【摘 要】
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针对高分辨率遥感影像道路提取方法易受影像噪声影响,且对道路特征利用不充分,难以准确提取城镇道路的问题,提出了一种基于SLIC(simple linear iterative clustering)超像素
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(91438203);国家重点研发计划(2016YFB0501404)
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针对高分辨率遥感影像道路提取方法易受影像噪声影响,且对道路特征利用不充分,难以准确提取城镇道路的问题,提出了一种基于SLIC(simple linear iterative clustering)超像素的高分辨遥感影像城镇道路提取方法。该方法首先用SLIC算法对影像进行过分割生成SLIC超像素,用k-means算法对SLIC超像素进行分类,然后根据绿色波段归一化植被指数(green normalized difference vegetation index,GNDVI)对分类影像进行过滤,再用改进Canny算子消除过滤影像中其他地物与道路间的连接,最后根据对象形状指数、对象最小外接矩形的长宽比、对象面积特征提取道路对象,用数学形态学对提取道路对象进行处理形成道路网。实验结果表明,本方法具有较好的城镇道路提取效果。
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