本文選題：SAR影像　切入點(diǎn)：半自動(dòng)　出處：《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》2017年08期

【摘要】：道路提取作為典型的線狀目標(biāo)提取,是遙感影像目標(biāo)解譯的研究熱點(diǎn)。合成孔徑雷達(dá)(SAR)影像包含了豐富的物理特性,能夠全天時(shí)、全天候地獲取影像數(shù)據(jù),已廣泛應(yīng)用于道路提取中。傳統(tǒng)的道路提取方法分為全自動(dòng)和半自動(dòng)方法。全自動(dòng)道路提取會(huì)出現(xiàn)漏檢和錯(cuò)檢,需要大量的人工后處理。半自動(dòng)方法結(jié)合人工干預(yù),是對(duì)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力和人工解譯準(zhǔn)確性的有效折中。提出了用一種改進(jìn)剖面匹配和擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)的方法對(duì)SAR影像道路進(jìn)行半自動(dòng)提取的方法。首先構(gòu)建了道路提取模型,其次通過改進(jìn)剖面匹配算法獲取準(zhǔn)確的觀測(cè)值,最后利用EKF對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行更新獲取道路最優(yōu)估計(jì)值。選取美國(guó)緬因州Howland地區(qū)L波段UAVSAR數(shù)據(jù)和海南陵水地區(qū)X波段機(jī)載SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,該方法在較少人工干預(yù)的情況下,能夠?qū)?fù)雜場(chǎng)景道路進(jìn)行有效穩(wěn)健的提取。
[Abstract]:Road extraction as a typical linear target, is a research hotspot in remote sensing image target interpretation. Synthetic aperture radar (SAR) image contains rich physical characteristics, can all day long, all-weather access to image data, has been widely used in road extraction. Extraction method of the traditional road is divided into automatic and semi automatic automatic road extraction method. There will be missed and wrong inspection, require extensive manual postprocessing. Semi automatic method combined with artificial intervention, is the calculation ability of computer and manual interpretation of the accuracy of the effective compromise. Put forward a modified profile matching and extended Calman filter (EKF) method method the automatic extraction of SAR image path. First constructs a model of road extraction, followed by improved profile matching algorithm to obtain accurate observations, finally using EKF observations to update access road optimal The estimated value. In experiment, selected the Howland Maine L band UAVSAR data and Hainan Lingshui area X band airborne SAR data. The results show that this method in less manual intervention, can effectively extract robust to complex road scenes.

【作者單位】： 武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;城市空間信息工程北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中山市基礎(chǔ)地理信息中心;首都師范大學(xué)城市環(huán)境過程與數(shù)字模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地;武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(91438203,61371199,41501382,41601355) 城市空間信息工程北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室經(jīng)費(fèi)(2014204) 測(cè)繪行業(yè)公益項(xiàng)目(201412002) 湖北自然科學(xué)基金(2015CFB328,2016CFB246) 國(guó)家基礎(chǔ)測(cè)繪科技計(jì)劃(2016KJ0103) 地理空間信息工程國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助(201406) GF-3衛(wèi)星圖像陸表地物目標(biāo)識(shí)別技術(shù)(03-Y20A10-90010-15/16)~~
【分類號(hào)】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1700725