基于SAR圖像的道路損毀信息提取技術研究.pdf

1、道路作為一種重要的交通設施，在日常生活、經(jīng)濟、軍事等領域承擔著不可或缺的功能，因此對道路損毀信息提取的研究具有一定的必要性，特別地，該研究可以為災害調(diào)查、災害救援等工作提供科學依據(jù)，具有重要意義。本文提出的基于SAR圖像的道路損毀信息提取技術研究旨在利用SAR圖像全天時、全天候的特點實現(xiàn)及時有效地道路損毀識別，以彌補光學圖像的不足，主要分為兩個方面，道路提取和道路損毀信息提取。
　　首先，本文在該部分對道路的圖像特征及道路特征提取

2、方法進行了分析，根據(jù)山區(qū)場景和圖像特點進行了目標特征選擇和道路提取方法選擇。在具體方法上，首先選取合適的圖像增強算法對基準圖像進行增強濾波處理，之后利用邊緣檢測算子提取圖像中道路的邊緣強度信息，并以道路的灰度信息、邊緣強度信息、邊緣方向信息為基礎，根據(jù)邊檢測邊跟蹤的思路利用粒子濾波算法進行道路目標識別，得到道路的初始輪廓點序列，以克服直接采用全局自動連接方法在山區(qū)環(huán)境下魯棒性不足的問題。此外為了使最終提取出的道路線與真實道路具有更好的符

3、合度，文中利用Snake方法對粒子濾波的初始輪廓點序列進行了精確校正，得到道路提取結果。在Radarsat2圖像中的實驗結果表明該方法具有較好的準確度，滿足后續(xù)道路損毀信息提取的要求。
　　其次，在道路損毀信息提取部分中，對道路損毀的常見類型及道路損毀時在SAR圖像中的特征變化表現(xiàn)進行分析，從中選擇了邊緣特征變化和灰度特征變化作為損毀檢測依據(jù)，并提出了一種道路損毀信息提取方法。其實施方法為，將雙時相SAR圖像進行配準操作，在配準后

4、的待檢測圖像以道路提取得到的道路線為基礎構建道路邊緣損毀指數(shù)模型和灰度損毀指數(shù)模型，并以基準圖像中確知道路區(qū)域作為樣本對這兩個模型指數(shù)的統(tǒng)計分布特征進行了分析，然后根據(jù)恒虛警檢測原理提出了損毀提取模型的自動閾值確定方法，利用該閾值對邊緣比值參數(shù)和灰度均值參數(shù)進行損毀指數(shù)判別，融合兩者的判別結果得到道路損毀信息的提取結果。
　　最后，將該道路損毀信息提取方法在雙時相的Radarsat2圖像中進行了驗證，選擇了三個實驗區(qū)域，通過與光學