一种高分辨率遥感影像道路信息提取方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及道路信息提取
，具体涉及一种高分辨率遥感影像道路信息提取方法。
技术介绍
与低、中分辨率的遥感影像相比，高分辨率影像上的地物特征更加清晰、细节更加明显。如何快速获取这些信息，用以更新地理信息数据库，已成为高分辨率遥感技术应用亟待解决的问题。其中如何科学、有效地提取道路信息，是目前的热点和难点，有待深入的研究。近年来，随着IKONOS，QuickBird，SPOT-5等高空间分辨率遥感卫星的相继发射，高分辨率遥感卫星数据的处理与应用逐步成为遥感应用领域的研究热点。作为非常重要的基础地理信息，遥感影像中道路信息的自动实时监测可有效提高规划、路网维护、导航及交通分析等信息化管理的水平。但由于高空间分辨率遥感影像中道路类型众多，空间结构复杂，同时，受路面障碍物(如车辆等)及阴影等图像噪音，以及道路与楼房或居民地光谱特征近似等问题的影响，在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有相当难度的工作。目前高分辨率影像上道路提取方法可分为两个方面:一是基于直线和边缘的道路提取方法，如文献；二是利用多光谱分类方法提取面状道路信息，如文献。但是由于受影像噪声和“异物同谱”和“同物异谱”现象以及复杂的路面状况的影响，单独使用这两种方法提取道路信息的效果都不十分理想。在实现道路的提取方面，一些现有方法尽管都取得了一定的成果，但是分析发现各种方法都有自身的不足，亟待提高和改进。本文在研究前人文献的基础上，认真研究、试验，总结各种方法的优劣，提出了一种改进的区域生长算法、数学形态学与形状特征相结合自动提取道路的方法，试验结果表明本方法简单、有效、精确度高...
【技术保护点】
一种高分辨率遥感影像道路信息提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、图像预处理：采用增强、滤波的方法，以达到增强道路图像与背景图像差异的目的；S2、道路图像分割方法：对传统区域生长算法进行了改进，加入生长后二次聚类的方法，把分布在图像中的复杂小板块尽可能地去除，使与道路相连的地物尽可能分隔开；S3、分析并识别图像：采用数学形态学的方法，用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的。
【技术特征摘要】
1.一种高分辨率遥感影像道路信息提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、图像预处理：采用增强、滤波的方法，以达到增强道路图像与背景图像差异的目的；S2、道路图像分割方法：对传统区域生长算法进行了改进，加入生长后二次聚类的方法，把分布在图像中的复杂小板块尽可能地去除，使与道路相连的地物尽可能分隔开；S3、分析并识别图像：采用数学形态学的方法，用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的。2.根据权利要求1所述的一种高分辨率遥感影像道路信息提取方法，其特征在于，所述步骤S1，在图像处理的过程中，将RGB颜色空间影像转换成HSV颜色空间影像，提高后续影像分割的质量。3.根据权利要求1所述的一种高分辨率遥感影像道路信息提取方法，其特征在于，所述步骤S2中...
【专利技术属性】
技术研发人员：李丽，韦金丽，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11
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