高分辨率遙感影像道路目標(biāo)智能識(shí)別方法研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著多平臺(tái)遙感技術(shù)與數(shù)字圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，高分遙感技術(shù)已經(jīng)成為了精確獲取地表信息的重要手段之一。道路網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)地理信息的重要組成部分，在車輛導(dǎo)航，國(guó)土規(guī)劃等方面具有非常重要的作用。傳統(tǒng)的基于高分辨率遙感影像的道路提取技術(shù)中通常需要輔以人工目視解譯，該種方式雖能夠精確獲取道路網(wǎng)絡(luò)信息，但是其效率不高，智能化程度較低，無(wú)法滿足道路網(wǎng)絡(luò)信息自動(dòng)快速更新的需求。因此開(kāi)展高性能、智能化的道路網(wǎng)提取方法研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前，

2、基于高分辨率遙感影像的道路提取技術(shù)一般包括道路二值圖像提取，道路中心線提取兩大步驟。由于高分辨率遙感影像上下文特征復(fù)雜，同譜異物，同物異譜等現(xiàn)象更為嚴(yán)重，從而造成現(xiàn)階段自動(dòng)化提取道路網(wǎng)絡(luò)尚存在以下不足。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴從影像底層的特征提取角度出發(fā)，發(fā)展了顧及像素級(jí)空間特征和對(duì)象級(jí)光譜特征的多層次特征融合算法，從而有效彌補(bǔ)了單一層次信息的不足，從特征提取的角度來(lái)提高道路提取精度，有效改善了像素級(jí)道路提取存在的“椒鹽”與對(duì)

3、象級(jí)道路提取存在的“粘連”現(xiàn)象。⑵針對(duì)現(xiàn)有非道路區(qū)域去除算法，存在過(guò)多特征組合與參數(shù)設(shè)置，設(shè)計(jì)了一種新的形狀描述算子，并基于OSTU自動(dòng)閾值法實(shí)現(xiàn)了非道路區(qū)域的自動(dòng)過(guò)濾，提高了道路提取算法的自動(dòng)化程度。⑶針對(duì)現(xiàn)有道路中心線算法容易產(chǎn)生的“毛刺”與擬合不準(zhǔn)確現(xiàn)象，引入了計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的張量投票算法，有效地解決了上述問(wèn)題，且實(shí)現(xiàn)了斷裂道路的自動(dòng)連接，最終提高了道路目標(biāo)的完整程度。⑷構(gòu)建了一種穩(wěn)健的多特征融合方法，并實(shí)現(xiàn)了非道路區(qū)域的自動(dòng)過(guò)濾，