[发明专利]基于矢量数据的SAR影像道路损毁信息提取方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥感影像处理技术领域，特别涉及一种矢量数据辅助下的高分辨率SAR影像道路损毁信息提取方法。

背景技术

道路是国家经济和军事的动脉，在军事和民用上都有很重要的意义。当各种灾害发生的时候，道路生命线就可能被阻断，例如洪涝，滑坡，泥石流等自然灾害都可能导致道路的堵塞，使得派遣救援人员和往灾区运送救援物质受到极大的阻碍，给抢险救灾带来巨大的不便。在自然灾害发生后，由于人工实地勘测的方式是一件耗时耗力的工作，遥感技术由于“天眼”的特点使之成为提取道路损毁极为重要的方式。

纵观近年来各国学者对遥感影像道路损毁提取的研究，大多数学者都使用多光谱的光学影像作为数据源来进行道路损毁提取，而光学影像的快速获取受灾后恶劣天气的影响较大，使其在抢险救灾决策中受到了很大的限制。SAR由于其特殊的成像机理，能够克服天气和光照条件的影响，对目标区域进行全天候、全天时、大范围的观测，因此在灾害发生之后，利用SAR影像来提取道路、找出道路损毁区域更具有优势。尽管有不少学者研究了SAR影像道路提取的方法，但是针对SAR影像、尤其是高分辨率SAR图像的道路损毁提取则鲜有人涉足。

发明内容

针对上述问题，本发明采用矢量数据作为辅助引导道路的损毁提取，实现了高分辨率SAR图像的道路损毁提取。

本发明的技术方案为一种基于矢量数据的SAR影像道路损毁信息提取方法，包括以下步骤：

步骤1，根据灾后的SAR影像的范围，获取对应区域的矢量数据，所述矢量数据包括道路矢量数据；

步骤2，将步骤1所得对应区域的矢量数据投影到SAR影像的坐标系之后，将矢量数据配准到SAR影像上；

步骤3，提取SAR影像的疑似道路损毁区，包括以下子步骤，

步骤3.1，在根据道路矢量数据建立的缓冲区中，利用道路检测算子进行线检测，得到道路线段基元和道路宽度信息，根据道路线段基元的检测结果找到道路断裂的位置，得到疑似道路损毁区；

步骤3.2，将步骤3.1所得道路宽度信息与道路矢量数据结合，得到形状水平集分割的先验形状约束，利用先验形状约束进行水平集演化，得到道路区域的分割结果并找到道路的断裂位置，得到疑似道路损毁区；

步骤3.3，将步骤3.1和3.2所得疑似道路损毁区融合，得到最终的疑似道路损毁区；

步骤4，建立贝叶斯网络模型对步骤3提取出的疑似道路损毁区进行进一步判断，提取出道路损毁信息。

而且，步骤1中，从OpenStreetMap服务器下载矢量数据。

而且，步骤1中，所述矢量数据还包括房屋轮廓矢量数据和水域轮廓矢量数据。

而且，步骤1包括如下子步骤，

步骤1.1，将SAR影像的4个角点坐标投影到矢量数据的坐标系下，设投影所得经纬度坐标分别为(X₁,Y₁)，(X₂,Y₂)，(X₃,Y₃)，(X₄,Y₄)；

步骤1.2，求取X₁,X₂,X₃,X₄的最大、最小值X_max,X_min和Y₁,Y₂,Y₃,Y₄的最大、最小值Y_max,Y_min；

步骤1.3，将(X_min,Y_max)，(X_min,Y_min)，(X_max,Y_max)，(X_max,Y_min)作为下载范围的4个角点，获取对应区域的矢量数据。

而且，步骤3.1中，所述道路检测算子如下，

道路检测算子的模板是宽度为2W、长度为L的长方形，模板的中央区域为宽度为W、长度为L的长方形，模板的左右两侧区域分别为宽度为W/2、长度为L的长方形；采用模板计算响应值Gap=min（1-avr2/avr1,1-avr2/avr3），如果计算得Gap<0，令Gap=0。

而且，步骤3.1中，利用道路检测算子进行线检测，得到道路线段基元和道路宽度信息，实现方式为，