【摘 要】
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提出了一种融合像元-多尺度对象级特征的高分辨率遥感影像道路中心线提取方法。首先在像素级上提取影像的纹理和形状结构特征,在构建的多尺度分割集影像上提取对象的区域光谱
【机 构】
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西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室,西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川省第二测绘地理信息工程院
【基金项目】
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国家重点基础研究计划(2012CB719901);国家自然科学基金(41201434;41401374);数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(DM2016SC06);四川省地理国情监测工程技术研究中心开放基金(GC201516)~~
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提出了一种融合像元-多尺度对象级特征的高分辨率遥感影像道路中心线提取方法。首先在像素级上提取影像的纹理和形状结构特征,在构建的多尺度分割集影像上提取对象的区域光谱特征。然后,将像元级特征与多尺度对象特征进行决策级融合,完成道路网的粗提取。最后,结合本文所提出的非道路区域自动去除算法和张量投票算法,实现道路中心线的精提取。不同场景、不同分辨率数据下开展的试验结果表明,该方法可有效改善传统道路提取方法易产生的"盐噪声"和非道路地物粘连现象。
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