄰的道路種子對(duì)象。之后，將在面向?qū)ο蠓指畈糠值玫降幕A(chǔ)影像作為生長(zhǎng)影像，遍歷影像的所有種子對(duì)象，計(jì)算道路種子對(duì)象的亮度均值與遍歷種子對(duì)象的亮度均值的差值，以該差值作為生長(zhǎng)條件，當(dāng)差值符合設(shè)定的閾值時(shí)，將該對(duì)象納入道路對(duì)象；反之，當(dāng)差值大于設(shè)定的閾值時(shí)，將該對(duì)象納入背景。最后，遍歷全部對(duì)象后得到的道路和背景的二值影像，再利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)重建等處理方法對(duì)影像進(jìn)行后處理，得到最終的道路提取結(jié)果。
　　此外，本文將監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類、區(qū)域