道路提取

道路信息自动化和半自动提取研究综述姓名：******学号：******专业：地图学与地理信息系统学院：*******道路信息自动化和半自动提取研究综述摘要:道路信息作为一种重要的基础地理信息，可以作为提取其他地物目标的线索和参考系，具有很强的现实意义。

从遥感影像自动提取人工地物,特别是线状地物(主要是道路),不仅是摄影测量与遥感领域的难题,也是计算机视觉与图像理解研究的重点之一。

本文首先阐述了道路提取的基本思想以及与道路提取有关的背景知识，然后介绍了国内外比较成熟的理论与技术，最后总结并展望了道路提取的发展趋势。

关键词：道路提取，自动化道路提取，半自动道路提取Abstract：Road information as a kind of important basic geographic information, and other features can be extracted the clues and reference of the target has a strong practical significance. Automatic extraction of artificial from remote sensing image features, especially linear feature (mainly road), not only is a difficult problem in the field of photogrammetry and remote sensing, is also the emphasis of research in computer vision and image understanding. Firstly, this paper expounds the basic ideas and road extraction road extraction related background knowledge, and then more mature theory and technology at home and abroad is introduced, finally summarized and prospected the development trend of road extraction.Key words: road feature extraction; automatic road extraction; semi-automatic road extraction随着实时、全天候、大面积获得地面高分辨率、高精度、多时相、多光谱的数字影像成为可能。

基于深度学习的高分辨率遥感影像道路自动提取研究1. 引言1.1 研究背景和意义随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像已经成为地理空间信息获取的主要手段。

从高分辨率遥感影像中自动提取道路信息，对于城市规划、交通管理、灾害监测等领域具有重要的应用价值。

然而，传统的基于图像处理的方法在道路提取中往往受到噪声、阴影、光谱变异等因素的干扰，难以实现高精度、高效率的自动提取。

深度学习技术的兴起为遥感影像道路自动提取提供了新的解决方案。

通过深度学习模型的学习和优化，可以从复杂的遥感影像中准确地提取出道路信息，大大提高了道路提取的精度和效率。

1.2 国内外研究现状国内外学者在基于深度学习的遥感影像道路提取方面进行了大量的研究。

早期的研究主要集中在利用卷积神经网络（CNN）进行道路提取，通过设计不同的网络结构和训练策略来提高提取精度。

近年来，随着全卷积网络（FCN）和U-Net等模型的提出，研究者开始尝试利用这些模型进行遥感影像的道路提取，取得了显著的效果。

此外，还有一些研究将深度学习与其他技术相结合，如条件随机场（CRF）、图模型等，以进一步提高道路提取的准确性。

1.3 研究目标和方法本文的研究目标是基于深度学习技术，设计并实现一种高精度、高效率的高分辨率遥感影像道路自动提取方法。

为实现这一目标，本文将采用以下研究方法：首先，对高分辨率遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正、正射校正等步骤，以提高影像质量；其次，设计一种基于深度学习的道路提取模型，通过大量的训练数据对模型进行训练和优化；最后，对提取结果进行后处理和优化，以提高道路提取的准确性和完整性。

2. 高分辨率遥感影像数据预处理2.1 数据来源和特性本文所采用的高分辨率遥感影像数据主要来源于卫星遥感平台。

这些数据具有高空间分辨率、多光谱特性和丰富的地物信息。

然而，由于受到大气条件、传感器误差等因素的影响，原始遥感影像往往存在辐射失真、几何变形等问题，需要进行预处理以消除这些影响。

基于深度学习的遥感影像道路提取摘要：针对现有道路提取方法精度较差、一体化与智能化较低的问题，本文基于国产多源遥感卫星影像，基于大数据量采用U-Net、DeepLabV3、MultiTaskRoadExtractor模型进行道路模型的训练与测试，并对测试结果进行对比分析；基于小数据量采用MultiTaskRoadExtractor模型进行道路的训练与测试，并与大数据量MultiTaskRoadExtractor模型提取的道路进行对比分析。

实验结果表明：①MultiTaskRoadExtractor模型提取的道路优于U-Net、DeepLabV3模型，且提取道路所用的时间最短；②平坦的道路，不涉及复杂相交关系的道路，U-Net、DeepLabV3、MultiTaskRoadExtractor三个模型提取的道路完整性较好，差别不大；③F382影像基于MultiTaskRoadExtractor模型采用小数据量训练的道路模型提取该影像道路的效果较好，优于大数据量MultiTaskRoadExtractor模型提取的道路。

关键词：道路；U-Net；DeepLabV3；MultiTaskRoadExtractor；精度Road extraction from remote sensing images based on depth learning YANG Zhen（Engineering University of CAPF, Xi’an ,710086,China;）Abstract: In view of the problems of poor accuracy, integrationand intelligence of existing road extraction methods, domestic multi-source remote sensing satellite images were used. Based on large amounts of data, U-Net, DeepLabV3, MultiTaskRoadExtractor models were used to train and test road models, and the test results were compared and analyzed; Based on the small amount of data, the MultiTaskRoadExtractor model was used for road training and testing, and compared with the roads extracted from the large amount of data MultiTaskRoadExtractor model. The experimental results showed that: firstly, the road extracted by MultiTaskRoadExtractor model was better than U-Net and DeepLabV3 models, and it took the shortest time to extract the road; secondly, flat roads did not involve roads with complex intersection relationships. The integrity of roads extractedby U-Net, DeepLabV3 and MultiTaskRoadExtractor was good, and thedifference was little; thirdly, F382 image was based on the MultiTaskRoadExtractor model, and the road model with small data volume training was better than the road extracted by the MultiTaskRoadExtractor model with large data volume.Key words: road; U-Net; DeepLabV3; MultiTaskRoadExtractor; accuracy0 引言近年来，国产高分辨率遥感影像来源更丰富，时效性更强，分辨率更高，深度学习技术因其强大的鲁棒性和自学习能力在图像处理领域大放异彩。

基于遥感影像的道路提取方法研究基于遥感影像的道路提取方法研究摘要：道路提取是遥感图像处理中的重要任务，对于城市规划、交通管理和环境评估等方面具有重要意义。

本文对基于遥感影像的道路提取方法进行了研究与总结。

首先，介绍了遥感影像道路提取的背景和意义；然后，详细讨论了主要的道路提取算法，并进行了比较与评估；最后，给出了未来研究方向和存在的挑战。

1. 引言道路是城市交通系统的重要组成部分，准确提取道路信息对于城市规划、交通管理和环境评估等具有重要意义。

传统的道路提取方法通常需要耗费大量的人力和时间，并且对于大范围遥感影像的处理效果有限。

随着遥感技术的发展，基于遥感影像的道路提取方法逐渐成为研究热点。

2. 遥感影像道路提取方法2.1 基于阈值分割的方法阈值分割是最简单和直观的图像分割方法之一，它将图像中的像素根据其灰度值与预先设定的阈值进行分类。

在道路提取中，可以通过选择合适的阈值来将道路和其他背景区分开来。

但是，由于道路和背景在不同遥感影像中的灰度分布存在较大差异，单一阈值分割方法的适用性有限。

2.2 基于边缘检测的方法边缘检测是一种通过寻找图像中亮度变化的位置来检测目标边缘的方法。

对于道路提取，可以通过应用边缘检测算法来较好地提取道路轮廓。

边缘检测方法对于噪声敏感，因此在应用前需要对图像进行滤波预处理。

2.3 基于纹理特征的方法道路具有一定的纹理特征，如灰度分布、纹理方向和纹理密度等。

通过提取遥感影像的局部纹理特征，可以较好地将道路从其他区域中提取出来。

基于纹理特征的方法需要运用纹理描述子和机器学习等技术，对图像进行分类和判别。

3. 方法比较与评估针对道路提取方法，本文选择了一些代表性的算法进行了比较与评估。

实验结果显示，基于纹理特征的方法在提取道路时具有较好的准确性和鲁棒性，但是对于大规模遥感影像的处理速度较慢；基于阈值分割的方法简单有效，但在阈值选择上存在一定难度；基于边缘检测的方法对于噪声敏感，需要进行滤波预处理。

利用到路面提取道路中心线的方法一种常用的方法是利用图像处理技术进行道路中心线的提取。

以下将详细介绍一个基于图像处理的道路中心线提取方法。

首先，我们需要将道路图像转换为灰度图像。

灰度图像只包括灰度级别的像素，而不包括颜色信息。

这样做的目的是为了简化图像处理过程。

接下来，我们可以应用边缘检测算法，如Canny边缘检测算法，来检测道路图像中的边缘。

Canny算法通过计算图像中像素之间的梯度来检测边缘。

这些边缘通常代表了道路的边界。

然后，我们可以使用霍夫变换来检测道路的直线段。

霍夫变换将图像空间中的点转换为Hough空间中的直线。

通过在Hough空间中寻找累加值最大的直线，我们可以检测到道路的直线段。

接下来，我们需要从检测到的直线段中提取出道路中心线。

这可以通过计算直线段的中点来实现。

直线段的中点可以通过端点的平均值来计算。

这样，我们就可以得到道路的中心线。

然而，由于实际道路可能是弯曲的，直线段方法可能无法提取出所有的道路中心线。

为了解决这个问题，我们可以使用曲线拟合算法来近似道路的中心线。

常用的曲线拟合算法有最小二乘法和贝塞尔曲线拟合算法。

这些算法通过拟合一条曲线来逼近道路的中心线。

最后，我们可以利用形态学操作来对提取出的道路中心线进行进一步的处理。

形态学操作可以根据道路的特点来对道路中心线进行细化或者消除不必要的噪点。

总结起来，图像处理方法可以较为有效地提取道路中心线。

通过灰度化、边缘检测、直线检测、曲线拟合和形态学操作等步骤，我们可以得到比较准确的道路中心线。

然而，由于不同道路的特点各不相同，所以在实际应用中，需要根据具体情况进行适当的调整和优化。

道路提取道路信息⾃动化和半⾃动提取研究综述姓名：******学号：******专业：地图学与地理信息系统学院：*******道路信息⾃动化和半⾃动提取研究综述摘要:道路信息作为⼀种重要的基础地理信息，可以作为提取其他地物⽬标的线索和参考系，具有很强的现实意义。

从遥感影像⾃动提取⼈⼯地物,特别是线状地物(主要是道路),不仅是摄影测量与遥感领域的难题,也是计算机视觉与图像理解研究的重点之⼀。

本⽂⾸先阐述了道路提取的基本思想以及与道路提取有关的背景知识，然后介绍了国内外⽐较成熟的理论与技术，最后总结并展望了道路提取的发展趋势。

关键词：道路提取，⾃动化道路提取，半⾃动道路提取Abstract：Road information as a kind of important basic geographic information, and other features can be extracted the clues and reference of the target has a strong practical significance. Automatic extraction of artificial from remote sensing image features, especially linear feature (mainly road), not only is a difficult problem in the field of photogrammetry and remote sensing, is also the emphasis of research in computer vision and image understanding. Firstly, this paper expounds the basic ideas and road extraction road extraction related background knowledge, and then more mature theory and technology at home and abroad is introduced, finally summarized and prospected the development trend of road extraction. Key words: road feature extraction; automatic road extraction; semi-automatic road extraction随着实时、全天候、⼤⾯积获得地⾯⾼分辨率、⾼精度、多时相、多光谱的数字影像成为可能。

第４６卷　第４期２０２４年４月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６　Ｎｏ．４Ａｐｒｉｌ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０４ １１６７ ０７　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２３０１１９；修回日期：２０２３０４０７；网络优先出版日期：２０２３０５１９。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０５１９．１３３６．００６．ｈｔｍｌ基金项目：自然资源部矿山地质灾害成灾机理与防控重点实验室项目（２０２２ ０８）；陕西省自然科学基础研究计划（２０２３ ＪＣ ＱＮ ０２９９）；中央高校基本科研业务费（ＸＪＳ２２１３０７）资助课题 通讯作者．引用格式：陈雪梅，刘志恒，周绥平，等．基于ＨＲＮｅｔ的高分辨率遥感影像道路提取方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２４，４６（４）：１１６７ １１７３．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＣＨＥＮＸＭ，ＬＩＵＺＨ，ＺＨＯＵＳＰ，ｅｔａｌ．Ｒｏａｄｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｆｒｏｍｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎＨＲＮｅｔ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２４，４６（４）：１１６７ １１７３．基于犎犚犖犲狋的高分辨率遥感影像道路提取方法陈雪梅１，２，刘志恒１，２， ，周绥平１，余　航１，刘彦明１（１．西安电子科技大学空间科学与技术学院，陕西西安７１０１２６；２．自然资源部矿山地质灾害成灾机理与防控重点实验室，陕西西安７１００５４） 摘　要：高分辨率遥感影像中，传统的道路提取方法存在着精度低、鲁棒性低的问题，提出基于高分辨率网络（ｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｎｅｔ，ＨＲＮｅｔ）实现高分辨率遥感影像道路分割。

对ＨＲＮｅｔ进行改进，将相同分辨率的ＨＲＮｅｔ子网的输出与输出层结果进行拼接并输入非局部块，两个损失函数Ｃｒｏｓｓ ｅｎｔｒｏｐｙＬｏｓｓ和ＤｉｃｅＬｏｓｓ用来解决道路数据集样本不平衡问题。

geoscene道路提取Geoscene道路提取是一项基于地理信息系统的技术，用于从卫星遥感图像中提取道路特征。

这项技术在城市规划、交通管理、环境保护等领域具有重要应用价值。

本文将介绍Geoscene道路提取的原理、方法和应用。

一、Geoscene道路提取的原理Geoscene道路提取是基于遥感图像处理的一种方法，主要利用图像中道路的几何形状、纹理特征和空间关系进行提取。

首先，利用遥感卫星获取的高分辨率图像作为输入数据。

然后，通过图像预处理、特征提取、分类判别等步骤对道路进行识别和提取。

最后，根据提取结果生成道路网络模型，实现对道路信息的分析和应用。

二、Geoscene道路提取的方法1. 图像预处理：包括图像去噪、增强、几何校正等步骤，以提高图像质量和准确性。

2. 特征提取：利用图像处理算法提取道路的几何形状、纹理特征等信息，例如边缘检测、纹理分析等。

3. 分类判别：根据道路特征和先验知识，采用分类算法对图像进行判别，将道路像素从背景中分离出来。

4. 模型生成：根据提取结果，生成道路网络模型，包括道路中心线、道路宽度、道路拓扑关系等信息。

三、Geoscene道路提取的应用1. 城市规划：通过提取道路信息，可以对城市交通网络进行分析和规划，优化道路布局和交通流动。

2. 交通管理：利用提取的道路信息，可以实现交通拥堵监测、交通信号优化等，提高交通效率和安全性。

3. 环境保护：通过提取道路信息，可以对城市环境进行评估和监测，分析道路对环境的影响，保护生态环境。

4. 地理信息系统：将提取的道路信息与其他地理数据进行融合，可以实现更精确的地理空间分析和决策支持。

总结起来，Geoscene道路提取是一项利用遥感图像处理技术，从卫星遥感图像中提取道路特征的方法。

通过图像预处理、特征提取、分类判别和模型生成等步骤，可以实现对道路信息的识别和分析。

在城市规划、交通管理、环境保护和地理信息系统等领域有着广泛的应用前景。

matlab道路提取这段文本是关于使用MATLAB（Matrix Laboratory）进行道路提取的。

在计算机视觉和图像处理领域，道路提取是一个重要的任务，通常用于自动驾驶、交通监控和地图制作等应用。

MATLAB 是一种流行的编程语言和环境，广泛用于算法开发、数据可视化、数值计算和数据分析。

在道路提取方面，MATLAB 提供了许多工具和函数，可以帮助研究人员和工程师进行图像处理和分析，以自动识别和提取道路的轮廓。

下面是一些常见的 MATLAB 道路提取方法：1.基于边缘检测的方法：利用边缘检测算法（如 Canny 边缘检测器）来识别图像中的道路边缘，然后通过连接边缘像素来形成道路的轮廓。

2.基于滤波器的方法：利用滤波器（如Sobel 滤波器）来增强图像中的道路区域，然后通过阈值处理和形态学操作来提取道路轮廓。

3.基于机器学习的方法：利用训练好的机器学习模型（如支持向量机、神经网络等）来进行道路检测和提取。

这种方法通常需要大量的标注数据进行训练。

4.基于高程地图的方法：利用高程地图和遥感数据，通过分析地形起伏和高度变化来识别道路位置。

这种方法需要结合地理信息系统（GIS）数据和相应的算法。

需要注意的是，不同的方法适用于不同的场景和数据条件，可能需要根据具体需求选择合适的方法。

同时，MATLAB 也提供了丰富的函数库和工具箱，可以帮助用户快速实现各种图像处理和分析功能。

最后总结，MATLAB 提供了多种方法和工具用于进行道路提取，这些方法包括基于边缘检测、滤波器、机器学习和高程地图的技术。

用户可以根据具体需求选择合适的方法，并利用 MATLAB 的函数库和工具箱进行实现。

提取道路中心线算法
道路中心线是指道路两侧边缘之间的中心线，是道路设计和规划中的重要参数，也是车辆自动驾驶和导航系统中的基础之一。

提取道路中心线算法是将图像或激光雷达数据转化为道路中心线的过程，其准确性和效率直接影响到自动驾驶和导航系统的实际效果。

常用的提取道路中心线算法有基于图像处理的方法和基于激光
雷达数据处理的方法。

基于图像处理的方法一般采用边缘检测算法或者霍夫变换等方法，先将道路边缘提取出来，然后通过一系列处理步骤得到道路中心线。

而基于激光雷达数据处理的方法则是利用激光雷达获取的点云
数据进行计算，一般采用分割算法、曲线拟合算法等方法，将道路边缘点云数据分割出来并进行曲线拟合，从而得到道路中心线。

无论是基于图像处理还是基于激光雷达数据处理的方法，提取道路中心线算法都需要考虑数据的噪声、复杂性和实时性等问题。

因此，算法的优化和改进是提高道路中心线提取准确性和效率的关键。

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一种三维点云道路边界自动提取方法
针对三维点云数据中道路边界的自动提取问题，可以采用以下方法：
1. 预处理：对三维点云数据进行去噪、滤波等预处理操作，以提高后续处理的准确性和效率。

2. 地面分割：通过地面分割算法将道路地面与其他物体分离，以便更好地提取道路边界。

3. 点云聚类：将点云数据进行聚类，将同一对象的点云分为一组，以便更好地提取道路边界。

4. 边界提取：通过边界提取算法，提取道路边界。

常用的算法包括基于曲率的方法、基于法向量的方法、基于区域生长的方法等。

5. 边界优化：对提取出的道路边界进行优化，去除不必要的噪声点和误差点，使得边界更加精确。

6. 结果展示：将提取出的道路边界进行可视化展示，以便用户进行观察和分析。

以上是一种基本的三维点云道路边界自动提取方法，具体实现还需要根据具体情况进行调整和优化。

envi提取道路课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解ENVI软件的基本功能，掌握使用ENVI提取道路图像的步骤。

2. 学生能够掌握道路特征识别的基本方法，了解道路提取在地理信息科学中的应用。

3. 学生能够了解遥感技术在我国道路提取领域的实际案例，并与理论知识相结合。

技能目标：1. 学生能够独立操作ENVI软件进行道路提取，提高实际操作能力。

2. 学生通过实际案例的学习，提高分析问题、解决问题的能力。

3. 学生能够运用所学知识，对提取的道路图像进行初步分析和评价。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对地理信息科学的兴趣，激发他们探索未知领域的热情。

2. 增强学生的团队协作意识，培养他们在合作中互相学习、共同进步的精神。

3. 提高学生的环保意识，使他们认识到道路提取在资源调查、环境保护等方面的重要性。

课程性质：本课程属于地理信息科学实践操作课，旨在让学生通过实际操作，掌握道路提取的方法和技巧。

学生特点：高年级学生，已具备一定的地理信息科学理论基础，对实际操作有较高的兴趣。

教学要求：教师需关注学生的个体差异，引导他们通过实际操作，将理论知识与实践相结合，提高学生的综合能力。

同时，注重培养学生的自主学习能力和团队协作精神。

通过课程学习，使学生在知识、技能和情感态度价值观方面均取得具体的学习成果。

二、教学内容本课程教学内容主要包括以下三个方面：1. 理论知识：- 遥感技术基本原理及其在道路提取中的应用。

- ENVI软件功能介绍，特别是道路提取模块的使用方法。

教学内容关联教材章节：第三章“遥感图像处理与分析”，第五节“道路提取”。

2. 实践操作：- 学生动手操作ENVI软件进行道路提取，包括图像预处理、特征提取、道路网络构建等步骤。

- 针对不同类型的遥感图像，学生掌握相应的道路提取方法。

教学内容关联教材章节：第三章“遥感图像处理与分析”，第六节“实际操作案例”。

3. 案例分析与讨论：- 分析我国道路提取领域的实际案例，了解遥感技术在道路规划、建设和维护中的应用。