高分辨率遥感影像道路提取方法研究.pptx

高分辨率遥感影像道路提取方法研究汇报人：2024-01-12

引言高分辨率遥感影像特点及预处理道路提取方法概述与比较基于深度学习的道路提取方法研究多源数据融合在道路提取中的应用道路提取结果评价与应用分析结论与展望

引言01

研究背景与意义城市化进程加速随着全球城市化进程的加速，城市道路网络日益复杂，对高精度地图数据的需求也日益迫切。遥感技术的发展高分辨率遥感影像能够提供丰富的地表信息，为道路提取提供了有力的数据支持。自动驾驶等应用需求高精度地图是自动驾驶、智能交通等领域的重要基础，而道路提取是实现高精度地图制作的关键环节。

目前，国内外学者已经提出了许多基于高分辨率遥感影像的道路提取方法，包括基于像素的方法、基于对象的方法、深度学习方法等。这些方法在不同程度上实现了道路的自动或半自动提取，但仍存在一些问题，如精度不高、鲁棒性差等。国内外研究现状随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的道路提取方法已经成为当前的研究热点。未来，道路提取技术将更加注重多源数据融合、模型泛化能力以及实时性等方面的提升。发展趋势国内外研究现状及发展趋势

研究内容本研究旨在探索一种基于深度学习的高分辨率遥感影像道路提取方法，以提高道路提取的精度和效率。具体内容包括构建深度学习模型、制作训练数据集、模型训练和测试等。研究目的通过本研究，期望能够开发出一种高效、准确的道路提取方法，为高精度地图制作、城市规划、交通管理等领域提供有力支持。研究方法本研究将采用深度学习方法进行道路提取，包括卷积神经网络（CNN）、全卷积网络（FCN）等。同时，将结合传统图像处理技术进行数据预处理和后处理，以提高模型的性能和精度。研究内容、目的和方法

高分辨率遥感影像特点及预处理02

能够捕捉到地表的细微特征，为道路提取提供了丰富的空间信息。高空间分辨率多光谱特性大数据量包含多个波段的光谱信息，有助于区分不同地物类型。高分辨率导致影像数据量大幅增加，对处理算法的效率提出了更高要求。030201高分辨率遥感影像特点

消除影像在获取过程中因传感器、地形等因素引起的几何变形。几何校正将影像的DN值转换为具有物理意义的辐射亮度值或反射率。辐射定标消除大气对影像的影响，恢复地物真实的反射率。大气校正影像预处理

03多尺度分析利用多尺度分析方法，提取不同尺度下的道路信息，提高道路提取的完整性。01影像增强通过直方图均衡化、滤波等方法提高影像的视觉效果和可解译性。02特征提取提取影像中的边缘、纹理、形状等特征，为后续的道路提取提供有力支持。影像增强与特征提取

道路提取方法概述与比较03

通过设置合适的阈值，将影像中的道路像素与其他像素进行区分。该方法简单快速，但容易受到光照、阴影等噪声影响。利用道路边缘的灰度或色彩突变特性，通过边缘检测算子（如Canny算子）提取道路边缘。该方法对边缘信息敏感，但可能受到非道路边缘的干扰。基于像素的道路提取方法边缘检测法阈值分割法

区域生长法从种子点出发，根据像素间的相似性逐步合并相邻像素，形成具有相似特征的区域。该方法能够提取出连续的道路区域，但需要选择合适的种子点和相似性准则。水平集方法利用水平集函数描述道路的轮廓，通过求解偏微分方程驱动水平集函数演化，实现道路的提取。该方法能够处理拓扑结构的变化，但对初始化敏感且计算复杂度高。基于对象的道路提取方法

卷积神经网络（CNN）通过训练CNN模型学习从遥感影像到道路标签的映射关系，实现道路的自动提取。CNN能够自动学习影像中的特征，但需要大量的标注数据进行训练。生成对抗网络（GAN）利用GAN中的生成器和判别器进行对抗训练，生成器负责生成道路图像，判别器负责判断生成的图像是否真实。该方法能够生成高质量的道路图像，但需要解决训练过程中的稳定性和收敛性问题。深度学习在道路提取中的应用

基于像素的方法简单快速，但容易受到噪声干扰；基于对象的方法能够提取出连续的道路区域，但对初始化敏感且计算复杂度高；深度学习方法能够自动学习影像中的特征，但需要大量的标注数据进行训练且模型复杂度高。在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的方法或进行方法融合以提高道路提取的精度和效率。例如，可以结合基于像素和基于对象的方法进行初步的道路提取，再利用深度学习方法进行精细化的处理和优化。不同方法比较与优缺点分析

基于深度学习的道路提取方法研究04

卷积神经网络通过卷积核在图像上滑动，实现局部特征的提取。局部感知同一个卷积核在图像的不同位置共享权值，降低了网络参数的数量。权值共享通过池化层对特征图进行降维，提取主要特征，减少计算量。池化操作卷积神经网络（CNN）基本原理

模型构建设计卷积神经网络结构，包括卷积层、池化层、全连接层等。模型训练利用训练数据集对模型进行训练，调整网络参数，使模型能够学习到从遥感影像中提取道路特征的能力。