Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2013, Vol. 25 Issue (3): 25-29    DOI: 10.6046/gtzyyg.2013.03.05
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法
蔡红玥, 姚国清
中国地质大学(北京)信息工程学院, 北京 100083
Optimized method for road extraction from high resolution remote sensing image based on watershed algorithm
CAI Hongyue, YAO Guoqing
College of Information Engineering, China University of Geosciences(Beijing), Beijing 100083, China
全文: PDF(2769 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对高分辨率遥感图像城市道路提取中存在的问题,在面向对象方法和数学形态学等理论基础上,提出了一种基于改进的分水岭分割算法的道路提取方法。在图像预处理基础上,首先使用改进的分水岭算法分割影像,提取基本的道路信息; 然后利用面向对象方法提取道路基元,完善道路信息; 最后将道路信息二值化,并采用数学形态学等方法进行优化,去除和修补不完善的道路。结果表明,该方法能有效地提取出城市地区的道路信息,对较复杂的道路环境也有较好的效果。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
何少林
徐京华
张帅毅
关键词 无人机影像土地利用信息提取面向对象    
Abstract

To tackle the problems existent in road information extraction from high resolution remote sensing, the authors put forward an improved approach to road extraction based on watershed segmentation according to the basic theories of object-oriented method and mathematical morphology. Firstly, the image is processed by improved watershed segmentation to extract basic road information after preprocessing. Then object-oriented method is used to extract road per-parcel so as to optimize the road extraction results. Finally, after binary image processing, the incomplete results can be removed and corrected by using mathematical morphological transformation. Experimentation shows that the proposed method can extract urban road information efficiently and process the roads from the complex urban context fairly satisfactorily.

Key wordsUAV image    land use    information extraction    object-oriented
收稿日期: 2012-10-12      出版日期: 2013-07-03
:  TP 75  
作者简介: 蔡红玥(1989-),女,硕士研究生,主要从事遥感信息处理与应用研究。 E-mail: redmoon1126dida@163.com。
引用本文:   
蔡红玥, 姚国清. 基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(3): 25-29.
CAI Hongyue, YAO Guoqing. Optimized method for road extraction from high resolution remote sensing image based on watershed algorithm. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2013, 25(3): 25-29.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2013.03.05      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2013/V25/I3/25

[1] 胡翔云,张祖勋,张剑清.航空影象上线状地物的半自动提取[J].中国图像图形学报,2002,7(2):137-140. Hu X Y,Zhang Z X,Zhang J Q.Semiautomatic extraction of linear object from aerial image[J].Journal of Image and Graphics,2002,7(2):137-140.



[2] 丁美琳,李光耀,张巧芳.Snakes模型在卫星图片道路提取中的应用[J].计算机技术与发展,2010,20(1):71-73. Ding M L,Li G Y,Zhang Q F.Application of road extraction in satellite images based on snakes model[J].Computer Technology and Development,2010,20(1):71-73.



[3] 张睿,张继贤,李海涛.基于角度纹理特征及剖面匹配的高分辨率遥感影像带状道路半自动提取[J].遥感学报,2008,12(2):224-232. Zhang R,Zhang J X,Li H T.Semi-automatic extraction of ribbon roads from high resolution remotely sensed imagery based on angular texture signature and profile match[J].Journal of Remote Sensing,2008,12(2):224-232.



[4] 林丽群,肖俊.结合先验知识和图像特征的道路提取方法[J].计算机工程与应用,2011,47(33):236-239. Lin L Q,Xiao J.Combined prior knowledge and image characteristics for lane detection method[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(33):236-239.



[5] 宁亚辉,雷小奇,王功孝,等.Dempster-Shafer证据融合形状特征的高分辨率遥感图像道路信息提取[J].中国图象图形学报,2011,16(12):2183-2190. Ning Y H,Lei X Q,Wang G X ,et al.Road extraction from high-resolution remote sensing images based on Dempster-Shafer evidence theory and fusion shape features[J].Journal of Image and Graphics,2011,16(12):2183-2190.



[6] 董占杰,毛政元.基于道路绿地特征的遥感影像道路信息提取方法研究[J].国土资源遥感,2011,23(2):43-46. Dong Z J,Mao Z Y.Methodological research on road extraction based on characteristics of road greenbelts in remotely sensed imagery[J].Remote Sensing for Land and Resources,2011,23(2):43-46.



[7] 马欢,楚恒,王汝言.纹理与几何特征在道路提取中的应用[J].计算机与现代化,2012(7):96-99. Ma H,Chu H,Wang R Y.Application of texture and geometrical characteristics in road extraction[J].Computer and Modernization,2012(7):96-99.



[8] 卢昭羿,左小清,黄亮,等.面向对象的投影互分割道路变化检测[J].国土资源遥感,2012,24(3):60-64. Lu Z Y,Zuo X Q,Huang L,et al.Road change detection using object-oriented projective interactive partition[J].Remote Sensing for Land and Resources,2012,24(3):60-64.



[9] 许高程,毕建涛,王星星,等.面向对象的高分辨率遥感影像道路自动提取实验[J].遥感信息,2012(2):108-111. Xu G C,Bi J T,Wang X X,et al.An experiment of automatic road extraction from high-resolution remote sensing image based on object-oriented technology[J].Remote Sensing Information,2012(2):108-111.



[10] 刘小丹,刘岩.基于Hough变换和路径形态学的城区道路提取[J].计算机工程,2012,38(6):265-268. Liu X D,Liu Y.Urban road extraction based on Hough transform and path morphology[J].Computer Engineering,2012,38(6):265-268.



[11] 杨先武,韦春桃,吕建刚,等.基于形态重建的高分辨率遥感影像城市道路提取[J].测绘通报,2012(1):45-47. Yang X W,Wei C T,Lü J G,et al.Urban road extraction of high resolution remote sensing images based on shape reconstruction[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2012(1):45-47.



[12] 潘婷婷,李朝峰.基于区域生长型分水岭算法的卫星图像道路提取方法[J].计算机工程与设,2008,29(19):4987-5013. Pan T T,Li C Z.Road extraction method of satellite image based on region-growth watersheds algorithm[J].Computer Engineering and Design,2008,29(19):4987-5013.



[13] 罗庆洲,尹球,匡定波.光谱与形状特征相结合的道路提取方法研究[J].遥感技术与应用,2007,22(3):339-344. Luo Q Z,Yin Q,Kuang D B.Research on extracting road based on its spectral feature and shape feature[J].Remote Sensing Technology and Application,2007,22(3):339-344.



[14] 朱晓玲,邬群勇.基于高分辨率遥感影像的城市道路提取方法研究[J].资源环境与工程,2009,23(3):296-299. Zhu X L,Wu Q Y.Study on the method of extracting city roads from the high resolution remote sensing image[J].Resources Environment and Engineering,2009,23(3):296-299.



[15] 潘建平,邬明权.基于数学形态学的道路提取[J].计算机工程与应用,2008,44(11):232-240. Pan J P,Wu M Q.Road detection based on morphology[J].Computer Engineering and Application,2008,44(11):232-240.



[16] 胡海旭,王文,何厚军.基于纹理特征与数学形态学的高分辨率影像城市道路提取[J].地理与地理信息科学,2008,24(6):46-49. Hu H X,Wang W,He H J.City road extraction from high resolution remote sensing imagery based on texture and mathematical morphology[J].Geography and Geo-Information Science,2008,24(6):46-49.



[17] Vincent L.Morphological grayscale reconstruction in image analysis:Applications and efficient algorithms[J].IEEE Transaction on Image Process,1993,2(2):176-201.



[18] 申邵洪,宋杨,万幼川,等.高分辨率多光谱遥感影像中城区道路信息的自动提取[J].遥感应用,2007(8):73-77. Shen S H,Song Y,Wan Y C,et al.An approach for automatic road extraction in dense urban area from high-resolution multispectral satellite imagery[J].Remote Sensing Information,2007(8):73-77.



[19] Gaetano R,Zerubia J,Scarpa G.Morphological road segmentation in urban areas from high resolution satellite images[C]//Digital Signal Processing(DSP).Corfu Greece:IEEE,2011:1-8.



[20] Zhu C,Shi W,Pesaresi M.The recognition of road network from high-resolution satellite remotely sensed data using image morphological characteristics[J].International Journal of Remote Sensing,2005,26(24):5493-5508.

[1] 吴琳琳, 李晓燕, 毛德华, 王宗明. 基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 127-134.
[2] 宋奇, 冯春晖, 马自强, 王楠, 纪文君, 彭杰. 基于1990—2019年Landsat影像的干旱区绿洲土地利用变化与模拟[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 198-209.
[3] 范莹琳, 娄德波, 张长青, 魏英娟, 贾福东. 基于面向对象的铁尾矿信息提取技术研究——以迁西地区北京二号遥感影像为例[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 153-161.
[4] 王娟娟, 毋兆鹏, 王珊珊, 尹慧慧. 干旱区河谷绿洲土地利用冲突格局分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 243-251.
[5] 汪清川, 奚砚涛, 刘欣然, 周文, 徐欣冉. 生态服务价值对土地利用变化的时空响应研究——以徐州市为例[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 219-228.
[6] 桑潇, 张成业, 李军, 朱守杰, 邢江河, 王金阳, 王兴娟, 李佳瑶, 杨颖. 煤炭开采背景下的伊金霍洛旗土地利用变化强度分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 148-155.
[7] 魏英娟, 刘欢. 北衙金矿床遥感矿化蚀变信息提取及找矿预测[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 156-163.
[8] 肖东升, 练洪. 顾及参数空间平稳性的地理加权人口空间化研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 164-172.
[9] 邓小进, 井长青, 郭文章, 闫豫疆, 陈宸. 准噶尔盆地不同土地利用类型地表反照率研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 173-183.
[10] 宋奇, 冯春晖, 高琪, 王明玥, 吴家林, 彭杰. 阿拉尔垦区近30年耕地变化及其驱动因子分析[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 202-212.
[11] 牟晓莉, 李贺, 黄翀, 刘庆生, 刘高焕. Google Earth Engine在土地覆被遥感信息提取中的研究进展[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 1-10.
[12] 夏炎, 黄亮, 陈朋弟. 模糊超像素分割算法的无人机影像烟株精细提取[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 115-122.
[13] 胡苏李扬, 李辉, 顾延生, 黄咸雨, 张志麒, 汪迎春. 基于高分辨率遥感影像的神农架大九湖湿地土地利用类型变化及其驱动力分析——来自长时间尺度多源遥感信息的约束[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 221-230.
[14] 蔡祥, 李琦, 罗言, 齐建东. 面向对象结合深度学习方法的矿区地物提取[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 63-71.
[15] 苏龙飞, 李振轩, 高飞, 余敏. 遥感影像水体提取研究综述[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 9-11.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发