一种自动的高分辨率遥感影像道路提取方法

作者：刘如意; 宋建锋; 权义宁; 许鹏飞; 雪晴; 杨云; 苗启广

来源：西安电子科技大学学报, 2017, 44(01): 100-105.

• 卷积神经网络
• 形状特征分析
• 张量投票
• 水平集分割
• 信息融合

从高分辨率遥感影像中提取道路有着非常重要的意义,但是受到遥感影像噪声、复杂的自然场景和已有算法的局限性的影响,道路提取有待于进一步研究.近些年来水平集方法被用于提取道路,但是初始水平演化曲线的确定却是一个大的难点.笔者提出一种自动的水平集分割方法,并将其用于道路检测中.首先,将卷积神经网络用于道路的粗分类.然后,利用形状特征和孔洞填充方法得到比较准确的道路区域.在此基础上,利用张量投票来提取道路的交叉口,并将其轮廓作为水平集演化的初始曲线进行水平集分割.最后,结合卷积神经网络分类和水平集分割的优势,得到比较完整的道路区域,并保持了道路的边缘.实验结果表明,该方法能自动地提取准确完整的道路区域.

• 单位
  地理信息工程国家重点实验室; 西安测绘研究所; 西安电子科技大学