第四讲 城市道路的提取

基于eCognition的面向对象城市道路提取基于面向对象思想，使用高分一号影像对赣州市开发区城市道路进行提取。

利用分水岭分割算法对影像进行分割后，通过水体和植被的特征提取出道路潜在区域，结合最能区别道路与其他地物的光谱特征和几何特征，利用eCognition的最邻近分类器提取出道路目标。

标签：面向对象；道路提取；影像分割；eCognition引言随着遥感科学技术的发展，高分辨率遥感数据越来越多，高分辨率能反映出丰富的地物细节与结构纹理信息。

道路信息是高分遥感影像上的重要地物信息之一，如何从海量的高分影像数据中提取出道路目标已经成为目前遥感领域研究的重点。

然而，随着现代社会的发展，城市建设的深入，遥感影像上反映的地物信息越来越丰富，影像上的地物细节也越来越复杂，道路目标更清晰，同时噪声也随之而来，极容易存在“同物异谱”及“同谱异物”现象，如建筑物，车辆等，这使得在高分影像中的道路提取难度也随之增大。

传统的道路提取方法都是基于像元及光谱信息来对影像进行分析处理，虽然近年来出现很多新的算法。

但从根本上还是从像元的角度分析遥感影像，不会考虑像元内部的纹理特征及像元间的关联信息，这样就很容易产生“胡椒盐现象”，从而提取的精度也不高；然而，面向对象的影像分析方法，通过结合多种影像特征，比如光谱特征、几何特征、纹理特征以及上下文特征综合分析往往能取得较基于像元提取的方法更高的精度。

因此将面向对象的方法应用到高分影像道路提取中能取得更高的研究意义及应用价值。

1 面向對象的道路提取方法在高分辨率遥感图像道路自动提取的方法中，有很多方法需要先对道路进行整体粗提取，然后针对提取出的道路进行后处理来完善路网的结构。

本文的技术路线归根于这种设计思想和道路的四个影像特征（光谱特征、几何特征、上下文特征和拓扑特征）。

为了充分挖掘高分辨率影像中的道路特征，首先对图像进行预处理来消除部分噪声。

然后采用改进的分水岭算法进行图像分割获取影像对象，这是面向对象影像分析的必要环节。

高空间分辨率影像城市道路信息自动提取为了更好的对城市规划和各个探测领域提供更准确的道路信息,城市道路信息的提取成为显而易见的问题,怎么样才能提高城市道路信息提取的效率呢,这里主要研究采用半自动和自动化的高空间分辨率影像城市道路信息提取。

高空间分辨率遥感影像以其丰富的纹理等细节信息, 降低了目视解译难度的同时, 却提高了计算机处理的复杂性高空间分辫率遥感影像道路信息的提取, 尤其是城市道路信息的自动提取, 存在着许多困难本文通过面向对象的影像分割、道路信息与背景信息的闺值分离、道路骨架提取、霍夫变换提纯并矢量化等技术, 实现了高空间分辫率遥感影像城市道路信息的自动提取与识别。

城市道路包括市区各类道路, 包括全市性干道、高速公路、工业区道路和居住区道路, 而不包括广场和停车场用地以及街坊小区内部道路道路的位置、宽度等信息, 是城市地理信息系统中的重要信息, 而通过目视判读和手工勾绘方式费时费力, 因此采用人工智能方式利用计算机自动提取道路信息成为一个主要的发展方向。

随着遥感技术的发展, 特别是高分辨率遥感影像的出现, 遥感卫星影像作为数据源在测图和空间数据库更新中得到了越来越广泛的应用高空间分辨率遥感影像以其丰富的纹理等细节信息, 降低了目视解译难度的同时, 却提高了计算机处理的复杂性高空间分辨率遥感影像道路信息的提取, 尤其是城市道路信息的自动提取, 存在着许多困难现阶段, 高分辨率遥感影像城市道路提取方法尚不成熟, 本文针对这一问题进行了有益的探索。

道路特征自动提取, 包括道路特征的自动识别和几何特征的自动定位, 已发展出各种各样的提取方法, 其基本思路大致是将影像道路的提取分解成四个步骤道路影像的特征增强道路种子点的确定将种子点扩展成线段将线段确认并连接成道路网目前已经能够做到把道路影像从其他地物影像中分割出来甚至能区分道路类型已有的道路提取算法大多都针对不同的影像类别, 即航空影像或卫星遥感影像, 不同的比例尺影像分辨率, 不同区域的影像如城区、乡村或郊区和不同的道路类型, 如乡村路、街道、高速公路、高等级公路等。

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。

道路提取算法
道路提取算法，是一种图像处理算法，主要用于从高分辨率卫星
图像或航拍图像中提取出道路信息。

该算法基于图像识别原理，结合
道路的几何属性和拓扑关系，逐步辨别出道路的位置和形状，最终生
成道路的矢量数据。

该算法广泛应用于城市规划、交通规划、环境监
测等领域。

通常采用基于模板匹配、基于边缘检测、基于分割聚类等
多种方法相结合的方式进行道路提取，具体取决于数据的类型和特点。

与传统的人工解译方式相比，该算法具有效率高、精度高、自动化程
度高等优点。

道路信息提取方法
其中，卫星图像是提取道路信息的主要数据源之一。

通过对卫星图像进行处理和分析，可以提取出道路的位置、形状、宽度、长度等信息。

此外，GPS数据也可以提供有关道路的信息，例如道路的名称、方向、限速等。

地图数据则可以提供道路的拓扑结构和交通流量信息。

在道路信息提取过程中，需要使用一些特定的算法和技术。

例如，图像处理中的边缘检测、分割和形态学处理等算法可以帮助我们从卫星图像中提取道路的轮廓和大小。

机器学习技术可以帮助我们从海量的数据中提取出有用的信息，并进行自动化的分类和识别。

此外，还可以通过交通摄像头获取实时的道路信息，例如路况、交通流量和拥堵情况等。

通过这些信息，可以为交通管理和规划提供重要的参考数据。

总之，道路信息提取方法是一个复杂的过程，需要借助多种数据源、算法和技术来完成。

它在交通管理、智能交通和城市规划等领域具有重要的应用价值。

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从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方
法
高分辨率遥感影像在城市规划和交通管理中发挥了至关重要的作用。

然而，在这些影像中提取城市道路依然是一项具有挑战性的任务。

本
文将介绍一种新方法，该方法可以在高分辨率遥感影像中准确地提取
城市道路。

第一步：影像预处理
首先，需要对影像进行预处理，以减少噪音和消除不必要的信息。

这
涉及到影像增强和过滤。

影像增强可以提高影像中的对比度和清晰度，使道路更加明显。

过滤可以去除不相关的信息，如树木和建筑。

第二步：图像分割
图像分割是将图像划分为多个区域的过程。

通过对影像进行图像分割，可以更好地识别道路区域。

目前，常用的图像分割算法包括基于边缘
检测的方法、阈值化方法和区域生长方法等。

第三步：提取道路特征
提取道路特征是指在分割后的图像中标记和提取道路的像素，以求得
道路的几何和拓扑特征。

这可以通过多种方法实现，如基于形态学操
作的方法、基于纹理的方法等。

第四步：道路拟合和重建
最后，需要对提取的道路特征进行拟合和重建。

道路拟合是基于检测
到的道路特征生成道路中心线的过程。

道路重建是基于检测到的道路
特征重建整条道路的过程。

这可以通过多种数学模型来实现，如三次
B样条曲线等。

总结：
该新方法以高分辨率遥感影像为主要数据来源，采用图像处理、图像
分割、道路特征提取、道路拟合和重建等技术手段，实现了准确地提
取城市道路。

该方法在城市规划和交通管理等领域具有重要应用价值。

提取道路中心线算法
道路中心线是道路设计和规划中的重要参数，在GIS和地图制图中也有着广泛的应用。

提取道路中心线算法是一种常见的图像处理技术，其目的是从道路图像中自动提取出道路中心线。

道路中心线的提取可以通过多种方法实现，其中最常见的是基于图像处理算法的方法。

这些算法通常涉及到图像预处理、边缘检测、线性拟合等步骤，最终得到一条尽可能准确的道路中心线。

在图像预处理阶段，需要对输入的道路图像进行平滑处理、灰度化、二值化等操作，以便更好地进行后续的边缘检测和线性拟合。

边缘检测是提取道路中心线的关键步骤之一，其目的是从图像中提取出道路边缘的信息。

常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny 算子等。

接下来，需要对检测到的道路边缘进行线性拟合，以得到最终的道路中心线。

线性拟合通常采用的是最小二乘法，其目的是找到一条贴合道路边缘的直线，并将其作为道路中心线输出。

需要注意的是，提取道路中心线的算法必须考虑到道路的曲线、交叉口等特殊情况。

在这些情况下，算法需要具备一定的鲁棒性和自适应性，以保证提取出的道路中心线能够准确地反映实际道路的情况。

总体而言，提取道路中心线算法是一项复杂而重要的图像处理技术，其应用范围广泛，对于道路设计、交通规划及地图制图等领域都有着重要的意义。

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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。

从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法近年来，随着高分辨率遥感技术的不断发展，从高分辨率遥感影像中提取城市道路一直是遥感领域的一个重要研究课题。

传统的提取方法主要基于图像分割、特征提取和分类等技术，然而由于城市道路的复杂性和多样性，这些方法存在着一些局限性。

为了克服传统方法的局限性，近年来提出了一些新的方法。

一种新的方法是基于深度学习的城市道路提取方法。

深度学习是一种模仿人类神经系统的机器学习方法，它通过多层的神经网络来学习输入数据的高级特征。

通过深度学习，可以利用大量的遥感影像数据进行训练，从而有效地提取城市道路。

该方法首先利用卷积神经网络（CNN）来提取遥感影像中的特征，然后采用全卷积神经网络（FCN）将特征图分割为像素级别的道路和非道路区域。

接着，在全卷积神经网络的基础上，利用条件随机场（CRF）对像素进行细化和改进，以进一步提升道路提取的精度。

另一种新的方法是基于生成对抗网络（GAN）的城市道路提取方法。

生成对抗网络是一种包含生成器和判别器的对抗模型，在训练过程中，生成器和判别器相互竞争和博弈，以提高生成器生成样本的质量。

通过生成对抗网络，可以利用已知的道路样本生成更多的道路样本，从而扩充训练数据集，并提升道路提取的准确性和鲁棒性。

此外，还有一些新的方法结合了传统方法和深度学习方法，以提高城市道路提取的效果。

例如，可以通过形态学操作来改善传统方法中的道路分割结果，然后再利用深度学习方法对分割结果进行进一步的优化和改进。

总之，从高分辨率遥感影像中提取城市道路的新方法主要包括基于深度学习的方法、基于生成对抗网络的方法以及结合传统方法和深度学习方法的方法。

这些方法在提高道路提取的精度和鲁棒性方面取得了一定的成果，但仍需要进一步的研究和改进。

未来，随着遥感技术的进一步发展和深度学习算法的不断优化，将有更多更有效的方法被提出来。