【摘 要】
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针对高分辨率遥感影像中阴影对道路提取产生较大干扰的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的城市道路提取方法。该方法首先在近红外波段检测并消除阴影和水体的影响,
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所; 中国科学院大学; 三亚遥感研究所;
【基金项目】
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国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题(KF-2015-01-007);高分辨率对地观测系统重大专项应用共性技术(30-Y2-0A07-9003-17/18);海南省科技合作专项资金项目(KJH2015-14);三亚市专项科研试制项目(2015KS14)
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针对高分辨率遥感影像中阴影对道路提取产生较大干扰的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的城市道路提取方法。该方法首先在近红外波段检测并消除阴影和水体的影响,并使用PCNN对消除阴影后的灰度图像进行分割处理;然后使用形态学建筑物指数(MBI)和归一化差分植被指数(NDVI)分别提取出建筑物和植被信息,消除建筑物和植被的影响;最后提取受行道树影响较大的道路,并对处理后的图像作数学形态学法的处理。该文以深圳市SPOT-7高分辨率影像进行实验。实验表明,该方法能保留原始的道路边缘细节信息,并对阴影具有很好的抗干扰作用,提取的道路信息具有很好的连续性和完整性。
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