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高分辨率影像城市道路提取方法融合研究汇报人：2024-01-21

目录引言高分辨率影像数据预处理城市道路提取方法概述多源数据融合策略高分辨率影像城市道路提取实验结论与展望

引言01

01城市化进程加速，城市道路网络日益复杂，高精度、高效率的道路提取方法需求迫切。02高分辨率影像数据获取便捷，为城市道路提取提供了丰富的数据源。03道路提取结果在城市规划、交通管理、导航定位等领域具有广泛应用价值。研究背景与意义

目前，国内外学者已提出众多基于高分辨率影像的城市道路提取方法，如边缘检测、阈值分割、区域生长、水平集等。这些方法在不同场景和应用中取得了一定的成果，但仍存在诸多挑战，如影像噪声、阴影干扰、道路类型多样性等。国内外研究现状随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的道路提取方法逐渐成为研究热点。这类方法通过训练深度神经网络模型，能够自动学习影像特征并进行道路提取，具有更高的精度和效率。未来，多源数据融合、模型轻量化、实时处理等方面将是城市道路提取方法的重要发展方向。发展趋势国内外研究现状及发展趋势

研究目的通过本文研究，期望能够解决现有道路提取方法中存在的不足，提高道路提取的精度和效率，为城市规划、交通管理等应用提供可靠的技术支持。研究方法本文采用理论分析与实验验证相结合的研究方法。首先，对高分辨率影像进行预处理，包括去噪、增强等操作；然后，利用边缘检测、阈值分割等传统方法和深度学习技术提取道路特征；接着，设计并实现基于特征融合的道路提取算法；最后，通过对比实验验证本文所提方法的有效性。研究内容、目的和方法

高分辨率影像数据预处理02

数据特点高分辨率影像具有空间分辨率高、地物细节丰富、纹理信息明显等特点，但同时也存在阴影、遮挡、噪声等干扰因素。数据来源高分辨率影像数据通常来源于卫星遥感、航空摄影等测量手段。数据来源及特点分析

辐射定标与大气校正正射校正通过数字高程模型（DEM）对影像进行地形起伏引起的几何畸变校正。影像融合将多源、多时相、多光谱的影像数据进行融合，提高影像的空间分辨率和光谱分辨率。消除传感器本身及大气对影像辐射值的影响，得到地物真实的反射率。噪声去除采用滤波等方法去除影像中的随机噪声，提高影像质量。影像预处理流程

目视评价通过目视观察预处理后的影像，判断其清晰度、色彩、纹理等是否满足要求。定量评价采用均方根误差（RMSE）、峰值信噪比（PSNR）等指标对预处理结果进行定量评价，确保预处理质量。应用效果评价将预处理后的影像应用于道路提取等后续处理中，评价其在实际应用中的效果。预处理结果评价

城市道路提取方法概述03

像素级特征提取01利用影像的灰度、纹理、形状等像素级特征进行道路提取。02阈值分割通过设置合适的阈值，将道路与背景进行分割。03边缘检测利用边缘检测算子（如Sobel、Canny等）提取道路边缘信息。基于像素的分类方法

01对象级特征提取利用影像的对象级特征（如形状、大小、上下文等）进行道路提取。02分割与合并通过影像分割技术将影像划分为若干对象，再根据对象特征进行合并与分类。03面向对象分类在对象级别上应用分类器（如支持向量机、随机森林等）进行道路提取。基于对象的分类方法

利用CNN强大的特征学习能力，自动提取影像中的道路特征并进行分类。卷积神经网络（CNN）通过RNN处理序列数据的能力，对道路网络进行建模和提取。循环神经网络（RNN）应用GAN进行数据增强和道路提取，提高模型的泛化能力。生成对抗网络（GAN）引入注意力机制，使模型能够关注影像中的重要区域，提高道路提取精度。注意力机制深度学习在城市道路提取中的应用

多源数据融合策略04

0102高分辨率遥感影像提供丰富的空间细节信息，有利于道路的精确提取，但受阴影、遮挡等因素影响，单一数据源难以完整提取所有道路信息。GIS数据包含道路网络、地形地貌等辅助信息，可用于补充和验证遥感影像提取的道路信息。激光雷达（LiDAR）…提供高精度的高程信息，有助于区分道路与其他地物，尤其适用于复杂城市环境的道路提取。社交媒体数据反映实时交通状况和道路使用情况，可用于动态更新道路信息。互补性分析多源数据在空间分辨率、时间分辨率、光谱信息、高程信息等方面具有互补性，通过融合可以提高道路提取的准确性和完整性。030405多源数据特点及互补性分析

特征提取从遥感影像中提取光谱、纹理、形状等特征，从LiDAR数据中提取高程、坡度、粗糙度等特征。数据预处理包括遥感影像的辐射定标、大气校正、正射校正等，以及LiDAR数据的滤波和分类处理。多源数据配准将不同来源的数据进行空间配准，确保它们在相同的地理坐标系下对齐。道路提取利用融合后的数据进行道路提取，可以采用基于阈值的方法、基于边缘检测的方法或基于深度学习的方法等。融合策略设计可以采用基于像素的融合、基于特征的融合或基于决策