resolution remote sensing image cooperation polar moment of

  本文关键词：基于多重信息融合的高分辨率遥感影像道路信息提取，由笔耕文化传播整理发布。

基于多重信息融合的高分辨率遥感影像道路信息提取

Road Extraction from High-resolution Remote Sensing Images Based on Multiple Information Fusion

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LI Xiao-feng, ZHANG Shu-qing, HAN Fu-wei, QIN Xi-wen, YU Huan（ 1. Northeast Institute of Geography and Agroecology , Chinese Academy of Sciences, Changchun 130012, China; 2.

[1]中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林长春130012; [2]中国科学院研究生院,北京100039; [3]国家海洋环境监测中心,辽宁大连116023

文章摘要：在高分辨率遥感影像上进行道路提取一直被认为是一项具有重要意义但很困难的工作。尤其一些与道路光谱相近的地物，分类后与道路相互连接，难以区分。基于面状道路和边缘相互验证和辅助的思想，提出一种高分辨率遥感影像上提纯道路信息的方法。该方法首先在面状和边缘两个方面同时提高提取精度，然后由他们之间的逻辑互运算分割道路与非道路对象，并应用有效的形状指数（如：极惯性矩和狭长度指数）刻画和区分道路与非道路面状目标（如楼房等），，最终达到提纯道路的目的。实验结果表明了本文方法在去除非道路目标，提纯道路网络方面的有效性。

Abstr：Road extraction from high-resolution remote sensing images has been considered to be a significant but very difficult task. Especially the spectrum of some buildings is similar with that of roads ,which makes the surfaces being connect with each other after classification and difficult to be distinguished. Based on the cooperation between road surfaces and edges, this paper presents an approach to purify roads from hlgh-resolution remote sensing images. Firstly, we try to improve the extraction accuracy of road surfaces and edges respectively. The logic cooperation between these two binary images is used to separate road and non-road objects. Then the road objects are confirmed by the cooperation between surfaces and edges. And the effective shape indices （e. g. polar moment of inertia and narrow extent index） are applied to eliminate non-road objects. So the road information is refined. The experiments indicate that the proposed approach is efficient for eliminating non-road information and extracting road information from high-resolution remote sensing image.

文章关键词：

Keyword：:road extraction high-resolution remote sensing image cooperation polar moment of inertia narrow extent index

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课题项目：中国科学院知识创新工程重要方向项目（KZCX3-SW-356）;全球环境基金（GEF）项目（GF/2712-03）.

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