一种基于水平集方法提取高分辨率遥感影像中主要道路信息的算法

吴学文; 徐涵秋

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以IKONOS多光谱影像为例,提出了一种从高分辨率遥感影像提取城市主要道路的方法.首先,利用矢量图像梯度算法获取道路的边缘.然后,通过分析各类地物在IKONOS多光谱波段中的光谱特征,发现绿光与近红外波段的差值影像,不仅能较为有效地区分道路与植被、水体和裸土的信息.而且能减小道路建筑材质不同引起的道路光谱信息的异质性.再利用旋转不变Gabor小波方法获取影像的纹理特征,进一步区分道路与建筑物.在水平集理论框架下,用速度函数将道路的梯度、光谱、纹理特征结合起来,用快速行进算法提取道路.最后,用数学形态学方法进行提取结果的优化.为验证上述方法的实用性,将该方法应用于两个云覆盖情况不同的实验区,结果表明用该方法能有效地从IKONOS像中提取主要道路信息,且在薄云覆盖区域依然有效.

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来源
《宇航学报》 |2010年第5期|1495-1502|共8页
作者
吴学文; 徐涵秋;
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作者单位

福州大学环境与资源学院,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州,350108;

福州大学环境与资源学院,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州,350108;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像解释、判读;
关键词
遥感; 主要道路提取; 水平集方法; IKONOS影像;

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