基于形态学的高分辨率遥感影像道路自动提取.pdf

Science Technology Vision 年 月第 期 科技视界 科教前哨 2012 6 18 基于形态学的高分辨率遥感影像道路自动提取 武红宇 方 毅 （武汉大学遥感信息工程学院 湖北 武汉 430079 ） 【摘 要】高分辨率遥感影像的道路提取，一直以来都是学术界的研究热点和难点。本文研究了一种基于形态学的高分辨率 遥感影像道路自动提取算法，探讨了道路自动提取的具体流程，并选用快鸟影像进行道路自动提取实验，实验结果表明本文中 采用的方法具有一定的实用性。 【关键词】道路提取；高分辨率遥感影像；形态学 【Abstract 】Road extraction from high-resolution remote sensing images has always been a hot yet difficult problem in academia. This paper studies the automatic extraction of road from high-resolution remote sensing images based on morphology, and discusses the process of the automatic extraction of road, which is experimented by using the Quickbird images. Experimental results show that the method used in this paper has a certain practicality. 【Key words 】Road extraction; High resolution images; Morphology 0 引言 具有一定方向，相邻道路段的方向变化较小；道路可能被树 木、房屋等地物遮挡产生空隙；道路均具有条形特征，而其他 道路与人们生活休戚相关， 为满足地理信息系统（GIS ） 地物不一定具有。 中道路信息数据获取与更新的需求，对遥感图像进行道路自 基于高分辨率遥感影像中道路的以上特征，可以确定影 动提取显得尤为重要。 像中道路的灰度范围进行二值化处理，初步分离道路和其他 道路提取算法是遥感图像处理中的一个研究热点，具有 地物；同时采用形态学中的开、闭运算，可对道路斑块中其他 很高的理论价值和广阔的应用前景。 根据道路提取的自动化 地物遮挡信息进行剔除；采用像素统计的方式进行滤波可得 程度， 道路提取算法主要可分为自动提取和半自动提取两 到道路图斑；基于道路条状特征，可计算疑似道路斑块的形 类。 状指数进行判断，剔除其他地物图斑；最后对道路段进行细 [1－2] 自动提取算法多基于多尺度、 多分辨率模型 。 例如 化和伪道路线的剔除即可得到道路骨干网。