高分辨率遙感影像道路網(wǎng)提取方法研究.pdf

1、隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展，遙感影像的空間分辨率日益提高，如何從高分辨率影像中準確、高效地采集感興趣地形要素（道路、居民地等）一直是測繪界學者研究的熱點與難點。遙感影像道路提取是攝影測量方法成圖中重要的要素之一，也是國內(nèi)外學者關(guān)注的重點。論文針對高分辨率遙感影像道路網(wǎng)提取理論與方法展開研究，采用先提取交叉口后搜索交叉口間道路段的方法構(gòu)建整幅影像道路網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)，分別對影像交叉口提取方法及道路段路徑匹配搜索方法進行了深入研究，完成的主要工作

2、及創(chuàng)新點有：
　　（1）根據(jù)影像上道路網(wǎng)呈現(xiàn)的特征構(gòu)建了高分辨率影像道路網(wǎng)模型，設(shè)計了道路網(wǎng)提取的基本方法
　　與中低分辨率遙感影像不同，道路在高分辨率影像上表現(xiàn)為具有一定形狀的帶狀特征，道路網(wǎng)表現(xiàn)為具有連通性及特定拓撲關(guān)系的道路段集合。為了提取高分辨率影像道路網(wǎng)，本文采用基于交叉口檢測的道路網(wǎng)提取思想，首先檢測道路交叉口位置并識別交叉口屬性，然后進行交叉口間路徑搜索并構(gòu)建道路網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)。本文在詳細分析高分辨率影像道路網(wǎng)特征

3、基礎(chǔ)上，介紹了高分辨率影像道路網(wǎng)模型構(gòu)建過程及方法，并對道路網(wǎng)提取中各關(guān)鍵技術(shù)進行了詳細闡述。
　　（2）為了提高交叉口檢測效率，在道路網(wǎng)初檢測基礎(chǔ)上利用可變形部件模型思想計算交叉口概略位置
　　道路交叉口是道路網(wǎng)中的重要目標，對構(gòu)建道路拓撲關(guān)系具有連接性作用。本文認為提取道路網(wǎng)的前提是準確地獲取道路交叉口位置與屬性。為了提高交叉口檢測效率，本文首先利用視覺顯著性理論對影像場景進行分析，通過計算影像全局顯著性特征圖獲取道路網(wǎng)

4、候選區(qū)域。然后采用基于可變形部件模型思想提取交叉口概略位置，根據(jù)交叉口幾何形狀特點將其視為具有一定形變的部件模型，通過訓練交叉口樣本構(gòu)建不同類型交叉口模型并計算模型參數(shù)，然后利用模型在影像上匹配搜索交叉口位置。實驗結(jié)果表明，算法能夠有效地獲取道路交叉口概略位置，提取的交叉口完整性高，可作為下一步交叉口精確定位及屬性識別準備數(shù)據(jù)。
　?。?）針對交叉口準確定位及類型識別問題，提出了基于語義規(guī)則的交叉口提取識別方法
　　在獲取交

5、叉口概略位置后，需準確確定交叉口區(qū)域位置以及交叉口屬性（道路分支個數(shù)）。為了對影像交叉口位置進行準確定位，提出了基于語義規(guī)則的道路交叉口定位及屬性識別方法。在對交叉口目標進行建模時，將其視為由交叉口同質(zhì)區(qū)域及邊界構(gòu)成的面對象，結(jié)合交叉口同質(zhì)區(qū)域輻射、紋理、幾何特征制定語義規(guī)則，并通過語義特征匹配方法準確計算交叉口位置。此外，根據(jù)交叉口同質(zhì)區(qū)域邊界像素與中心點像素之間距離函數(shù)判斷交叉口類別。實驗結(jié)果顯示算法能夠準確獲取交叉口區(qū)域位置與類型

6、，并且提取效果優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
　　（4）針對影像交叉口之間道路路徑搜索問題，設(shè)計了針對不同場景的道路段路徑搜索方法
　　在獲取交叉口位置及類別后，如何進行交叉口間道路段連接是提取道路網(wǎng)的關(guān)鍵。為了解決影像道路段路徑搜索問題，本文對基于方向紋理特征的道路節(jié)點提取方法進行改進，在計算方向紋理特征時引入路面視覺顯著性特征，使其能夠?qū)Σ煌瑘鼍奥访孢M行處理。分別根據(jù)場景中無干擾因素及場景中存在干擾因素時的道路視覺特征設(shè)計不同提取策略。