基于知識(shí)的道路信息提取方法研究.pdf

1、著科學(xué)技術(shù)水平的提高，遙感影像的分辨率也在不斷提升，高分辨率遙感已經(jīng)成為研究的熱門(mén)，并逐漸被林業(yè)、農(nóng)業(yè)、水利、環(huán)保、城市規(guī)劃等相關(guān)部門(mén)和行業(yè)廣泛應(yīng)用。在遙感影像中，道路是最為明顯的地物之一。道路同一個(gè)地區(qū)乃至國(guó)家的發(fā)展有著緊密的聯(lián)系，道路的發(fā)展?fàn)顩r在某種程度上反映了國(guó)家的發(fā)展水平，它對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)、軍事戰(zhàn)略布局有著深遠(yuǎn)的影響。當(dāng)今全球數(shù)字化水平越來(lái)越高，中國(guó)的數(shù)字化進(jìn)程也日趨加快，放眼全球，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已然來(lái)臨，作為一種基礎(chǔ)的地理信息，道

2、路的數(shù)字化建設(shè)和管理亟待提升，尤其是道路基礎(chǔ)信息的獲取。高分辨率遙感影像能為人們帶來(lái)更加清晰的觀感，但因此也加大了道路提取的難度，影像越來(lái)越清晰，道路的數(shù)量變得越來(lái)越多，更多的細(xì)節(jié)被顯示出來(lái)，這使得道路受到其他的地物的干擾更加頻繁和嚴(yán)重，由此看來(lái)，研究高分影像道路信息提取具有重要的意義。
　　 高分辨率遙感影像的特點(diǎn)在于具有比較豐富的空間位置、幾何形狀、紋理以及光譜信息。本研究基于以上特點(diǎn)，采用一種“逆向思維”即不以道路為直接操

3、作對(duì)象，轉(zhuǎn)而研究其他非道路地物，通過(guò)“過(guò)濾”掉這些非道路地物，得到道路信息。在提取道路之前，先對(duì)影像進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)，從光譜、紋理、形狀等方面全面的認(rèn)識(shí)影像。依據(jù)豐富的知識(shí)，來(lái)一一構(gòu)建道路與其他非道路地物的區(qū)分規(guī)則。
　　 本研究試驗(yàn)數(shù)據(jù)選取WorldView-2和IKONOS兩種高分影像，功能模塊實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為農(nóng)村地區(qū)，這樣在尺度上覆蓋城市、城鎮(zhèn)和農(nóng)村，道路類(lèi)型涵蓋柏油路、水泥路和土路，結(jié)合知識(shí)發(fā)現(xiàn)和面向?qū)ο蠹夹g(shù)進(jìn)行道路信息的提取試驗(yàn)

4、，并在此基礎(chǔ)上，利用IDL和ArcGIS Engine平臺(tái)，采用混編方式，進(jìn)行道路提取功能模塊的二次開(kāi)發(fā)，最后利用該功能模塊進(jìn)行試驗(yàn)。最后對(duì)研究使用的方法進(jìn)行歸納總結(jié)，并就將來(lái)的發(fā)展提出展望。
　　 道路提取試驗(yàn)步驟包含對(duì)原始影像必要的預(yù)處理工作、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)多尺度分割、基于知識(shí)構(gòu)建區(qū)別規(guī)則。預(yù)處理工作包括:校正、裁剪、影像融合（幾種融合效果的評(píng)價(jià)）、最佳波段組合研究;知識(shí)發(fā)現(xiàn)包括:光譜知識(shí)發(fā)現(xiàn)（通過(guò)采集訓(xùn)練樣本構(gòu)

5、建地物光譜特征反映曲線）、紋理知識(shí)發(fā)現(xiàn)（基于灰度共生矩陣、二階矩陣和J-M距離準(zhǔn)則）和其他知識(shí)發(fā)現(xiàn)（NDVI、形狀知識(shí)）;多尺度分割:結(jié)合紋理輔助探尋適宜道路提取的最佳尺度;基于知識(shí)構(gòu)建區(qū)別規(guī)則:歸納知識(shí)，以道路為首要對(duì)象，構(gòu)建道路與其他非道路地物的區(qū)別規(guī)則，采用一對(duì)一的方式，每一步解“解決”掉一種非道路地物。
　　 功能模塊開(kāi)發(fā)方面，利用ArcGIS Engine平臺(tái)搭建操作界面以及相關(guān)GIS常用功能;利用ENVI/IDL平臺(tái)