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地球信息科學(xué) 2008年

的相似性,而且具有一定的長度、寬度特征。通過對象分割能很好地解決噪聲斑點(diǎn)問題,同時(shí)可以充分利用道路的形狀特征(長、寬),分割后借助道路對象的光譜特征、空間紋理特征、形狀特征構(gòu)建道路特征知識庫,使對象間通過規(guī)則建立連接,從而引導(dǎo)道路提取。

像對象的特征f的特征值, f為特征f的標(biāo)準(zhǔn)差。距離樣本對象越近,可能性越大,即d越小,提取的對象越準(zhǔn)確。

3 面向?qū)ο蟮牡缆沸畔⑻崛?shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)中,我們選取江蘇省連云港市城郊為研究區(qū),采用2005年9月19日7 35分的QuickBird高空間分辨率影像,該影像包括四個(gè)多光譜波段:藍(lán)(450~520nm)、綠(520~660nm)、紅(630~690nm)、近紅外(760~900nm),分辨率均為2 44m;一個(gè)全色波段,分辨率為0 61m。以已校正好的相同研究區(qū)QuickBird影像為參考,對該影像進(jìn)行幾何校正和像元重采樣后,截取1000 1000像元作為研究區(qū),采用面向?qū)ο蟮牡缆沸畔⑻崛×鞒倘鐖D1:

2 1 影像分割

對于高空間分辨率遙感影像來說,道路的分

割尺度相對較大。大尺度下是對遙感影像的粗分,小尺度下對遙感影像的細(xì)分。多尺度分割時(shí)遵循了兩個(gè)原則

[11]

:一設(shè)置可能較大的光譜權(quán)值;二

對于邊界不很光滑,但聚集度較高的影像使用必要的形狀因子。研究中首先采用常規(guī)分割模式,可以充分利用光譜因子和形狀因子。由于大部分情況下只考慮光譜差異就能獲得均值區(qū)域,所以常規(guī)分割后使用光譜差異分割。通過若干次的參數(shù)選取實(shí)驗(yàn),得到合適的分割尺度。2 2 道路知識庫構(gòu)建

有關(guān)道路特征的描述Vosselman

[6]

總結(jié)了以下

幾點(diǎn): 幾何特征: 輻射特征; 拓?fù)涮匦? 功能特征。知識庫是多種特征的集合,選擇合適的特征表達(dá)式能較好地模擬道路的知識,將專家知識引入提取系統(tǒng)中,可以得到較好的結(jié)果。分割后道路對象內(nèi)部灰度比較均勻,與其相鄰區(qū)域灰度反差較大,呈現(xiàn)長條狀(一定的長度,大的長寬比),并且紋理特征均勻,因此研究主要采用光譜特征、幾何形狀特征(長寬比)和紋理特征(局部一致性指數(shù))構(gòu)建知識庫。2 3 道路信息提取算法

面向?qū)ο蟮牡缆沸畔⑻崛?結(jié)合多種特征對道路進(jìn)行描述,利用最鄰近分類原則實(shí)現(xiàn)提取。它評價(jià)了對象特征之間的關(guān)聯(lián)性,便于處理多維特征空間的重疊,簡化信息量同時(shí)保留有意義的信息。實(shí)驗(yàn)中首先給道路對象定義特征空間并選擇樣本對象,對于每一個(gè)圖像對象在特征空間中按照公式(1)尋找最近的樣本對象,

-yf

d=(1)ff

其中d為樣本對象m與圖像對象n之間的距離yf

(m)

圖1 面向?qū)ο蟮牡缆诽崛×鞒?/p>

Fig 1 Theflowofmulti-featurebasedroadextraction

3 1 波段組合與融合處理

多光譜影像各波段之間信息存在一定的重疊,選取冗余量小、信息量大的波段進(jìn)行組合,可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維處理。本實(shí)驗(yàn)采用計(jì)算波段相關(guān)系數(shù)確定最佳波段組合,相關(guān)系數(shù)由公式(2)求得。波段間相關(guān)系數(shù)越小,組合后的波段信息量越豐富。

2

Rij=Sij/Si*Sj(2)其中波段i和波段j的標(biāo)準(zhǔn)差為和,是第i波段與第j波段的協(xié)方差,公式為(3):

n

21

(xik-x i)(yjk-y j)(3)Sij=cov(i,j)=

n k=1

其中,i,j為波段數(shù),xik為第i波段第k個(gè)像元灰度值;xi為第i波段的光譜灰度均值,n為實(shí)驗(yàn)區(qū)像元數(shù)。統(tǒng)計(jì)4個(gè)多光譜波段相關(guān)性,得到各波段間的相關(guān)系數(shù)如下表1:

-

yf

;(n)

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