基于T型模板匹配半自动提取高分辨率遥感影像带状道路

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基于T型模板匹配半自动提取高分辨率遥感影像带状道路

林祥国, 张继贤, 李海涛, 杨景辉

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林祥国, 张继贤, 李海涛, 杨景辉. 基于T型模板匹配半自动提取高分辨率遥感影像带状道路[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(3): 293-296.

引用本文:

林祥国, 张继贤, 李海涛, 杨景辉. 基于T型模板匹配半自动提取高分辨率遥感影像带状道路[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(3): 293-296.

LIN Xiangguo, ZHANG Jixian, LI Haitao, YANG Jinghui. Semi-automatic Extraction of Ribbon Road from High Resolution Remotely Sensed Imagery by a T-shaped Template Matching[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(3): 293-296.

Citation:

LIN Xiangguo, ZHANG Jixian, LI Haitao, YANG Jinghui. Semi-automatic Extraction of Ribbon Road from High Resolution Remotely Sensed Imagery by a T-shaped Template Matching[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(3): 293-296.

基于T型模板匹配半自动提取高分辨率遥感影像带状道路

¹武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号430079;²中国测绘科学研究院,北京市海淀区北太平路16号,100039;中国测绘科学研究院,北京市海淀区北太平路16号100039;中国测绘科学研究院,北京市海淀区北太平路16号100039;武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家973计划资助项目(20006CB701303)；国家863计划资助(2007AA12Z151)

作者简介:
林祥国,博士生。现从事遥感图像处理与信息提取方面的研究。

中图分类号: P237.3

Semi-automatic Extraction of Ribbon Road from High Resolution Remotely Sensed Imagery by a T-shaped Template Matching

¹School of Resources and Environment Science,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China;²Chinese Academy of Surveying and Mapping,16 Beitaiping Road,Haidian District,Beijing 100039,China

Funds: 国家973计划资助项目(20006CB701303)；国家863计划资助(2007AA12Z151)

摘要: 通过分析高分辨率光学遥感影像上的道路特征,提出了适用于有较多车辆遮蔽和两侧行树阴影干扰的T型模板匹配的道路提取算子。它融合了剖面匹配和模板匹配的优势,使用角度纹理特征进行初始道路点的精确定位,道路宽度、道路前进方向的精确量算,使用灰度最小二乘匹配进行最佳道路点的定位,可以很好地追踪高分辨率光学遥感影像上受车辆遮蔽和行树阴影等噪声干扰的带状道路。
- 半自动道路提取 /
- 高分辨率遥感影像 /
- 角度纹理特征 /
- 模板匹配 /
- Snakes算法 /
- 剖面匹配
Abstract: Based on the characteristics of roads on high-resolution remotely sensed imagery,a T-shaped template matching is proposed to track ribbon roads with much vehicles occlusion and shadow of colonnade on roads' edges.The T-shaped template matching integrates the merits of profile matching and template matching.Our tracker uses angular texture signature to locate the starting point and to measure the road width and road direction,and employs a T-shaped template matching to predict the sequential road points.It is proved a more robust semi-automatic road tracker.
- semi-automatic road extraction /
- high resolution remotely sensed imagery /
- angular texture signature /
- template matching /
- Snakes algorithm /
- profile matching

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[2]	王志盼, 沈彦, 王亮, 张清凌, 尤淑撑. 单类分类框架下的高分辨率遥感影像建筑物变化检测算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(10): 1610-1618. doi: 10.13203/j.whugis20180485
[3]	张春森, 胡艳, 于振, 崔卫红, 吴蓉蓉. 全连接条件随机场高分辨率遥感影像面状地物交互提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(10): 1594-1601. doi: 10.13203/j.whugis20190137
[4]	曹闻, 李润生. 利用可变形部件模型检测遥感影像道路交叉口 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(3): 413-419. doi: 10.13203/j.whugis20150203
[5]	陈铁桥, 柳稼航, 朱锋, 王一豪, 刘佳, 陈杰. 适用于遥感分类的多邻域粗糙集加权特征提取方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(2): 311-317. doi: 10.13203/j.whugis20150290
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基于T型模板匹配半自动提取高分辨率遥感影像带状道路

¹武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号430079;²中国测绘科学研究院,北京市海淀区北太平路16号,100039;中国测绘科学研究院,北京市海淀区北太平路16号100039;中国测绘科学研究院,北京市海淀区北太平路16号100039;武汉大学资源与环境科学学院,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家973计划资助项目(20006CB701303)；国家863计划资助(2007AA12Z151)

作者简介:
林祥国,博士生。现从事遥感图像处理与信息提取方面的研究。

收稿日期: 2009-01-16
修回日期: 2009-01-16
刊出日期: 2009-03-05

中图分类号: P237.3

关键词:

半自动道路提取 /

高分辨率遥感影像 /

角度纹理特征 /

摘要: 通过分析高分辨率光学遥感影像上的道路特征,提出了适用于有较多车辆遮蔽和两侧行树阴影干扰的T型模板匹配的道路提取算子。它融合了剖面匹配和模板匹配的优势,使用角度纹理特征进行初始道路点的精确定位,道路宽度、道路前进方向的精确量算,使用灰度最小二乘匹配进行最佳道路点的定位,可以很好地追踪高分辨率光学遥感影像上受车辆遮蔽和行树阴影等噪声干扰的带状道路。

English Abstract

林祥国, 张继贤, 李海涛, 杨景辉. 基于T型模板匹配半自动提取高分辨率遥感影像带状道路[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(3): 293-296.

引用本文:

林祥国, 张继贤, 李海涛, 杨景辉. 基于T型模板匹配半自动提取高分辨率遥感影像带状道路[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(3): 293-296.

LIN Xiangguo, ZHANG Jixian, LI Haitao, YANG Jinghui. Semi-automatic Extraction of Ribbon Road from High Resolution Remotely Sensed Imagery by a T-shaped Template Matching[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(3): 293-296.

Citation:

LIN Xiangguo, ZHANG Jixian, LI Haitao, YANG Jinghui. Semi-automatic Extraction of Ribbon Road from High Resolution Remotely Sensed Imagery by a T-shaped Template Matching[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(3): 293-296.

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