[发明专利]一种基于遥感数据的细小道路识别方法

说明书

本发明涉及一种基于遥感数据的细小道路识别方法，其包括如下步骤：获取高分遥感数据并计算NDVI，获得NDVI图像；对所述NDVI图像进行线状特征增强；将满足预设阈值范围的线状特征增强后的NDVI图像中的像素标记为道路；将标记为道路的像素进行形态学修剪，提取出线段状的细小道路。本发明所述的基于遥感数据的细小道路识别方法具有精确地识别细小道路，有效地区分细小道路和地物边缘的优点。

技术领域

本发明涉及遥感影像处理技术领域，特别是涉及一种基于遥感数据的细小道路识别方法。

背景技术

从遥感图像中识别和提取道路已经是一个常见的研究课题。道路的识别与提取涉及到导航、交通，精准度是一个重要的指标，而精准度在很大程度上依赖于遥感数据的分辨率和来源。细小道路是指在遥感图像中小于或等于3个像素宽的道路，多为乡村小道，对于细小道路的识别有利于完善交通网络图谱。但细小道路容易与周围像素构成混合像元，不能正确反映出细小道路的光谱、纹理信息，难以识别。若采用基于传统梯度算子的边缘检测的方法，又不能很好区分细小道路与地物边缘，识别的精度不高。目前虽然存在较多的道路识别方法，但是几乎没有针对小于或等于3个像素宽的细小道路的识别方法

有鉴于此，亟需提供一种能够实现细小道路识别的解决思路。

发明内容

基于此，本发明的目的在于，提供一种基于遥感数据的细小道路识别方法，其具有精确地识别细小道路，有效地区分细小道路和地物边缘的优点。

一种基于遥感数据的细小道路识别方法，包括如下步骤：

获取高分遥感数据并计算NDVI，获得NDVI图像；

对所述NDVI图像进行线状特征增强；

将满足预设阈值范围的线状特征增强后的NDVI图像中的像素标记为道路；

将标记为道路的像素进行形态学修剪，提取出线段状的细小道路；

其中，所述将标记为道路的像素进行形态学修剪，提取出线段状的细小道路的步骤，具体包括如下步骤：

利用形态学骨架化算法对标记的道路进行形态学腐蚀，获得1像素宽的线条；

计算3*3区域范围内线条的连通度；

对于连通度大于或等于4的线条，删除中心像素进行截断，提取出线段状的细小道路；

将标记为道路的像素进行形态学修剪，提取出线段状的细小道路的步骤之后，还包括如下步骤：根据线段的曲率排除非道路噪声；

所述根据线段的曲率排除非道路噪声的步骤，具体包括如下步骤：

获取线段长度和根据计算线段的曲率；其中，c为线段的曲率，l为线段长度，d为线段的最小外接矩形的长度；

将满足曲率取值范围或线段长度取值范围的线段进行排除，获得去噪后的细小道路；其中，所述曲率取值范围或线段长度取值范围为c＞π或l＜20。

相较于现有技术，本发明的基于遥感数据的细小道路识别方法，基于细小道路形态较为笔直，不同于地物边缘形态多样的特点，对所述NDVI图像进行线状特征增强，突出线状细小道路信息，并且抑制其他地物信息，有效地区分细小道路和地物边缘；基于细小道路在可见光具有较高反射率，不同于地物边缘反射率不固定的特点，进一步地通过设定阈值范围标记线状特征增强的NDVI图像中的像素为道路，有效地区分细小道路和地物边缘；此外考虑到标记的像素中可能包括建筑等各类细小地物，通过形态学修剪，排除干扰，提取出细小道路。

进一步地，所述高分遥感数据为高分2号卫星遥感数据。

进一步地，所述对所述NDVI图像进行线状特征增强的步骤，具体包括如下步骤：