脉冲耦合神经网络的遥感影像城市道路提取

• 作者: 孙云晓 孙震辉 孟庆岩 张佳晖 张琳琳
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 城市道路 脉冲耦合神经网络 阴影干扰 高分辨率遥感影像
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 145-152
• 页数: 8页
• 分类号: P232
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2018.01.025

摘要

针对高分辨率遥感影像中阴影对道路提取产生较大干扰的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的城市道路提取方法.该方法首先在近红外波段检测并消除阴影和水体的影响,并使用PCNN对消除阴影后的灰度图像进行分割处理;然后使用形态学建筑物指数(MBI)和归一化差分植被指数(NDVI)分别提取出建筑物和植被信息,消除建筑物和植被的影响;最后提取受行道树影响较大的道路,并对处理后的图像作数学形态学法的处理.该文以深圳市SPOT-7高分辨率影像进行实验.实验表明,该方法能保留原始的道路边缘细节信息,并对阴影具有很好的抗干扰作用,提取的道路信息具有很好的连续性和完整性.