[发明专利]一种基于高分辨率遥感影像的道路轨迹核查方法

说明书

本发明公开了一种基于高分辨率遥感影像的道路轨迹核查方法，包括数据预处理、影像分块、道路区域提取、道路中心线提取、道路曲线相似性比较和核查结果输出等步骤；在影像块中，利用光谱和形状特征进行道路区域提取；经细化后通过矢量化、空间分析、简化等方法得到道路中心线集合；利用等间距重采样、平移向量法对提取的道路中心线与待核查道路轨迹进行相似性比较，并标记轨迹走不同的路线位置，据此得到道路轨迹核查结果。本发明可有效应用于道路工程中对公路建设情况的监管核查，筛查修建里程小于上报里程以及上报轨迹不符的情况，减少公路建设经费的浪费；与传统的采用人工实地调查与遥感人工目解译的方法相比，极大减轻了工作量并提高效率。

技术领域

本发明涉及高分辨率卫星遥感影像的应用技术领域，具体为一种基于高分辨率遥感影像的道路轨迹核查方法。

背景技术

我国每年投资大量资金用于公路建设，但目前对公路建设尤其是农村公路建设的真实合理、建设进度的监管核查、项目实施的评价验收等环节缺乏有效的监管手段。其中，地方上报公路建设信息与公路实际建设情况的线位轨迹核查是公路建设监管核查的主要部分，直接关系到公路建设里程数的统计、“通村通组”公路建设以及精准扶贫的有效性。

传统的道路轨迹核查多采用人工实地调查的方式，如使用手持GNSS工具测量道路轨迹数据等。随着各地农村公路建设的大范围开展，该方法已远远满足不了快速准确监管的需要。卫星遥感影像具有大范围、时效性、经济性等优点，适用于大面积、长时间的监测，并越来越多地被用在交通领域；但传统的基于遥感影像的人工目视解译核查方法仍不能满足大范围、高效的道路轨迹核查需求。在遥感影像自动化处理技术领域，虽然已经出现了一些自动和半自动的道路提取方法，如角度纹理特征模型、活动轮廓模型、面向对象分割、模板匹配等；但综合现有的研究方法，由于影像背景环境复杂、噪声多、缺少先验信息等原因，道路提取算法的准确性并不高，也不适用于道路轨迹核查的业务流程与需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于高分辨率遥感影像的道路轨迹核查方法，结合交通领域的业务需求，为大范围、高效的道路轨迹核查提供方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于高分辨率遥感影像的道路轨迹核查方法，包括数据预处理、影像分块、道路区域提取、道路中心线提取、道路曲线相似性比较和核查结果输出等步骤；

所述数据预处理基于多景高分辨率卫星遥感影像数据自动生成目标区虚拟拼接影像；

所述影像分块根据数据预处理生成的虚拟拼接影像计算每条矢量轨迹的空间坐标及其外包矩形，并提取该矩形范围对应的影像块数据作为每条矢量路线的分析数据；

所述道路区域提取利用道路光谱、几何特征，提取影像分块步骤中每条矢量路线所对应影像块内的道路区域；

所述道路中心线提取对道路区域二值图进行细化，采用栅格矢量化、简化、空间分析方法得到道路中心线集合；

所述道路曲线相似性比较利用等间距重采样、平移向量法对提取的道路中心线与待核查路网矢量单元进行相似性比较；

所述核查结果输出若检测出一条待核查路线中存在连续多个不合理的点，则判断该路线轨迹不合理，并在路线属性中添加核查标志，将不合理的点坐标输出到轨迹错误点文件中。

更进一步的，道路区域提取的步骤如下：

S1：根据路面类型确定道路的灰度范围阈值，经二值化得到道路区域初始提取结果，满足如下公式的区域被判断为初步识别的道路区域：

grey＞T_gc∪(grey＞T_Lgp∩grey＜T_Tgp)

其中，T_gc为水泥路面的阈值，T_Lgp为沥青路面低阈值，T_Tgp为沥青路面高阈值；