基于遥感的断头路提取及其重要性分级关键技术

作     者：吴艳艳 

作者单位：东南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：戚浩平;韩文泉

授予年度：2022年

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：遥感影像 断头路检测 边缘检测 多维特征 目标识别 

摘      要：断头路问题的存在影响人们日常生活，阻碍交通发展;而特定场景中断头路作为一种特殊的道路形态，对重要目标识别有重要的线索指引作用。利用遥感影像进行道路提取及目标识别始终是遥感应用领域的研究热点及难点，而基于遥感影像的断头路检测研究以及断头路在目标识别中的应用研究极少。基于此，本文提出基于遥感影像的断头路检测算法，并提出了基于断头路关联区域地表属性的断头路重要性分级原则，同时验证了断头路在目标识别中的线索指引作用。本文的主要研究成果如下： （1）以高分二号多光谱影像为实验数据，以道路缓冲区为限制条件，利用双角度阈值相位编组算法和局部二次边缘检测方法提取道路边缘。首先，利用双角度阈值相位编组算法初步提取影像中的边缘线组，利用道路边缘线组的几何特征、连通性与平行性特征筛除非道路边缘线组;然后，根据线组间的位置关系确定道路中断位置，利用经过配准的不同时相遥感影像对道路中断区域进行局部二次边缘检测，实现道路伪中断连接。实验证明，本文研究的算法可以在较大程度筛除非道路边缘的同时准确且较为完整的提取道路边缘。 （2）在提取到道路边缘线组后，提出了一种基于道路边缘线组间位置关系的断头路检测算法。首先，计算同向线组间首尾端点的最小距离和异向线组端点间的最小距离，设置距离阈值来初步确定断头点位置;然后，利用道路缓冲区掩膜筛除道路内部误检断头点，实现断头路检测。实验结果表明：无论实验区域遥感影像中路网简单或复杂，影像中的真断头路均被正确检测，漏检率为零。 （3）研究了断头路关联区域地表多维特征表达与断头路重要性分级方法。首先，根据断头路所在道路边缘线组的端点坐标计算断头路的延伸方向、确定断头路关联区域;然后，计算关联区域内遥感指数，结合DEM数据、矢量地质数据等获取地表多维特征信息，研究了一种基于断头路关联区域地表特征的断头路重要性分级原则。 （4）以港口、隧道、卫星发射基地等三种特殊目标区域为例，通过实验验证了本文基于遥感影像发现断头路、以断头路关联区域地表属性进行重要性分级、最终以断头路为线索指引发现重要目标区域这一技术路线的可行性。除了影像的预处理外，其他实验步骤均通过C++和Python编程实现，除部分阈值需要根据现实需求进行人为设置调整，基本实现了基于遥感影像的断头路自动检测，以及后续的断头路关联区域地表特征统计及重要性分级的应用功能。