一种决策级特征融合的高分影像道路提取算法

       摘要: 针对现有高分影像道路提取方法存在的难以有效融合光谱与空间特征的问题,提出了一种新的光谱和空间特征信息融合的高分辨率遥感影像道路提取算法.首先,根据道路的几何特征,引入一种新的线性形状描述子,并自适应特征选择地构建具有空间信息的形态学剖面;然后将影像光谱和空间信息进行融合,并基于支持向量机分类器获取像元层次初始道路网络;最后结合所提出的决策级融合算法,基于众数规则对像元层次的道路网络标记按分割对象执行决策,同时采用路径形态学算子对其进行精化形成最终的道路网络.实验表明,该算法有效地改善了现有道路提取算法易产生的空洞、断裂、后续处理较多等问题,且具有鲁棒性好,提取精度高等优点.

作者:
王培忠 边辉
单位:
西北核技术研究所,西安,710024
出处:
《遥感信息》
刊期:
2018年第33卷第1期
基金:
国防预先研究项目

一种决策级特征融合的高分影像道路提取算法

摘要: 针对现有高分影像道路提取方法存在的难以有效融合光谱与空间特征的问题,提出了一种新的光谱和空间特征信息融合的高分辨率遥感影像道路提取算法.首先,根据道路的几何特征,引入一种新的线性形状描述子,并自适应特征选择地构建具有空间信息的形态学剖面;然后将影像光谱和空间信息进行融合,并基于支持向量机分类器获取像元层次初始道路网络;最后结合所提出的决策级融合算法,基于众数规则对像元层次的道路网络标记按分割对象执行决策,同时采用路径形态学算子对其进行精化形成最终的道路网络.实验表明,该算法有效地改善了现有道路提取算法易产生的空洞、断裂、后续处理较多等问题,且具有鲁棒性好,提取精度高等优点.

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