面向对象的高分辨率遥感影像道路提取：结合区域生长与道路基元方法

"结合区域生长与道路基元的高分辨率遥感影像道路提取 (2013年)"，这篇论文是工程技术领域的研究成果，主要探讨如何更有效地从高分辨率遥感影像中提取道路信息。 该论文针对基于像素的道路提取方法存在的问题，如非道路因素干扰、道路特征利用不足和信息处理不便等，提出了一种创新的方法，该方法结合了区域生长算法和道路基元的概念。首先，研究者根据道路的特定特征定义了道路基元，这是一个将像素集合起来的概念，以便更好地捕捉道路的形状和拓扑特性。接着，他们利用区域生长技术对影像进行分割，这一过程能够初步识别出道路区域。在此基础上，进一步进行道路基元的搜索、构建、跟踪和连接，形成初步的道路网络和中心线网络。最后，通过一系列后续处理步骤，优化和精炼这个网络，得到最终的道路提取结果。 论文在GeoEye卫星影像上进行了实验，结果显示，这种方法在高分辨率遥感影像中的道路提取效果显著，能够有效地识别和提取道路信息。这种方法的优点在于它充分利用了道路的光谱、形状和拓扑特征，克服了基于像素的传统方法的局限性，提高了道路提取的准确性。 关键词涉及面向对象技术、区域生长算法、道路基元、高分辨率遥感影像以及道路提取。面向对象方法在这里起到了关键作用，因为它允许处理具有相似特征的像素集合，而不是单独的像素，从而更好地利用了道路的特征信息。区域生长则是一种有效的图像分割工具，可以帮助区分道路与其他地物。 这篇2013年的论文为高分辨率遥感影像的道路提取提供了一个新的思路，通过结合区域生长和面向对象的道路基元概念，提高了道路自动提取的准确性和效率，对于遥感影像分析和地理信息系统(GIS)的应用有着重要的参考价值。