高分辨率遥感影像道路提取的深度融合与模板优化方法

本文主要探讨了一种高分辨率遥感影像道路提取方法，针对当前高分二号、高景一号等国产亚米级卫星数据广泛应用的背景下，如何有效地更新道路信息的问题。传统的道路提取方法通常依赖于人工经验和特征设计，如几何特征、光谱纹理特征、拓扑特征和背景特征，常用的技术包括面向对象分析、路径形态学、模板匹配、动态轮廓模型和水平集模型[3-18]。这些方法虽然在特定情况下表现良好，但在面对空间异质性挑战，如道路曲率变化、遮挡、相似纹理地物分布不均等问题时，自动化程度有限。 相比之下，深度学习方法展现了强大的潜力，通过自动学习道路影像特征并预测像元级别的道路概率，显示出极高的稳定性和泛化能力[19-23]。然而，深度学习的成功在很大程度上依赖于高质量的训练样本，而这往往需要大量的人工标注，限制了其大规模应用到实际场景，如全国土地调查和农村公路普查中的自动化道路提取。 作为传统方法的一种，模板匹配因其在商业软件如ErdasEasytrace、FeatureAnalyst、EasyFeature中的广泛应用而成为高度成熟的道路提取手段。然而，模板匹配对道路几何纹理特征的依赖使其在空间异质性问题上显得较为脆弱，尽管它的人机交互性强能保证较高的提取精度，但自动化程度不高。 本文作者针对这些问题，提出了一种基于高分辨率遥感影像的道路提取新方法。这种方法从道路语义关系的角度出发，通过探索道路内外边缘与道路方向的相似性，构建出道路与非道路混合区域的处理策略，旨在提高自动化水平，同时保持较高的提取精度。这种创新的方法有望克服空间异质性带来的挑战，推动道路提取技术向更普适和实用的方向发展，降低信息采集成本，并可能在未来的地理信息系统（GIS）和自动驾驶等领域得到广泛应用。