一种高分辨率影像上铁路中心线提取的方法
在基于遥感影像的铁路中心线提取的研究中，高分辨率影像的中心线提取受到越来越多的关注。高分辨率影像提供了更高的空间分辨率，可以更准确地描述铁路中心线特征，可以更小的误差来定位路径节点，从而对导线更加精准地恢复。
基于高分辨率影像的铁路中心线提取方法的一般思路是采用基于投影的图像裁剪算法来进行区域性分割，即垂直铁路投影切片法、基于线路投影的切片法和直边矩形投影切片法，然后利用像素路径提取技术来跟踪铁路中心线，最后对拟合铁路轨迹的确定。
基于现有的这种方法，如果要更加准确地提取铁路中心线，可以进行信息演化处理，比如利用膨胀、腐蚀、形态学开关等信号处理方法，以揭示铁路投影影像上的必要元素；同时，可以加入机器学习的技术，比如卷积神经网络，以提取更精细的影像信息；此外，由于多光谱数据对路径提取有重要作用，因此也应该考虑利用多个波段的多光谱数据，进行更精准的影像分析。
总之，基于高分辨率影像的铁路中心线提取方法结合膨胀、腐蚀、形态学开关算法、机器学习等，可以准确提取出铁路中心线，从而改善铁路管理、规划建设工程及安全监控等方面的服务。
基于高分辨率卫星影像的地理信息提取方法 研究 随着卫星技术的不断发展，高分辨率卫星影像成为了地理信息提取的主要数据来源之一。利用高分辨率卫星影像可以提取各种地理信息，比如地表覆盖类型、地形地貌特征、城市建筑物分布等。本文将就基于高分辨率卫星影像的地理信息提取方法进行研究和探讨。 一、高分辨率卫星影像的分类方法 高分辨率卫星影像的分类方法有很多种，其中比较常用的有：像元分割法、目标识别法和特征提取法。 1. 像元分割法 像元分割法是利用像素点之间的差异来划分图像中的不同区域。这种方法适合于处理连续性较好、灰度变化较小的高分辨率卫星影像。像元分割法的主要优势在于对小规模特征的描述和分割具有很好的效果。 2. 目标识别法 目标识别法是通过识别高分辨率卫星影像上的目标来实现分类。这种方法适合于处理具有明显物体的高分辨率卫星影像，如建筑物、道路、水体等。目标识别法的主要优势在于对面积较大、复杂的物体具有较好的识别能力。 3. 特征提取法 特征提取法是通过提取高分辨率卫星影像上的一些特定特征来进行分类。这种方法适合于处理具有细节和纹理特征的高分辨率卫星影像，如植被、地貌等。特征提取法的主要优势在于对具有不规则形状和缺陷的物体具有很好的适应性。 二、高分辨率卫星影像的地理信息提取方法
基于高分辨率卫星影像的地理信息提取有很多种方法，常见的有：像元法、目标识别法、遥感技术等。 1. 像元法 像元法是对图像中像元的像素值进行分类，从而实现对地理信息的提取。这种方法适合于处理较小的地区，如城市更新、自然灾害等。像元法的优势在于对细节的把握能力强，可以提取出更细致的地理信息。 2. 目标识别法 目标识别法是在高分辨率卫星影像上识别、分割出目标，然后进行分类。这种方法适合于处理建筑、道路、耕地等具有较强区分度的特定目标。目标识别法的优势在于对目标进行更为准确、精细的分类和定位。 3. 遥感技术 遥感技术是基于光谱和空间分布信息对高分辨率卫星影像进行分类。这种方法适合于处理大规模地区，如国土资源调查、生态环境监测等。遥感技术的优势在于数据量大、覆盖面广，能够提取出更全面、宏观的地理信息。 三、高分辨率卫星影像的地理信息提取应用案例 1. 建筑物提取 高分辨率卫星影像的建筑物提取在城市规划、城市更新、房地产等方面具有广泛的应用。在卫星影像上，建筑物往往具有鲜明的颜色、光谱特征和形状，可以通过色彩、纹理等特征进行识别、提取。此外，利用遥感技术和地理信息系统也可以对城市建筑物进行测量、分析、规划和管理。 2. 土地利用分类
——————————————— 基金项目：国家高技术研究发展计划（863）基金项目（2011AA120403）、中国科学院知识创新工程重要方向项目（KZCX2-EW-320）、国家自然科学基金项目（41001213）。 作者简介：徐旭（1989—），男，江苏扬州人，硕士研究生，研究领域为SAR 城市遥感、高分辨率SAR 图像处理(domino1989@https://www.doczj.com/doc/a719206866.html,)；张风丽（1978—），女，副研究员、硕士生导师，研究领域为雷达遥感机理与应用。 基于L 型结构中心线的SAR 图像建筑物提取方法* 徐 旭1,2，张风丽1，王国军1,2，周良将3，邵 芸1，梁兴东3 （1.中国科学院遥感与数字地球研究所，北京 100101；2.中国科学院大学，北京 100049；3.中国科学院电子学研究所， 北京 100190） 摘要：针对在高分辨率SAR 图像上具有明显L 型结构高亮特征的建筑物目标，提出了一种提取高分辨率SAR 图像建筑物L 型结构中心线，并进而提取建筑物几何信息的方法。首先运用基于Gabor 纹理特征和模糊C 均值的方法对SAR 图像进行分割，再结合骨架提取、骨架跟踪、最小外接矩形提取、最小二乘准则等技术实现了L 型结构中心线的提取，最后利用中心线获取了建筑物的长度、宽度和方位角信息。基于机载SAR 图像的实验表明，利用本文的方法从SAR 图像提取的建筑物几何结构和方位信息具有较高的精度。 关键词：高分辨率SAR 图像；建筑物；L 型结构；中心线；提取 中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号： An approach to extract building from SAR image based on center line of L-shaped structure XU Xu 1,2, ZHANG Feng-Li 1, WANG Guo-Jun 1,2, ZHOU Liang-jiang 3,Shao Yun 1,LIANG Xing-dong 3 (1. Institute of Remote Sensing and Digital Earth Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049; 3. Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190 ) Abstract: Aiming at building of L-shapes structure in high resolution SAR image, this paper proposed an approach to extract center line of building L-shaped structure, and geometrical information of building was retrieved by center line. The proposed approach used Gabor texture feature and Fuzzy c-means to fulfill building segmentation. Then skeleton extraction, skeleton tracking, minimum bounding rectangle extraction, least squares are used to achieve the extraction of center line. Length, width, azimuth of building are achieved by center line. The experiment based on airborne SAR image shows the approach can extract center line of L-shaped structure from SAR image and geometrical information calculated by center line has a high accuracy. Key words: high resolution SAR image; building; L-shaped structure; center line; extraction 0引言 合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar ，SAR ）作为一种主动式微波传感器，具有全天时、全天候、可穿透云雾成像的能力，是进行城区观测的重要遥感手段之一。近年来，高分辨率SAR 系统不断发展，为城市监测和建筑物信息提取提供了重要的数据源。随着SAR 图像分辨率的不断提高，建筑物目标的结构信息和精细特征得以体现，利用高分辨率SAR 图像提取建筑物信息成为研究热点。在高分辨率SAR 图像中，很多建筑物呈现明显的L 型高亮结构，为基于高分辨率SAR 图像提取这类建筑物目标信息提供了基础。Simonetto 等利用特征匹配的方法从SAR 图像中提取了建筑物L 型结构，得到了建筑物长、宽等几何信息[1]。Soergel 等采用梯度滤波和形状匹配的方法对SAR 图像中的建筑物L 型结构进行了提取[2]。傅兴玉等提出了一种利用多尺度Hough 变换提取高分辨率SAR 图像建筑物L 型结构的方法 [3] 。但是，在高分辨率SAR 图像中建筑物L 型结构的边缘 不规则，同时受固有噪声的影响，提取出完整的规则L 型结构存在较大的困难，现有的方法大多利用模型匹配以及改进的线特征提取方法从SAR 图像中构造出L 型结构，效率偏低，实用性不高。因此，本文在对L 型结构进行分析的基础上，提出了一种提取L 型结构中心线的方法，并利用中心线对建筑物的几何参数进行了反演。 1 SAR 图像建筑物L 型结构特征分析 建筑物在SAR 图像上的L 型结构高亮特征是城区SAR
arcgis道路中心线提取 一、背景 在GIS领域中，道路中心线提取是一个非常重要的任务。道路中心线 是道路要素的核心部分，它可以用来进行交通规划、道路设计、交通 管理等方面的工作。因此，如何快速、准确地提取道路中心线成为了GIS领域中一个重要的研究课题。 二、arcgis道路中心线提取方法 1.数据准备 在进行arcgis道路中心线提取之前，需要先准备好相关数据。这些数 据包括：影像数据、DEM数据、道路矢量数据等。其中，影像数据和DEM数据用于提取地形特征，而道路矢量数据则用于辅助确定道路位置。 2.影像预处理 在进行影像预处理时，需要对原始影像进行一系列的处理操作。首先，需要对影像进行大气校正和辐射校正，以消除大气和辐射对影像质量
的影响。其次，在进行图像分割时，需要选择合适的分割算法，并设置合适的参数值。 3.DEM处理 DEM是数字高程模型（Digital Elevation Model）的缩写。在进行DEM处理时，需要对原始DEM进行滤波去噪和填洼操作。这样可以使得DEM更加平滑，并且填补DEM中的洼地。 4.道路提取 在进行道路提取时，可以利用多种算法来实现。其中，常用的算法包括：边缘检测算法、模板匹配算法、基于区域生长的算法等。在选择算法时，需要根据具体情况进行选择，并设置合适的参数值。 5.道路中心线提取 在进行道路中心线提取时，可以利用多种方法来实现。其中，常用的方法包括：基于几何特征的方法、基于图像分析的方法、基于拓扑关系的方法等。在选择方法时，需要根据具体情况进行选择，并设置合适的参数值。 6.结果评估
在进行arcgis道路中心线提取之后，需要对结果进行评估。评估指标包括：精度、召回率、F1值等。通过对结果进行评估，可以得到提取结果的质量，并对后续工作做出相应调整。 三、arcgis道路中心线提取案例 以某城市为例，在arcgis平台上实现了道路中心线提取。具体步骤如下： 1.数据准备 首先收集了该城市影像数据、DEM数据和道路矢量数据，并将其导入到arcgis平台中。 2.影像预处理 对影像进行了大气校正和辐射校正，并选择了基于区域生长的图像分割算法进行分割。 3.DEM处理 对DEM进行了滤波去噪和填洼操作，使得DEM更加平滑，并且填补
一种道路面和道路中心线快速构建提取方法及系统 1. 引言：道路表面和道路中心线的快速构建和提取是实现基于地理信息系统的道路网络分析和应用的重要前提。我们提出一种新的方法和系统，能够在短时间内准确地构建道路表面和道路中心线。 2. 数据采集：我们需要采集高分辨率的地面影像数据和激光雷达数据。地面影像数据可通过卫星图像或无人机摄像机获取，而激光雷达数据则可以通过装配在车辆上的激光雷达仪器进行采集。 3. 影像处理：我们使用影像处理算法对采集到的地面影像数据进行预处理。这包括去除影像中的噪声、校正影像的颜色和亮度差异，并对影像进行几何校正，以确保后续的特征提取过程的准确性。 4. 点云处理：将采集到的激光雷达数据转化为点云数据。我们使用点云处理算法对点云数据进行滤波和配准，以去除噪声和提高点云数据的准确性。 5. 地面提取：我们使用地面提取算法从点云数据中提取出地面点云。这个过程包括分类算法和分割算法，能够将地面点云和非地面点云分离开来。 6. 点云重建：我们使用点云重建算法将地面点云重建为地面模型。这个过程将地面点云转化为平面模型，以便后续的道路中心线提取过程使用。 7. 道路中心线提取：我们使用道路中心线提取算法从重建的地面模型中提取出道路中心线。这一过程使用了曲线拟合和最短路径算法，能够准确地提取出道路的中心线。 8. 道路表面构建：根据道路中心线，我们使用道路表面构建算法构建出道路表面。这个过程考虑了道路的宽度和曲率等因素，能够生成符合实际道路形状的道路表面模型。 9. 系统实现：我们将上述的方法整合到一个系统中。这个系统能够自动完成数据预处理、点云处理、地面提取、道路中心线提取和道路表面构建等步骤，实现快速的道路面和道路中心线的构建和提取。 10. 实验与结果：我们对提出的方法和系统进行了实验验证，并与传统的道路提取方法进行了比较。实验结果表明，我们的方法能够在短时间内完成道路面和道路中心线的提取，并且具有较高的准确性和效率。 我们提出了一种新的方法和系统，能够快速构建道路面和道路中心线。这个方法和系统在地理信息系统的道路网络分析和应用中具有重要的应用价值。
arcgis中心线提取 概述 在地理信息系统（GIS）中，中心线提取是一个常见的任务，它用于从线性地物 （如道路、河流等）中提取其中心线。中心线提取在许多应用中都非常有用，例如道路规划、水资源管理等。ArcGIS是一种常用的GIS软件，它提供了丰富的工具 和功能，可以帮助我们进行中心线提取。 工具和数据准备 在进行中心线提取之前，我们需要准备一些必要的工具和数据。首先，我们需要安装ArcGIS软件，并确保我们拥有有效的许可证。其次，我们需要获取用于中心线 提取的线性地物数据，例如道路或河流的矢量数据。这些数据可以从各种来源获取，例如政府机构、地理信息提供商等。 数据预处理 在进行中心线提取之前，我们通常需要对数据进行一些预处理。这些预处理步骤可以帮助我们提高提取结果的准确性和可靠性。以下是一些常见的数据预处理步骤： 1.数据清理：对于原始数据中的错误、重叠或缺失数据进行清理和修复。 2.数据投影：如果数据使用不同的坐标系统或投影方式，需要将其投影到相同 的坐标系统或投影方式下。 3.数据剪裁：根据需要的区域或范围，将数据剪裁为所需的大小和范围。 中心线提取方法 ArcGIS提供了多种方法和工具来进行中心线提取。以下是一些常用的方法和工具：1.线状中心线提取：通过将线性地物的两侧边界线进行缓冲区分析，并计算缓 冲区的中心线来提取中心线。这种方法适用于具有明确边界的线性地物，如 道路和河流。 2.点密度中心线提取：通过对线性地物上的点进行密度分析，并提取点密度最 高的区域来确定中心线。这种方法适用于线性地物上分布有点状特征的情况，如道路上的交叉口或河流上的河口。
3.高程中心线提取：通过对线性地物的高程数据进行分析，提取高程变化最小 的路径来确定中心线。这种方法适用于具有明显高程变化的线性地物，如山脉或河谷。 中心线提取步骤 以下是一个基本的中心线提取步骤示例： 1.导入数据：将线性地物数据导入到ArcGIS中。 2.数据预处理：根据需要对数据进行预处理，例如清理、投影和剪裁。 3.选择提取方法：根据具体情况选择适当的中心线提取方法。 4.运行工具：使用ArcGIS中的相应工具运行中心线提取操作。 5.参数设置：根据需要设置工具的参数，例如缓冲区大小、点密度阈值等。 6.执行提取：运行工具并等待提取结果。 7.结果评估：对提取结果进行评估和验证，确保结果的准确性和可靠性。 8.结果输出：将提取的中心线数据输出为需要的格式和文件类型。 结论 中心线提取是GIS中常见的任务之一，利用ArcGIS提供的工具和功能可以轻松完成。在进行中心线提取之前，我们需要准备好必要的工具和数据，并进行一些数据预处理。根据具体情况选择适当的提取方法，并根据需要设置工具的参数。执行提取操作后，对结果进行评估和验证，确保结果的准确性和可靠性。最后，将提取的中心线数据输出为需要的格式和文件类型，以便后续分析和应用。 以上是关于arcgis中心线提取的一个简要介绍和步骤示例，希望对您有所帮助。在实际应用中，根据具体需求和数据特点，可能需要进行更多的参数调整和方法选择。通过不断的实践和探索，您将能够掌握更多的技巧和技能，提高中心线提取的效果和质量。
从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法 周绍光;刘娟娟;陈仁喜 【摘要】在综合几种现有算法优点的基础上,提出一种新的道路提取策略.首先以角度纹理特性法分割原始影像;接着利用直线匹配原理剔除初始分割结果中的非道路地物,得到更为规则的道路条带;然后通过形态学手段获得道路中心线,并将每条中心线拆分为多段直线;结合上下文知识的马尔可夫模型被用于组织道路段的中心线,从而恢复完整道路网.实验结果表明:新方法具有良好的性能,可以从高分辨IKONOS 遥感影像中提取出复杂的城市道路. 【期刊名称】《计算机工程与应用》 【年(卷),期】2010(046)032 【总页数】4页(P216-219) 【关键词】道路提取;角度纹理特性;直线匹配;马尔可夫随机场 【作者】周绍光;刘娟娟;陈仁喜 【作者单位】河海大学测绘工程系,南京,210098;河海大学测绘工程系,南 京,210098;河海大学测绘工程系,南京,210098 【正文语种】中文 【中图分类】TP391.41 1 引言 对道路提取方法的研究，已经有30多年的历史。早期的研究主要是针对低、中分
辨率影像，通常的方法都是假定道路为宽度等于一个到几个像素的线状特征。这种类型的道路提取研究方法很多，如经典的Hough变换及各种改进方法[1-2]；基 于幅度和梯度的相位编组方法[3]；还有需要先获取种子点的动态规划方法及蛇模 型道路提取方法[4-5]等。 随着高分辨率卫星的不断发射升空，高分辨率遥感影像成为一种重要的数据源。从高分辨率遥感影像中提取道路以更新GIS数据，成为新的研究热点。Yongguan Xiao[6]等人提出基于边缘平行线的提取方法。贾承丽等人[7]提出了一种在SAR 图像中自动提取道路的方法。该方法首先对图像进行相干斑抑制，然后提取图像上的线特征；继而利用遗传算法进行连接；最后用蛇模型调整候选道路段的位置，并根据线特征幅度图对候选道路段进行鉴别，并试验验证了算法的有效性。不过，更多的研究者则希望先将道路从背景中分割出来，再对分割后的粗糙道路条带进行处理来获取完整道路。Shi Wenzhong[8]等人通过实验确定一阈值，据此将道路影 像二值化，接着用直线匹配法修整道路条带，最后通过数学形态学手段取得中心线。朱长青等人[9]以一种新的形态学方案分割影像，分割后的处理步骤与文献[8]相同。Grote等人[10]根据边缘信息、颜色信息将影像分成很多小的区域，然后根据多个准则合并小块形成道路条带。文献[11]将全色波段与多光谱波段进行融合，接着用K-均值法分割出面状道路，并利用边缘信息修整分割出的道路条带，最后通过计 算形状指数达到提取道路的目的。 许多研究者在提取道路时利用了道路的形状特点。Tupin[12]等人利用条带窗口法检测出可能的道路，然后利用马尔可夫随机场模型连接候选道路段以得到道路网。Haverkamp[13]先利用多波段影像剔除植被类地物，然后利用角度纹理特性进行 道路提取。文献[14]先采用传统的K-均值法将多光谱影像分为多类，然后计算粗 分道路类的二值角度纹理特性及相应的形状系数，最后用模糊聚类方法区分混分为道路的建筑物和停车场。文献[15]沿多个方向计算与当前点光谱相近的线段长度，
面向对象的高分辨率遥感影像道路提取算法 金静;党建武;王阳萍;翟凤文 【摘要】针对高分辨率遥感影像的特点,提出了一种基于面向对象思想的自动道路提取方法.首先对遥感影像进行双边滤波,平滑细节信息并保留道路边缘信息;然后使用模糊C均值算法分割图像以得到独立的地物对象,并结合道路几何特征对各对象滤波得到候选道路段;使用区域增长算法形成道路网,最后使用形态学方法实现道路网的修整和细化.实验表明,该方法无需人工选取道路种子点,就可以在不同场景的遥感影像中有效地提取出道路目标.%An automatic object oriented method of road extraction is proposed for high-resolution remote sensing image.At first,the bilateral filter is used in image to smooth the detail information and retain road edge.Then the image is segmented to independent ground objects by FCM algorithm and each object is filtered combining geometric feature to obtain candidate road segments.The region growing algorithm is used for road segment connection to get network.Finally,the road network is repaired and thinned by the morphology method in post processes.The experiments show that the method can extract the road target efficiently from the high resolution image in different scenes without selecting road seeds artificially. 【期刊名称】《兰州交通大学学报》 【年(卷),期】2017(036)001 【总页数】5页(P57-61)
高分辨率遥感影像的地物提取 随着现代科技的发展，高分辨率遥感影像的应用越来越广泛，除了科研和监测 用途，它还广泛应用于城市规划、自然资源管理、气候变化监测、国土安全等领域。在遥感影像中，地物提取是一项重要的任务，该任务旨在从遥感影像中自动或半自动地提取感兴趣的地物，如建筑物、道路网络、森林等。本文将探讨高分辨率遥感影像的地物提取技术。 一、遥感影像与地物提取 遥感影像是指使用高分辨率卫星、航空器或无人机拍摄的图像，可以提供广阔 的范围和多光谱相交的信息。遥感影像可以捕捉地表的不同特征，如植被、土壤、建筑物等。然而，遥感影像并不直接提供地物信息，因此需要对遥感影像进行地物提取。 地物提取是从遥感影像中自动或半自动地识别和提取地物的过程。它是实现遥 感应用的重要基础，如土地利用、资源管理、环境研究等。在过去，地物提取主要基于人工解释和数字化，随着计算机技术的进步和遥感数据量的增加，由算法自动或半自动地提取地物的方法得到广泛应用。 二、高分辨率遥感影像的地物提取方法 高分辨率遥感影像相对于低分辨率遥感影像存在较大差异，因此其地物提取方 法也有所不同。通常，高分辨率遥感影像的地物提取方法主要分为基于像素和基于对象两种。 1. 基于像素的地物提取 基于像素的地物提取方法通常将像素分类为地物和非地物，其步骤包括： 1）特征提取：通常采用灰度、纹理、形状、方向、局部二值模式等特征提取 方法。
2）分类方法：包括二元分类和多元分类。二元分类通常采用最大似然估计、 支持向量机等方法。多元分类可以使用决策树、随机森林等方法。 基于像素的地物提取方法的优点是运算速度快，可以提防噪声和光照等干扰因素，缺点是无法对地物形状和空间分布进行准确的提取。 2. 基于对象的地物提取 基于对象的地物提取方法通常将遥感影像分割成不同的对象，再将对象分类为 地物和非地物，其步骤包括： 1）图像分割：通常采用区域生长、标度空间分割等方法将遥感影像分割成不 同的对象。 2）特征提取：通常采用形状、纹理、对称性、光谱等特征提取方法。 3）分类方法：通常采用基于规则、神经网络等方法将不同的对象分类为地物 和非地物。 基于对象的地物提取方法的优点是能够对地物形状和空间分布进行准确的提取，缺点是分割过于依赖数据本身，处理效率较低。 三、总结 高分辨率遥感影像的地物提取任务是遥感应用的基础之一，涉及到多个学科领域，如计算机科学、图像处理、遥感技术、地理信息系统等。本文主要探讨了基于像素和基于对象两种高分辨率遥感影像的地物提取方法，虽然它们各有优缺点，但是随着科技的进步和计算机技术的不断提高，将会有更多有效的方法应用于高分辨率遥感影像的地物提取任务中。
测绘技术中的路网提取方法 在现代社会，随着城市化的迅速发展和交通需求的不断增加，准确地提取和分 析路网数据变得尤为重要。测绘技术作为一种获取地理空间信息的方法，为我们提供了有效的手段来实现路网的提取。本文将介绍测绘技术中常用的路网提取方法，并进一步探讨其应用和局限性。 一、遥感影像分析 遥感影像是一种获取地表信息的重要工具，通过对高分辨率遥感影像的分析， 可以提取出城市路网的关键特征，如道路边缘、拓扑结构和道路属性等。主要的影像分析方法包括图像分类、边缘检测和目标识别。其中，图像分类是最常用的方法之一，通过将影像像元分配到事先定义好的道路和非道路类别，来实现路网的提取。边缘检测则可以识别出道路的形状和边界，从而对路网进行拓扑结构分析。目标识别则可以识别出影像中的道路网格，方便后续的路网提取和分析。 然而，遥感影像在路网提取中也存在一些限制。首先，遥感影像的分辨率和清 晰度会对结果产生一定影响。低分辨率的影像可能无法准确表示道路的细节信息，从而造成路网提取的不准确性。其次，遥感影像在某些特殊环境下，如多云天气或繁密的建筑群中，可能会受到遮挡的影响，使得路网的提取变得困难。因此，在使用遥感影像进行路网提取时，需要综合考虑影像质量、环境条件和算法的适应性。 二、全球定位系统（GPS） 全球定位系统（GPS）是一种基于卫星信号的导航和定位技术，广泛应用于地 理测量和地理信息系统中。借助GPS设备，我们可以采集到大量准确的地理坐标 数据，从而实现路网的提取和分析。在车辆导航和地理信息系统中，GPS技术被 广泛应用于道路网络的导航和路径规划。 然而，GPS在路网提取中也存在一些限制。首先，GPS定位存在误差，特别是 在高建筑物、山谷和树木繁茂的地区，信号的反射和遮挡可能会导致定位结果的不
高分辨率影像建筑物提取方法对比 随着科技的不断进步，高分辨率影像技术在建筑物提取领域的应用变得越来越广泛。 高分辨率影像能够提供更加清晰、细致的建筑物信息，为城市规划、环境监测、地理信息 系统等领域提供了更加丰富的数据支持。而针对高分辨率影像的建筑物提取方法也在不断 发展和完善，以满足对建筑物信息提取的不同需求。本文将针对目前常见的高分辨率影像 建筑物提取方法进行对比，分析其优缺点，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。 一、高分辨率影像建筑物提取方法概述 高分辨率影像建筑物提取方法主要包括传统的影像解译方法和基于深度学习的方法两 大类。 1. 传统的影像解译方法 传统的影像解译方法主要包括目视解译、图像分割与分类和特征提取等步骤。目视解 译需要人工对影像进行观察和判断，然后对建筑物进行提取；图像分割与分类则是利用图 像处理和模式识别的方法自动提取建筑物；特征提取则是对建筑物的特征进行提取和描述，如形状、纹理、颜色等。传统的影像解译方法需要人工干预较多，且对数据质量和影像特 征要求较高，提取效果受影像质量和光照条件等因素的影响较大。 2. 基于深度学习的方法 基于深度学习的方法则是利用深度学习模型对高分辨率影像进行训练，从而实现对建 筑物的自动提取。深度学习模型通常包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，通过对大量的高分辨率影像进行训练，使得模型可以自动学习建筑物的特征和规律，从而 实现对建筑物的准确提取。基于深度学习的方法不仅可以实现对建筑物的自动提取，而且 对影像质量和光照条件的要求较低，提取效果较为稳定和准确。 1. 优缺点对比 （1）传统的影像解译方法 优点： a. 传统的影像解译方法经过长期的发展和实践，已经形成了一套较为成熟的理论体 系和技术方法，对于一些简单的场景和建筑物类型，提取效果较好； b. 传统的影像解译方法需要人工干预，可以根据实际情况进行调整和修正，提取结 果较为可控。 缺点：
高分辨率光学卫星原始数据格式理解与影像提取 随着空间技术和信息技术的飞速发展，高分辨率的遥感数据源急剧增加，已经形成了不同分辨率的卫星序列，而与此相应的现状却是海量遥感数据信息提取方法的滞后，特别是高空间分辨率遥感数据的信息利用，需要准确、有效地提取图像上的几何信息和结构信息。另外，陆面过程模式的研究需要准确获取实际起伏地形下的下垫面参数。GIS数据的动态更新、数字测图自动化等也需要准确的提取图像上的几何特征信息。因此，研究高空间分辨率遥感影像几何特征提取方法对于准确获取图像上几何信息和结构信息具有非常重要的意义和实际应用价值。 本文利用数学形态学方法研究从高空间分辨率遥感影像中提取地物几何特 征的方法。研究内容主要包括利用数学形态学图像滤波方法去除高空间分辨率遥感影像包含的噪声以及利用数学形态学方法进行遥感图像的边缘检测和图像边 缘短刺的去除。同时建立了遥感影像的几何特征提取模型。通过图像边界追踪，获取对象边缘信息并生成了栅格数据(标号图像)对象和矢量数据(矢量图斑)对象，利用几何特征提取模型提取了地物的几何特征。 通过研究表明，基于数学形态学的遥感图像处理不仅要考虑算法的设计，而且要考虑结构元素的形状与尺寸的选取对结果的影响。本文所设计的全方位多级加权滤波去噪算法和多尺度全方位边缘检测算法在设计算法的同时，选取了具有不同尺度和包含各种方向的结构元素，成功解决了高空间分辨率遥感影像噪声抑制和精细边缘提取的矛盾，而且具有很强的抗噪性能。 提取的几何特征信息可以结合遥感影像的光谱、纹理、统计等特征用于遥感图像地物识别与分类，也可以在GIS摄影测量计算机视觉等领域和气象、农林、
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