改进剖面匹配和EKF对SAR影像道路半自动提取

• 作者: 李小娟 李平湘 杨杰 赵金奇 路嘉铭 邓少平
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: SAR影像 半自动 改进剖面匹配 扩展卡尔曼滤波 道路提取
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1144-1150
• 页数: 7页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20150200

摘要

道路提取作为典型的线状目标提取,是遥感影像目标解译的研究热点.合成孔径雷达(SAR)影像包含了丰富的物理特性,能够全天时、全天候地获取影像数据,已广泛应用于道路提取中.传统的道路提取方法分为全自动和半自动方法.全自动道路提取会出现漏检和错检,需要大量的人工后处理.半自动方法结合人工干预,是对计算机的计算能力和人工解译准确性的有效折中.提出了用一种改进剖面匹配和扩展卡尔曼滤波(EKF)的方法对SAR影像道路进行半自动提取的方法.首先构建了道路提取模型,其次通过改进剖面匹配算法获取准确的观测值,最后利用EKF对观测值进行更新获取道路最优估计值.选取美国缅因州How-land地区L波段UAVSAR数据和海南陵水地区X波段机载SAR数据进行实验,结果表明,该方法在较少人工干预的情况下,能够对复杂场景道路进行有效稳健的提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平湘	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	105	1890	24.0	38.0
2	杨杰	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	56	374	10.0	17.0
3	邓少平		12	27	3.0	4.0
4	赵金奇	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	2	2	1.0	1.0
8	路嘉铭	武汉大学遥感信息工程学院	1	1	1.0	1.0