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机构地区:[1]复旦大学波散射和遥感信息国家教育部重点实验室,上海200433
出 处:《电子与信息学报》2007年第6期1464-1470,共7页Journal of Electronics & Information Technology
基 金:国家重点基础研究项目(2001CB309400);国家自然科学基金(60571050)资助课题
摘 要:该文发展了一种将多光谱遥感图像和雷达遥感图像进行特征融合,实现城区道路半自动提取的方法。通过水平集(Level Set,LS)快速行进(Fast Marching,FM)算法中的速度函数,将道路在多光谱图像中的光谱和纹理特征与其在雷达图像中后向散射和空间自相关尺度相结合。雷达图像中的道路信息弥补了多光谱图像中城市道路受高大建筑物、植被等地物阴影的覆盖而使图像容易断裂的缺点,而多光谱图像的道路信息则有助于降低雷达图像中噪声的干扰以及线性水体与道路的混淆。该文方法分别用于上海市不同区域、不同分辨率、不同极化方式的卫星遥感雷达图像(ERS-2,Radarsat-1 SAR)与陆地卫星多光谱图像(Landsat ETM+)的融合,进行道路信息的提取,取得了较好的效果。Using data fusion of multi-spectral and microwave radar images, a semiautomatic method is developed based on the level set method for application to urban road extraction. The fast marching method of level set makes data fusion. Radar remote sensing image can make up road breaks due to shadowing of high building or tree canopy in multi-spectral image, while multi-spectral image can be of helpful to decrease speckels and identify linear road from flat water surface. As example, the data fusion and road extraction from the ERS-2 SAR image and Landsat ETM+, as well as RASARSAT-1 SAR image and Landsat ETM+, in Shanghai area are applied.
分 类 号:TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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