光学遥感影像道路提取的方法综述(6)
(2)矢量数据。地理信息系统(GIS)、地形图等矢量数据具有精度高、可靠性强等优点,但由于需要投入较多的人力物力,在时态上往往落后于遥感影像,一些发生变化的地物信息未得到及时更新。利用已有的矢量数据辅助进行道路提取,可以获取一定的道路初始信息,替代或部分替代人工干预,获得相对稳定的提取结果(Sui等,2003)。例如Willrich(2002)对遥感影像和GIS 矢量数据进行匹配预处理,结合道路影像的几何特征确定初步候选道路段,利用模板匹配方法对道路进行判别与连接。Chen 等(2014)将已有道路矢量与提取的断裂道路线进行拟合,得到道路中心线。丁磊等(2017)从矢量数据中获取初始道路种子点,再依次利用朴素贝叶斯分类、形态学处理及邻域质心投票算法提取完整的道路中心线。
(3)道路GPS 数据。随着GPS 技术和无线通信技术的日益成熟和普适化,浮动车技术已被用于交通监控和管理,浮动车的动态定位数据成为更新路线图一种新数据源。例如Li 等(2012)综合运用道路空间和上下文关系从GPS 数据中提取道路网络。
道路GPS 几何坐标与道路具有相似的分布排列规律,但存在5—10 m 间的坐标误差,Cao 和Sun (2014)通过对GPS 点位的分析,确定候选道路种子点,利用滤波、差分确定垂直于道路区域的分割峰值,通过灰度均值、分割大小等确定道路中心点,并将道路中心点连接起来构成道路中心线。而针对GPS 数据采样间隔较长、数据量大、数据分布不均匀等特点,王振华等(2015)提出了一种栅格化“分级”提取道路中心线的方法。
(4)DSM 数据。DSM 数据是表征地表起伏的有效模型。为此, Uemura 等(2011)利用边缘检测结果对影像进行分割,结合DSM 数据提取的道路结果,完成对道路的提取。而Herumurti 等(2013)在斑马线检测结果的基础上,利用DSM 数据的高程信息,提取影像中的道路。
(5)众源地理信息。众源地理数据CSGD(Crowd Sourcing Geographic Data)是由大量非专业人员志愿获取,并通过互联网向大众或相关机构提供的一种开放地理空间数据,最具代表性的众源地理数据是Open Street Map 网站提供的交通路网。与传统地理信息采集和更新方式相比,来自非专业大众的众源地理数据具有现势性高、传播快、信息丰富、成本低、数据量大等优点,但同时该类数据也存在质量各异、冗余而不完整、覆盖不均匀、缺少统一规范等不足(单杰等,2014)。图8 为OSM 数据与GF-2 全色影像的局部叠加示意图,其中红线为OSM 道路线,而绿点为道路交叉口节点,可以明显看到OSM 数据与遥感影像间存在位置偏差,但可以起到引导道路提取的作用。
针对OSM 数据中存在的位置精度问题,Li 等(2014)提出了一种从OSM 数据中提取高速公路网方法。该方法将整个道路矢量数据视为一组闭合的平面多边形,而多车道道路由多个长而薄的多边形组成。计算道路网中每个多边形形状描述符(面积,周长,紧凑度,平行度和宽度),使用支持向量机(SVM)方法对多车道路面候选多边形进行分类,利用邻近度和相似度将多边形连接起来,如果多边形被其他多边形包围,则视为空洞,将其填充。最后将多边形进行细化,从而得到道路网。
图8 OSM与遥感影像叠加示意图Fig.8 Schematic diagram of OSM overlaying with remote sensing imagery
依据辅助知识的道路提取方法是近年来研究的热点,该类方法充分利用现有的道路知识,将道路提取的问题不再局限于影像本身,提高道路不同角度刻画完备性,这符合网络时代信息公开海量化的特点,是提高道路提取自动化程度的有效途径。尤其随着第一次地理国情普查的结束,大量积累的道路知识为自动化道路提取模型的构建提供了丰富的数据支撑。但不足之处在于需要考虑知识的准确性,以及知识与现有影像数据的匹配度(时间与空间),这些均是运用该类方法的瓶颈问题。基于上述3 种方法,如表3 所示本文给出了不同知识驱动道路提取方法对比。
表3 不同知识驱动方法对比分析Table 3 Comparative analysis of different knowledgedriven methods知识类型几何知识上下文知识辅助知识优点简单易行,易于建模提供有效语义信息,为遮挡道路提供判别依据,辅助进行道路判断决策提升影像处理的维度,提高道路提取自动化程度缺点对几何特征变化敏感需要进行其他目标识别,增大了道路提取算法的复杂度难以收集选取恰当知识,并且知识与影像需要匹配预处理
3.3 面向对象方法
文章来源:《光学与光电技术》 网址: http://www.gxygdjs.cn/qikandaodu/2021/0622/593.html
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