从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法
基于LBP算子与多尺度分析的高分辨率遥感影像道路自动提取方法改进研究
（） ６
能存在 混 淆 ， 此 很 难 在 影 像 图 上 展 现 整 体 纹 理 因
效果 。
那 么 ， 过去 噪 后 的 图 ２中 Ａ、 Ｃ、 的 中 心 经 Ｂ、 Ｄ
像元 新 的亮度 值 分别 为 ： ３ ７ ５ 、 ， 的邻 域 均 值 ５ 、 、４ ７新 为 ：３ １ 、 ． ７ ５ ． ８ ６ ５ ， 的 Ｌ Ｐ值 为 ：０ 、 ５ ．１ ６ ６ 、３ ７ 、． ６ 新 Ｂ ２ ４
理 论 研 究
遥感信 息
基于 Ｌ Ｐ算子与 多尺 度分析 的 Ｂ 高 分辨率遥 感影 像道路 自动提 取方法改进研 究
陈 杰① ， 敏 华①， 卓① ， 登 山① ～ 杨 臧 ～ 黄
（ 中南 大 学 测绘 与 国土 信 息 工 程 系 ， 沙 ４ ０ ８ ； 中南 林 业科 技 大 学 林 业 遥 感 信 息 工 程研 究 中心 ， 沙 ４ ０ ０ ） ① 长 １０３② 长 １０ ４
１ ８ ２ ６ １ ８ 有效 地去 除 了噪声 干扰 。 ７ 、 ３ 、７ ，
蘼 嚣
Ａ Ｂ Ｃ Ｄ
３ 多尺 度 与 局 部 方 差 分 析
文献 ［ ７ 中描 述 了遥感影 像 中 的道 路 主要 呈 现 － １ ２
图 １ 易 混淆 的邻 域
为 了使 Ｌ Ｐ算 子 既能反 映局 部纹 理 ， 能不 失 Ｂ 也 “ 真实 ” 地表示 局 部 纹 理 的整 体 效 果 ， 文 将 式 （ ） 本 １
道路 信息 的方法 。而从所 采 用 的遥感 影像 的角度 来
看 ， 献 ［３ １］ 分别 用 Ｅ 文 １～ ８则 ＴＭ ＋ 、 Ｋ Ｉ ＯＮＯ Ｓ和 Ｑｕｅ Ｂ ｒ 像对 城 市道 路进 行 提取 。 ｉｋ ｉ ｄ影 基 于 局 部 二 进 制 模 式 （ ｏ ａ Ｂ ｎ ｒ ａｔｒ ， Ｌ ｃｌ ｉａｙ Ｐ ｔ ｎ ｅ Ｌ Ｐ 是 ｏ ａａ在 文 献 ［ ９ 中 引入 的 一 种 纹 理 描 述 Ｂ ） ｊｌ １］
面向对象的高分辨率遥感影像道路自动提取实验
ｔｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙｏ ｂｅ ｔｏ ｉｎ ｅ ｏｅ ｔａｔｔ ｅｒ ａ ｆｒ ｔ ｎｆｏ ｈ ｇ －ｅ ｏｕｉｎ ｒｍｏｅｓ ｎ ｉｇ ｉ ｇ ｏ ｅｉｆｒ ｔｏ ｉｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ｆｏ ｊｃ－ ｒｅ ｔｄ ｔ ｘ ｒｃ ｈ ｏ ｄｉ ｏ ｍａｉ ｒ ｍ ｉｈ ｒｓ ｌｔｏ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍａ ｅｗｈ ｓ ｎｏ ｍａｉｎ ｎ ｏ
ＸＵ ｏｃ ｅ ｇ ＢＩ ｉｎｔｏ ＷＡＮＧ ｎ － ｉｇ Ｑｕ ｎ －ｕ ０ Ｇａ —ｈ ｎ ０， ａ －ａ 。， Ｊ Ｘｉｇ ｘｎ ０， Ｈｏ ｇｊ ｎ
（ Ｂ ｉ ｉｇ Ｐ ｎ ｒ ｍａ Ｓ ａ ｅＴ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ， ｔ ． Ｂ ｉｉｇ １ ０ ８ ① ｅ ｎ ａ ｏ ａ ｐ ｃ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｃ ． Ｌ ｄ ， ｅ ｎ ０ ０ ５ Ｊ ｊ ② Ｃ ｎｅ ｏ ａ ｔ ｂｅ ｖ ｔ ｎａ ｄ Ｄｉ ｉ ｌ ａ ｔ Ｃ ｉｅｅ ａ ｅ ｆ Ｓ ｉｎ ｅ ， ｅ ｉｇ １ ０ ９ ） ｅ ｔｒ ｒＥ ｒｈＯ ｓｒ ａ ｉ ｎ ｇ ｔ ｒ ｆ ｏ ａ Ｅ ｈ， ｈ ｎ ｓ Ａｃ ｄ ｍｙ ｏ ｃ ｃｓ Ｂ ｉ ｎ ０ ０ ４ ｅ ｊ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌｒ ａ ｘ ｒ ｃ ｉｎ ｏ ｅ ｔ ｅ ｓｎ ｉ ｌ ａ ｅ ｓ ｆｔ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｔ ｔ ｔ ｓ ｗｉ ｎ ｓｒ ｃ ： ｅ ｔ ａ ｉｉ ａ ｏ ｄ ｅ ｔ ａ ｔ ｆ ｒ ｍｏ ｅ ｓ ｎ ｉ ｇ ｍａｎ ｙ ｍ ｋ ｓ ｕ ｅ ｏ ｈ ｔ ｏ ｏ ｉ ｉ ｇ ｓ ａ ｉ ｉ ｔ ｍａ ｏ ｏ ｓｃ ｈ ｐ ｗｅ ｎ ｅ ｐ ｅ ａ ｉ ｎ ｗｈ ｃ ｓ ｌ ｗ ｒ ｃｓｏ ｎ ｎ ｆｉ ｉｎ ． ｅ ｎ ｉ ，ｈ ｔ ｏ ｅ ｅ ｄ ｎ ｔ ｅｐ ｏ ｌ ｏ ｐ ｒｉｉ ａ ｅ ｎ ｏ ｒｉ ｔ ｒ ｒ ｔ ｔ ， ｉｈ ｉ ｏ ｉ ｐ ｅ ｉｉｎ ａ ｄ ｉｅ ｆｃｅ ｔ Ｍ ａ ｗｈ ｌ ｔ ｅｍｅ ｈ ｄ ｄ ｐ ｎ ｓ ｏ ｈ ｅ ｐ ｅ ｗｈ ａ ｔｃｐ ｔ ｓ ｉ ｏ ｎ ｅ
第四讲 城市道路的提取
– （3）允许提取结果的回退操作
－城市遥感 ·第三章－
3.2 道路提取现状和流程
二、道路半自动提取策略
具体策略：
（1）在依次输入的人工点形成的各段内，以快速 的模板匹配和基于神经网络的优化计算快速提 取出道路特征的初始值； （2）基于平差模型的自适应模板匹配对每段进行 相对独立的提取，即提取各段的二次曲线； （3） 最后，由上述提取的结果作为初值，基于最 小二乘样条曲线提取算法对其进行精确定位。
平行线段不一定都是道路段，符合下列两个条件的平行线段才 是候选的道路段： 几何特征，宽度要在一定的范围之内 灰度特征，平行线段内的平均灰度应满足一定的范围限值
3.3 城市主要道路的提取方法
一、基于结构信息的侯选道路段提取
道路段的编组
在提取的过程中对每一道路段记录了如下参数： 道路段对象标识 平行线组的标识 标明是单平行线对（一对一的平行线对）还是多平行线 组 左平行线的个数 左平行线的集合 与左平行线的集合一一对应的平行距离集合 右平行线的个数 右平行线的集合 与右平行线的集合一一对应的平行距离集合 组织的标志，标明该道路段是否已被组织过
数 字 铁 路
数 字 校 园
3.1 城市道路特性
二、城市道路提取的作用
基于移动终端的空间信息服务
3.1 城市道路特性－难度
三、城市道路提取的难度 由于太阳光线被遮挡
航空、遥感影像上有阴 影是不可避免的
阴影
－城市遥感 ·第三章－
3.1 城市道路特性－难度
三、城市道路提取的难度
－城市遥感 ·第三章－
－城市遥感 ·第三章－
3.2 道路提取现状和流程
二、道路半自动提取策略
如何利用遥感影像和深度学习进行城市建筑物提取和变化检测
如何利用遥感影像和深度学习进行城市建筑物提取和变化检测城市建筑物的提取和变化检测在城市规划和土地利用方面具有重要的意义。
随着遥感技术和深度学习的发展，利用遥感影像和深度学习进行城市建筑物提取和变化检测已逐渐成为研究的热点。
一、遥感影像在城市建筑物提取和变化检测中的应用遥感影像是获取城市信息的重要途径之一。
通过对高分辨率遥感影像进行处理和分析，可以得到城市建筑物的空间分布和变化情况。
在城市建筑物的提取方面，遥感影像可以提供丰富的地物信息和特征，如纹理、形状和光谱等。
通过分析这些信息和特征，可以准确地提取城市建筑物的边界和轮廓。
在城市建筑物变化的检测方面，遥感影像可以提供多时相的数据，从而揭示城市建筑物的发展变化。
通过对同一地区，不同时间段的遥感影像进行对比分析，可以检测城市建筑物的新增、拆除和改建等变化情况。
这对于城市规划、土地利用和环境保护都具有重要的参考价值。
二、深度学习在城市建筑物提取和变化检测中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。
它具有强大的数据处理和特征提取能力，能够从大量的遥感影像数据中学习到建筑物的特征和规律。
利用深度学习进行城市建筑物提取和变化检测已经取得了显著的成果。
首先，深度学习可以通过卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取。
CNN是一种可以自动学习和提取图像特征的神经网络模型。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以捕捉到影像中的纹理、形状和光谱等特征，从而实现城市建筑物的精确提取。
其次，深度学习可以通过循环神经网络（RNN）对遥感影像序列进行建筑物变化检测。
RNN是一种可以对序列数据进行建模和预测的神经网络模型。
通过对多时相遥感影像进行时间序列的输入和输出，RNN可以分析和预测城市建筑物的变化情况，提供了新的思路和方法。
三、遥感影像和深度学习的结合在城市建筑物提取和变化检测中的挑战和前景利用遥感影像和深度学习进行城市建筑物提取和变化检测面临一些挑战。
首先，遥感影像存在多样性和复杂性，不同遥感传感器拍摄的影像质量各异，纹理和光谱的变化也非常复杂，因此需要适应不同影像特性的深度学习模型。
如何利用遥感影像进行测绘数据提取
如何利用遥感影像进行测绘数据提取遥感技术是一种通过无人机或卫星获取地球表面信息的方法，通过对遥感影像进行分析和解译，可以提取出大量的地理信息数据，并应用于地质学、土地利用规划、城市建设等领域。
本文将探讨如何利用遥感影像进行测绘数据的提取，以及其在实践中的应用。
1. 遥感影像的获取与处理遥感影像的获取可以通过无人机或卫星来进行。
无人机可以实现低空高分辨率的影像获取，而卫星则能够实现广域和全球尺度的遥感影像获取。
在选择遥感影像时，除了要考虑空间分辨率和时间分辨率外，还需要根据实际需求选择多光谱、高光谱或合成孔径雷达等传感器。
在获取到遥感影像后，需要进行一系列的处理。
首先是影像预处理，包括大气校正、辐射校正和几何校正等步骤，以保证影像数据的准确性和一致性。
然后是遥感影像的分类与解译，可以使用基于像元或目标的分类方法，识别出不同地物类型。
2. 测绘数据的提取方法遥感影像提供了丰富的地理信息，其中包括地物边界、地物类型、地表高度等数据。
在进行测绘数据提取时，可以采用以下几种方法：(1) 物体提取：通过遥感影像的边界检测和分割算法，提取出不同地物的轮廓信息。
这可以应用于道路、河流、建筑物等地物的提取与识别。
(2) 高程数据提取：通过遥感影像的立体像对或多光谱图像，可以进行地表高程的提取与测量。
其中，基于立体像对的视差匹配方法可以得到地表高程数据，而多光谱数据则可以进行数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的生成。
(3) 地物分类与变化检测：遥感影像中的地物可以通过基于像元的分类方法进行提取。
利用不同波段的光谱信息，可以将遥感影像中的像素根据其光谱特征归类为不同物体类型。
此外，通过对多期遥感影像进行比较，还可以检测出地物的变化信息，如城市扩张、森林变化等。
3. 遥感数据在实践中的应用测绘数据的提取是遥感技术的一个重要应用领域。
遥感影像提供了大量的地理信息数据，可以用于土地利用规划、环境监测、城市建设等方面。
基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法
基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法蔡红玥;姚国清【摘要】To tackle the problems existent in road information extraction from high resolution remote sensing,the authors put forward an improved approach to road extraction based on watershed segmentation according to the basic theories of object-oriented method and mathematical morphology.Firstly,the image is processed by improved watershed segmentation to extract basic road information after preprocessing.Then object-oriented method is used to extract road per-parcel so as to optimize the road extraction results.Finally,after binary image processing,the incomplete results can be removed and corrected by using mathematical morphological transformation.Experimentation shows that the proposed method can extract urban road information efficiently and process the roads from the complex urban context fairly satisfactorily.%针对高分辨率遥感图像城市道路提取中存在的问题,在面向对象方法和数学形态学等理论基础上,提出了一种基于改进的分水岭分割算法的道路提取方法.在图像预处理基础上,首先使用改进的分水岭算法分割影像,提取基本的道路信息;然后利用面向对象方法提取道路基元,完善道路信息;最后将道路信息二值化,并采用数学形态学等方法进行优化,去除和修补不完善的道路.结果表明,该方法能有效地提取出城市地区的道路信息,对较复杂的道路环境也有较好的效果.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2013(025)003【总页数】5页(P25-29)【关键词】道路提取;高分辨率遥感图像;分水岭;面向对象方法;数学形态学【作者】蔡红玥;姚国清【作者单位】中国地质大学(北京)信息工程学院,北京 100083;中国地质大学(北京)信息工程学院,北京 100083【正文语种】中文【中图分类】TP750 引言道路是地图绘制、路径分析和应急处理的重要基础地理数据。
基于改进变分水平集方法的遥感影像道路提取
基于改进变分水平集方法的遥感影像道路提取【摘要】本文旨在提出一种应用于高分辨率遥感影像道路提取的方法——改进的变分水平集方法。
该方法通过在GACV（Geodesic-Aided C-V）模型中，引入基于PCA（Principal Component Analysis）彩色区域生长的目标识别函数，基于Beltrami框架的彩色梯度流和一个用于表征水平集函数与符号距离函数近似程度的惩罚项，实现了对算法的改进。
该方法适用于复杂背景下感兴趣目标的提取，已通过实验得以验证。
【关键词】GACV模型；彩色区域生长；改进变分水平集方法；高分辨率遥感影像；道路提取0 引言长期以来，遥感影像道路提取被认为是遥感、计算机视觉、GIS等领域的研究热点之一。
在高分辨率遥感影像中，道路表现为具有一定长度和宽度，拓扑结构复杂的一类地物[1]，且受非目标地物（车辆、行人、树木阴影等）影响较大。
因此，在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项很具难度的工作。
活动轮廓模型是一种自上而下的能够有效融合上层知识和底层图像特征的处理过程，特别适用于建模以及提取任意形状的变形轮廓等。
已有许多学者将活动轮廓模型应用于道路提取，并取得了一定的研究成果[1-2]，但是这些已有的方法有的仅适用于乡村等背景简单的场景[2]；有的人工干预较多，且时间效率较低[1]。
水平集表达模型作为活动轮廓模型研究的一个重要分支，当提取对象是图像中的所有目标的边界时，水平集表达模型是一种很有效的方法[3-7]。
但是，如果仅需要提取感兴趣的目标，特别是对于背景比较复杂的图像，则利用该方法进行目标提取就变得很具难度。
本文以城区高分辨遥感影像主干道路为研究对象，在现有研究成果的基础上，提出一种适用于提取复杂背景下感兴趣目标的变分水平集方法，并在第3节，利用多幅QuickBird卫星高分辨率遥感影像对该模型的有效性进行了验证。
实验结果表明该模型能够较精确地从复杂背景中提取出道路，具有较强的抗干扰能力。
高分辨率遥感影像提取道路方法研究进展
种 子点 ； 第三步 ， 对种子点进行跟踪和扩展 ， 并形成 道路段 ； 第 四步 ， 将道路段 连接起来 ， 组成道路 网络 ． 下面介绍几种 目
征信息进行获取和辨别的方式． 这个方 法中最重要 的一步是
需 要人 提供道路的种子点 ， 有时还需要知 道初始 的方向 ， 然 后 ． 特征区域越大也就说明包含的信息量就越
大， 特征 区域小 的区域意味着有 较小的信息量 ． 人 眼很 容易
数 据的速度 慢 ， 周期长 ， 工作 量大 ， 工作人员 对收集工 作产 生厌倦 ，导致工作人员一味 的收集信息而不 去解 决更高层
次 的问题和应用研究 ． 在此背 景下 ， 很 多学者开始探 索 自动
的道路信息提取方法 ，一方面使工作人员从 大量繁重 的数
来进行 ， 要从低到 中再 到高的步骤进行 ． 首先是低层次 的处 理 ，在处理过程 中使用不 同的采集方法对不 同要 素提取信
第２ ９卷 第 １ ０期（ 上）
２ ０ １ ３年 １ ０月
赤 峰 学 院 学 报 （自 然 科 学 版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｎａ ｒ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｆ ｅ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
路的基 本现状 ． 传统 的道路信息获取的方法存 在很 多漏 洞 ，
比如需 要大量的人力和物力来进行完成 ，并 且还存在收集
（ ４ ） 上下文特征 ． 这一特征包含 和道路所处 的环 境有牵
连的信息 、 和道路现实特征相关的信息 、 道路 与地面建筑物
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从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方
法
高分辨率遥感影像在城市规划和交通管理中发挥了至关重要的作用。
然而，在这些影像中提取城市道路依然是一项具有挑战性的任务。
本
文将介绍一种新方法，该方法可以在高分辨率遥感影像中准确地提取
城市道路。
第一步：影像预处理
首先，需要对影像进行预处理，以减少噪音和消除不必要的信息。
这
涉及到影像增强和过滤。
影像增强可以提高影像中的对比度和清晰度，使道路更加明显。
过滤可以去除不相关的信息，如树木和建筑。
第二步：图像分割
图像分割是将图像划分为多个区域的过程。
通过对影像进行图像分割，可以更好地识别道路区域。
目前，常用的图像分割算法包括基于边缘
检测的方法、阈值化方法和区域生长方法等。
第三步：提取道路特征
提取道路特征是指在分割后的图像中标记和提取道路的像素，以求得
道路的几何和拓扑特征。
这可以通过多种方法实现，如基于形态学操
作的方法、基于纹理的方法等。
第四步：道路拟合和重建
最后，需要对提取的道路特征进行拟合和重建。
道路拟合是基于检测
到的道路特征生成道路中心线的过程。
道路重建是基于检测到的道路
特征重建整条道路的过程。
这可以通过多种数学模型来实现，如三次
B样条曲线等。
总结：
该新方法以高分辨率遥感影像为主要数据来源，采用图像处理、图像
分割、道路特征提取、道路拟合和重建等技术手段，实现了准确地提
取城市道路。
该方法在城市规划和交通管理等领域具有重要应用价值。