高分辨率影像道路提取的具体代码

高分辨率影像的道路提取通常会利用遥感图像处理技术，如计算机视觉和机器学习算法。以下是一个简单示例，使用Python的OpenCV库和一些基础图像处理步骤来提取道路边缘：

import cv2
import numpy as np

def road_extraction(image_path):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转为灰度图
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)  # 高斯滤波去除噪声
    edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)  # 使用Canny边检测器找边缘

    # 进一步细化边缘，例如霍夫变换寻找直线段
    lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, minLineLength=50, maxLineGap=20)

    # 根据找到的线条绘制到原图上
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)  # 红色表示道路

    return img

image = 'your_image.jpg'  # 替换为你的高分辨率图像路径
extracted_road = road_extraction(image)
cv2.imshow('Road Extraction', extracted_road)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意，这是一个基本的示例，实际应用可能需要更复杂的方法，如深度学习模型（如U-Net或SegNet）对道路进行像素级分割。此外，还需要考虑数据预处理和性能优化。