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国土资源遥感  2015, Vol. 27 Issue (4): 21-26    DOI: 10.6046/gtzyyg.2015.04.04
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基于高分辨率影像的道路中心线提取技术研究
周绍光, 向晶, 邱伟, 孙金彦, 凡莉
河海大学地球科学与工程学院测绘科学与工程系, 南京 210098
A study of road centerline extraction from high resolution image
ZHOU Shaoguang, XIANG Jing, QIU Wei, SUN Jinyan, FAN Li
Department of Surveying and Mapping Science and Engineering, School of Earth and Engineering, Hehai University, Nanjing 210098, China
全文: PDF(3943 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对遥感影像道路提取问题,探索了一种基于道路条带自动检测道路中心线的方法。首先基于概率增进树算法获取道路候选点,并通过形态学运算得到光滑和完整的道路条带; 然后结合细化运算自动检测道路中心线。但检测的中心线存在"毛刺"且局部曲率变化过大,不符合道路的形状特征。针对该问题,引入了测地距离理论,并用迭代方法去除"毛刺",获得初始道路中心线; 再通过Dijkstra最短路径算法优化初始结果; 最后根据方向一致性和道路连续性获取最终的道路中心线。采用高分辨率航空影像对上述方法的实验结果证明了该方法的有效性和可行性。

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邢宇
关键词 遥感(RS)地理信息系统(GIS)青藏高原湿地变化气候变化空间响应    
Abstract

In this paper, the strategy to extract accurate road centerlines from acquired road stripe image was explored. The workflow is as follows: Firstly, road candidate points are obtained based on probabilistic boosting tree algorithm, and smooth and integrated road stripes are immediately acquaried by morphology. Secondly, thinning algorithm is introduced to automatically detect road centerlines; nevertheless, the output contained spurs and local curvature of centerlines change much. After that, geodesic distance theory is used to remove spurs. Thirdly, initial results are refined on the basis of Dijkstra algorithm. Lastly, the ultimate road centerlines are obtained according to direction consistency and road continuity. The authors performed an experiment on a high resolution aerial image. The result is satisfactory and shows that the strategy proposed in this paper is an effective method.

Key wordsremote sensing (RS)    geographic information system(GIS)    Qinghai-Tibet Plateau    wetland change    climatic change    spatial response
收稿日期: 2014-07-25      出版日期: 2015-07-23
:  TP751.1  
基金资助:

国家自然科学基金项目"高分辨率遥感影像中城市道路网的提取方法研究"(编号: 41271420/D010702)资助。

通讯作者: 向晶(1989-),女,硕士研究生,主要研究方向为遥感和数字图像分析。Email: 18751988835@163.com 。
作者简介: 周绍光(1966-),男,副教授,主要从事摄影测量与遥感和数字图像分析方面的研究。Email: zhousg1966@126.com。
引用本文:   
周绍光, 向晶, 邱伟, 孙金彦, 凡莉. 基于高分辨率影像的道路中心线提取技术研究[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(4): 21-26.
ZHOU Shaoguang, XIANG Jing, QIU Wei, SUN Jinyan, FAN Li. A study of road centerline extraction from high resolution image. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2015, 27(4): 21-26.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2015.04.04      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2015/V27/I4/21

[1] 史文中, 朱长青, 王昱.从遥感影像提取道路特征的方法综述与展望[J].测绘学报, 2001, 30(3):257-262. Shi W Z, Zhu C Q, Wang Y.Road feature extraction from remotely sensed image:Review and prospects[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2001, 30(3):257-262.

[2] 赵晓峰.高分辨率遥感影像城区道路提取方法研究[D].武汉:华中科技大学, 2010:1-2. Zhao X F.A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Engineering[D].Wuhan:Huazhong University of Science and Technology, 2010:1-2.

[3] 朱长青, 王耀革, 马秋禾, 等.基于形态分割的高分辨率遥感影像道路提取[J].测绘学报, 2004, 33(4):347-351. Zhu C Q, Wang Y G, Ma Q H, et al.Road extraction from high-resolution remotely sensed image based on morphological segmentation[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2004, 33(4):347-351.

[4] 李卉.集成LiDAR和遥感影像城市道路提取与三维建模[J].测绘学报, 2011, 40(1):133-133. Li H.Road extraction and modeling with LiDAR and RS image in urban area[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2011, 40(1):133-133.

[5] Zhang Q P, Couloigner I.Accurate centerline detection and line width estimation of thick lines using the radon transform[J].IEEE Transactions on Image Processing, 2007, 16(2):310-316.

[6] 周绍光, 陈超, 岳建平.形状先验和图割的高分辨率遥感影像道路段提取[J].测绘学报, 2014, 43(1):60-65. Zhou S G, Chen C, Yue J P.Extracting roads from high-resolution RS images based on shape priors and graph cuts[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2014, 43(1):60-65.

[7] 曾发明, 杨波, 吴德文, 等.基于Canny边缘检测算子的矿区道路提取[J].国土资源遥感, 2013, 25(4):72-78.doi:10.6046/gtzyyg.2013.04.12. Zeng F M, Yang B, Wu D W, et al.Extraction of roads in mining area based on Canny edge detection operator[J].Remote Sensing for Land and Resources, 2013, 25(4):72-78.doi:10.6046/gtzyyg.2013.04.12.

[8] 陈卓, 马洪超, 李云帆.结合角度纹理信息和Snake方法从LiDAR点云数据中提取道路交叉口[J].国土资源遥感, 2013, 25(4):79-84.doi:10.6046/gtzyyg.2013.04.13. Chen Z, Ma H C, Li Y F.Extraction of road intersection from LiDAR point cloud data based on ATS and Snake[J].Remote Sensing for Land and Resources, 2013, 25(4):79-84.doi:10.6046/gtzyyg.2013.04.13.

[9] 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.doi:10.6046/gtzyyg.2013.03.05. Cai H Y, Yao G Q.Optimized method for road extraction from high resolution remote sensing image based on watershed algorithm[J].Remote Sensing for Land and Resources, 2013, 25(3):25-29.doi:10.6046/gtzyyg.2013.03.05.

[10] Zhang Q P, Couloigner I.Accurate centerline detection and line width estimation of thick lines using the Radon transform[J].IEEE Transactions on Image Processing, 2007, 16(2):310-316.

[11] Miao Z L, Shi W Z.Road centreline extraction from classified images by using the geodesic method[J].Remote Sensing Letters, 2014, 5(4):367-376.

[12] Soille P.Morphological Image Analysis:Principles and Applications[M].New York:Springer Verlag, 1998.

[13] Ozertem U, Erdogmus D.Locally defined principal curves and surfaces[J].Journal of Machine Learning Research, 2011, 12:1249-1286.

[14] Genovese C R, Perone-Pacifico M, Verdinelli I, et al.Nonparametric ridge estimation[J].Institute of Mathematical Statistics, 2014, 42(4):1511-1545.

[15] Tu Z W.Probabilistic boosting-tree:Learning discriminative models for classification, recognition, and clustering[C]//Proceedings of the Tenth IEEE International Conference on Compute Vision.Beijing:IEEE, 2005:1589-1596.

[16] Randen T, Husoy J H.Filtering for texture classification:A comparative study[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 1999, 21(4):291-310.

[17] Meli L, Santiago J M, Lodge T P.Path-dependent morphology and relaxation kinetics of highly amphiphilic diblock copolymer micelles in lonic liquids[J].Macromolecules, 2010, 43(4):2018-2027.

[18] Deo N, Pang C Y.Shortest-path algorithms:Taxonomy and annotation[J].Networks, 1984, 14(2):275-323.

[19] Sperling G.Binocular vision:A physical and a neural theory[J].The American Journal of Psychology, 1970, 83(4):461-534.

[20] Shi W Z, Zhu C Q.The line segment match method for extracting road network from high-resolution satellite images[J].IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 2002, 40(2):511- 514.

[21] Ahuja R K, Magnanti T L, Orlin J B.Network Flows:Theory, Algorithms and Applications[M].Englewood Cliffs, NJ:Prentice-Hall, 1993.

[1] 晋成名, 杨兴旺, 景海涛. 基于RS的陕北地区植被覆盖度变化及驱动力研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 258-264.
[2] 魏浩翰, 许仁杰, 杨强, 周权平. 多源卫星测高数据监测太湖水位变化及影响分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 130-137.
[3] 潘梦, 曹云刚. 高亚洲地区冰湖遥感研究进展与展望[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 1-8.
[4] 闵文彬, 彭骏, 李施颖. 青藏高原FY-3C卫星积雪产品评估[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 145-151.
[5] 王佳新, 萨楚拉, 毛克彪, 孟凡浩, 罗敏, 王牧兰. 蒙古高原土壤湿度时空变化格局及其对气候变化的响应[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 231-239.
[6] 童立强, 裴丽鑫, 涂杰楠, 郭兆成, 余江宽, 范景辉, 李丹丹. 冰崩灾害的界定与类型划分——以青藏高原地区为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 11-18.
[7] 罗红霞, 戴声佩, 李茂芬, 李玉萍, 郑倩, 胡盈盈. 海南岛植被覆盖变化驱动因子及相对作用评价[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 154-161.
[8] 熊俊楠, 李伟, 刘志奇, 程维明, 范春捆, 李进. 基于GWR模型的青藏高原地区TRMM数据降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 88-95.
[9] 孟庆林, 李明玉, 任春颖, 王宗明, 田艳林. 基于HSI模型的吉林省东部地区生境质量动态评价[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 140-147.
[10] 徐彬仁, 魏瑗瑗. 基于随机森林算法对青藏高原TRMM降水数据进行空间统计降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 181-188.
[11] 刘刚, 燕云鹏, 刘建宇. 青藏高原西部湖泊与构造背景关系遥感研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 154-161.
[12] 张宇婷, 张振飞, 张志. 新疆大南湖荒漠区1992—2014年间植被覆盖度遥感研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 187-195.
[13] 郑朝菊, 曾源, 赵玉金, 赵旦, 吴炳方. 近15年中国西南地区植被覆盖度动态变化[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(3): 128-136.
[14] 除多, 达娃, 拉巴卓玛, 徐维新, 张娟. 基于MODIS数据的青藏高原积雪时空分布特征分析[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2): 117-124.
[15] 李晓民, 张焜, 李冬玲, 李得林, 李宗仁, 张兴. 青藏高原札达地区多年冻土遥感技术圈定方法与应用[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(1): 57-64.
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