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一种多特征融合的高分辨率遥感图像道路提取算法

论文摘要

利用高分辨率遥感图像提取道路网络对于规划导航等方面具有重要的意义。针对现有道路提取算法的深层次特征挖掘和特征间信息融合存在的不足,提出了一种多特征融合的高分辨率遥感图像道路提取算法。首先,通过图像分割的方式完成对象表达,并提取一种新的空间特征——二阶矩特征对复杂道路形状进行描述;然后利用一种多特征融合方式将光谱特征与空间特征融合,并通过基于机器学习的方法提取初始道路网络;最后利用二阶矩特征实现道路网络的精化。实验结果表明,该算法相比现有算法实验效果更优、鲁棒性更强。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 研究方法
  •   1.1 道路特征提取
  •   1.2 基于Kernal集成的多特征融合
  •   1.3 基于SVM的道路网络初提取
  •   1.4 基于二阶矩的道路网络精细化
  • 2 实验与分析
  •   2.1 实验1IKONOS遥感图像
  •   2.2 实验2QuickBird遥感图像
  • 3 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王钰,何红艳,谭伟,齐文雯

    关键词: 道路提取,二阶矩,多特征融合,信息提取

    来源: 遥感信息 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

    单位: 北京空间机电研究所,先进光学遥感技术北京市重点实验室

    基金: 国家自然科学基金(61701023)

    分类号: TP751

    页码: 111-116

    总页数: 6

    文件大小: 792K

    下载量: 360

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/f0d3350a372e9d1479290cb5.html