【摘 要】
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道路提取作为典型的线状目标提取,是遥感影像目标解译的研究热点。合成孔径雷达(SAR)影像包含了丰富的物理特性,能够全天时、全天候地获取影像数据,已广泛应用于道路提取中。
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室; 城市空间信息工程北京市重点实验室; 中山市基础地理信息中心; 首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地;
【基金项目】
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国家自然科学基金(91438203,61371199,41501382,41601355);城市空间信息工程北京市重点实验室经费(2014204);测绘行业公益项目(201412002);湖北自然科学基金(2015CFB328,2016CFB246);国家基础测绘科技计划(2016KJ0103);地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室资助(201406);GF-3卫星图像陆表地物目标识别
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道路提取作为典型的线状目标提取,是遥感影像目标解译的研究热点。合成孔径雷达(SAR)影像包含了丰富的物理特性,能够全天时、全天候地获取影像数据,已广泛应用于道路提取中。传统的道路提取方法分为全自动和半自动方法。全自动道路提取会出现漏检和错检,需要大量的人工后处理。半自动方法结合人工干预,是对计算机的计算能力和人工解译准确性的有效折中。提出了用一种改进剖面匹配和扩展卡尔曼滤波(EKF)的方法对SAR影像道路进行半自动提取的方法。首先构建了道路提取模型,其次通过改进剖面匹配算法获取准确的观测值,最后利用EKF对观测值进行更新获取道路最优估计值。选取美国缅因州Howland地区L波段UAVSAR数据和海南陵水地区X波段机载SAR数据进行实验,结果表明,该方法在较少人工干预的情况下,能够对复杂场景道路进行有效稳健的提取。
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