遥感图像道路提取方法综述

• 作者: 何静 夏广浩 张永宏 朱灵龙 葛涛涛 阚希
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 卫星遥感 图像处理 道路提取 深度学习
• 年，卷（期）: 2018,（13）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 1-10,51
• 页数: 11页
• 分类号: TN911
• 字数: 10939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1804-0271

摘要

道路信息在现代社会中扮演着重要的角色,研究遥感图像的道路提取方法具有重要科学意义.回顾了道路提取方法的发展历程,按实现形式的不同,将已有道路提取方法分为基于像元、面向对象、深度学习三大类,并以此为线索,分析比较各类方法的适用范围与优缺点.设计实验,以多幅高分辨率卫星遥感图像为实验对象,验证对比各类典型道路提取方法的实际性能,实验结果表明,基于深度学习的道路提取方法效果最佳.最后,结合当下热门的遥感大数据与人工智能相关理论,展望了未来遥感图像道路提取方法的发展趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永宏	南京信息工程大学信息与控制学院	82	541	12.0	18.0
2	何静	南京信息工程大学信息与控制学院	4	39	3.0	4.0
3	朱灵龙	南京信息工程大学信息与控制学院	3	20	2.0	3.0
4	阚希	南京信息工程大学信息与控制学院	5	64	4.0	5.0
5	夏广浩	南京信息工程大学信息与控制学院	4	39	3.0	4.0
6	葛涛涛	南京信息工程大学信息与控制学院	3	39	3.0	3.0