一种面向对象的高分辨率影像道路提取方法.pdf

第21卷第3期 遥感技术与应用 yDZ．21ⅣD．3 2006年6月 REMOTESENSINGTECHNOLOGYANDAPPLICATl0N ．，越挖．2006 一种面向对象的高分辨率影像道路提取方法 胡进刚1，张晓东1，沈欣1，张婵2 (1．武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，湖北武汉430079； 2．武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079) 摘要：高分辨率遥感影像为用户提供了丰富的地表细节信息，如何利用图像分析技术从高分辨率遥 感影像中进行目标提取、更新地理信息数据库，成为遥感信息处理研究的热点。传统的道路提取方 法一般采用像素级检测方法，仅利用了像素的光谱信息作为道路提取的依据，无法利用影像的空间 信息。提出了一种面向对象的高分辨率卫星影像道路提取方法，并选取南京市IKONOS影像进行 了实验。首先，对影像进行分割获取影像对象，再通过对IKONOS影像中道路特征的分析，利用影 像对象的光谱特征、几何特征和空间关系建立知识库，最后，利用知识库中的规则来提取影像中的 道路。实验结果表明采用本方法能够较好地提取出实验区中的道路。 关 键 词：遥感；面向对象；道路提取；影像分割；eCognition 79 文献标识码：A 文章编号：1004一0323(2006)03—0184一05 中图分类号：TP 1 引 言 2 面向对象的道路提取方法 遥感影像能够快速地获取地球表面信息，特别 在高分辨率遥感影像中，道路表现为具有一定 是随着高分辨率遥感影像的应用，使其成为GIS数 长度和宽度的面状地物，传统的方法采用种子生长 据库以及地图更新的重要信息源。但是如何从高分 算法，如基于最小二乘B样条曲线的道路识别方 辨率遥感影像中自动获取特征信息，一直是遥感应 法n’23、基于边缘跟踪的方法。3等。但这些提取的算 用的重要问题。传统的人工判读和识别工作量大、成 法主要还是基于像元的灰度特征的，其在实用性、准 本高，因此利用计算机对遥感影像目标自动识别、特 确性等方面离大规模实际应用还有较大的差距。 征提取是当前遥感信息处理的重要方向。 面向对象的影像分析方法将影像对象作为影像 道路是遥感影像中的一个重要的特征，其提取 分析的基本单元，影像对象是指影像分割后若干“同 可以分为全自动和半自动两种。全自动提取无疑是 质”像素的集合。在很多特征信息提取的问题中，能 遥感影像目标识别与特征提取的最终目标，但是由 够完整表现目标特征的并非单个像元，而是那些 于遥感影像的复杂性和多样性，对道路等人工地物 “同质”像素的集合，因此，基于对象的分析方法能更 的自动提取又涉及到计算机视觉、人工智能、模式识 好地利用目标的特征。采用面向对象的提取方法有 别与图像理解等诸多方面。因此尽管自动提取道路 以下优势：首先，通过对影像分割，噪声问题可以得 等线状地物的研究已经进行了许多年，国内外专家 到较好的解决，因为这些噪声区域将和其周边的像 在这方面做了大量的探讨和努力，但至今仍无一般 元一起合并到特定的影像对象中去，这使得部分孤 意义上的最佳方法。 立地物如车辆等被融人道路对象中。其次，采用面向 本文通过对高分辨率卫星影像道路的光谱特 对象的方法，可充分利用道路的几何结构特征(长、 征、几何特征和空间特征的分析，结合高分辨率卫星 宽等)和光谱特征(方差、均值等)。最后，面向对象的 影像分析中引入了空间特征(距离、拓