张采芳，田　岩，郑毓勇

(1. 文华学院，湖北 武汉 430074； 2. 华中科技大学电子与信息工程系，湖北 武汉 430074)

Road Extraction from High-resolution Remote Sensing Image

Based on Optimal Scale

ZHANG Caifang, TIAN Yan, ZHENG Yuyong



基于最优尺度的高分辨率遥感影像道路提取

张采芳1，田岩2，郑毓勇2

(1. 文华学院，湖北 武汉 430074； 2. 华中科技大学电子与信息工程系，湖北 武汉 430074)

Road Extraction from High-resolution Remote Sensing Image

Based on Optimal Scale

ZHANG Caifang, TIAN Yan, ZHENG Yuyong

摘要：遥感影像道路提取一直是遥感应用的重点研究方向之一。传统的基于像素级的道路提取方法侧重于考虑影像的像素信息，并没有考虑到地物目标之间的空间依赖性。本文针对高分辨率遥感影像，提出了一种新的面向对象的道路提取方法，其基本思想是利用道路的多尺度特性，将不同尺度的道路提取结果进行集成，得到最终的道路提取结果。方法的主要过程是首先建立不同的图像尺度层，根据道路对象内部的同质性和道路与背景间的异质性给出道路提取的最优尺度层；其次，在道路的最优尺度上提取道路的主干道；最后依次在各小尺度层上通过道路生长的方法实现道路的完整提取。试验结果表明本文所提方法能明显提高道路的提取精度。

关键词：面向对象；高分辨率影像；道路提取

一、 引言

道路的自动识别和提取对影像理解、地理信息系统数据库更新、城市规划等都有重要的理论和现实意义。在快速发展的高分辨率遥感技术的推动下，利用高分辨率遥感影像提取道路的研究得到了广泛的关注。

目前国内外的学者已经对道路提取算法进行了大量的研究，如Snake模型[1-4]、水平集方法[5]、动态规划法[6]、模板匹配法[7]、面向对象法[8]等。……