基于时频特征的高分辨率遥感图像道路提取

• 作者: 张曦 梁栋 胡根生 鲍文霞
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高分辨率遥感影像 道路提取 地统计学 三维小波变换 迁移学习
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 技术热点研究
• 页码范围: 18-21,24
• 页数: 5页
• 分类号: P237.3
• 字数: 4089字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2016.06.006

摘要

针对传统的遥感图像道路提取算法存在错漏率较高的问题,提出一种基于时频特征提取和域自适应学习分类器的高分辨率航空遥感图像道路提取新算法.首先利用地统计学抽取道路的时域纹理特征和三维小波变换抽取道路的频域光谱特征,构成高分辨率航空图像中的道路特征.然后使用抽取的道路特征训练由迁移支持向量机模型构建的域自适应分类器,并对高分辨率航空遥感图像进行道路粗提取.最后,结合道路形态特征,用数学形态学方法处理粗分类后的道路,获得提取后的完整道路.仿真实验表明,所提方法能有效降低高分辨率航空遥感图像道路提取中非道路目标的干扰,提高道路提取的精确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁栋	安徽大学电子信息工程学院	153	1898	21.0	37.0
5	鲍文霞	安徽大学电子信息工程学院	56	472	11.0	20.0
9	胡根生	安徽大学电子信息工程学院	31	215	7.0	14.0
13	张曦	安徽大学电子信息工程学院	3	10	2.0	3.0