顾及阈值设置的高分辨率影像道路提取方法研究

论文摘要

以地理国情常态化监测中地表覆盖道路数据为研究对象,探讨出一种利于生产实践的道路提取新方法。传统模型对高分辨率影像道路提取时阈值选择困难,会直接影响到分割时道路与非道路的有效分离,也会制约到后处理时道路的剔除问题,因此有必要研究出阈值设置相对优化的道路提取新模型法。为此本文采用所提出的异质性模型以较小阈值分割,与遗传算法最大熵阈值分割结果融合,在尽可能确保道路精确性的同时弥补了单一模型阈值设置不当的问题,将道路尽量分离。在后处理中采用提出的面积权重性连通方法,解决前期处理中阈值设置较小所致的破碎道路剔除问题。最后经过常规的数学形态学完成断裂道路的连接及残留噪声的剔除。通过对复杂的高分辨率道路场景进行多种试验验证,结果表明该方法无需设置去虚警的多种形状特征参数,大大简化后处理过程;并能有效缓解非目标的粘连,提取结果较好。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陶思然

关键词: 异质性模型,面积权重连通性分析,高分辨率道路影像,信息融合,遗传算法

来源: 测绘通报 2019年S2期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 自然地理学和测绘学,公路与水路运输

单位: 天津市测绘院

基金: 国家863计划(2007AA092102),高分辨率对地观测重大专项(07-Y30A05-9001-12,13)

分类号: P237;U491

DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0591

页码: 65-71

总页数: 7

文件大小: 3137K

下载量: 125

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标签：异质性模型论文;  面积权重连通性分析论文;  高分辨率道路影像论文;  信息融合论文;  遗传算法论文;