矢量数据辅助的高分辨率遥感影像道路自动提取
[Abstract]:The detailed information of high resolution remote sensing images is complex and interfering is ubiquitous. The research on the automatic road recognition and extraction is still in the exploration stage. In the process of road extraction, the introduction of vector data can solve the difficulty of obtaining initial information and get a strong training sample. Therefore, a vector number is proposed. According to the auxiliary road extraction method, the effective information contained in vector data can be screened and the road automatic extraction of high resolution remote sensing image is realized. After the image is preprocessed by Mean-shift filtering, the candidate seed points are obtained from the vector data first, and the error symptoms are eliminated through the extraction of the shape features of the homogeneous region. Then, the negative sample points are automatically obtained to carry out the simple Bias classification, and the neighborhood centroid voting algorithm is used to extract the road center line from the classified image. Finally, the center lines of the road are vectored by the pixel tracking and direction judgment, and a method of broken line connection and burr elimination based on vector geometric analysis is proposed, and the extraction results are obtained. The experimental results show that the extraction quality of the algorithm is above 80% and has strong robustness, and it can adapt to high resolution remote sensing images with different road radiation and distribution features.
【作者单位】： 解放军信息工程大学地理空间信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(编号:41101396,41001262)~~
【分类号】：TP751
【参考文献】
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，本文编号：2167316
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