基于P-N學(xué)習(xí)的高分遙感影像道路半自動(dòng)提取方法

基于P-N學(xué)習(xí)的高分遙感影像道路半自動(dòng)提取方法標(biāo)題：基于P-N學(xué)習(xí)的高分遙感影像道路半自動(dòng)提取方法摘要：隨著高分辨率遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感影像在道路識(shí)別和提取中發(fā)揮著重要作用。然而，由于遙感影像中道路多種多樣的特征，如顏色、紋理、形狀等，以及復(fù)雜的背景干擾，傳統(tǒng)的道路提取方法存在一定的局限性。本論文提出了一種基于P-N學(xué)習(xí)的高分遙感影像道路半自動(dòng)提取方法，該方法通過結(jié)合P-N學(xué)習(xí)模型和遙感影像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了道路的準(zhǔn)確提取和快速定位。關(guān)鍵詞：P-N學(xué)習(xí)、道路提取、高分遙感影像、半自動(dòng)1.引言道路是城市交通系統(tǒng)的重要組成部分，準(zhǔn)確提取道路在城市規(guī)劃、交通管理和環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域具有重要意義。傳統(tǒng)的道路提取方法主要基于閾值分割、形態(tài)學(xué)處理和模板匹配等技術(shù)，但由于遙感影像的特殊性，這些方法在道路檢測(cè)中存在一定的問題。因此，本論文提出了一種基于P-N學(xué)習(xí)的高分遙感影像道路半自動(dòng)提取方法，該方法能夠更好地識(shí)別和提取遙感影像中的道路。2.P-N學(xué)習(xí)概述P-N學(xué)習(xí)是一種基于正例（Positive）和反例（Negative）的學(xué)習(xí)方法，通過訓(xùn)練樣本的正例和反例來構(gòu)建一個(gè)分類模型。P代表正例，表示需要學(xué)習(xí)的目標(biāo)類別，N代表反例，表示與目標(biāo)類別不相關(guān)的類別。該學(xué)習(xí)方法通過構(gòu)建正例和反例之間的距離函數(shù)，來判斷新的樣本屬于哪一類。3.高分遙感影像道路半自動(dòng)提取方法（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理首先對(duì)高分遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，包括影像的增強(qiáng)、去噪和邊緣檢測(cè)等操作，以便更好地突出道路特征。（2）道路標(biāo)注通過人工標(biāo)注的方式，對(duì)遙感影像中的道路進(jìn)行標(biāo)注，生成正例樣本。同時(shí)，選擇與道路形狀和顏色相似的非道路區(qū)域作為反例樣本。（3）特征提取提取道路樣本和反例樣本中的特征，包括顏色、紋理和形狀等特征?？梢允褂贸Ｒ姷奶卣魈崛》椒ㄈ缁叶裙采仃?、顏色直方圖和HOG等。（4）P-N學(xué)習(xí)模型構(gòu)建基于正例和反例樣本的特征，構(gòu)建P-N學(xué)習(xí)模型。該模型可以通過訓(xùn)練集來學(xué)習(xí)正例和反例之間的距離函數(shù)，以便更好地將道路與非道路區(qū)域分開。（5）道路提取利用構(gòu)建的P-N學(xué)習(xí)模型，對(duì)遙感影像進(jìn)行道路提取。首先，計(jì)算遙感影像中每個(gè)像素點(diǎn)與道路類別的距離，然后根據(jù)設(shè)定的閾值將距離值小于閾值的像素點(diǎn)判定為道路。最后，通過形態(tài)學(xué)處理和邊緣連接等方法對(duì)提取的道路進(jìn)行優(yōu)化和連接。4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析本論文通過使用高分遙感影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估提出的半自動(dòng)道路提取方法的性能。實(shí)驗(yàn)包括數(shù)據(jù)處理、道路標(biāo)注、特征提取、模型訓(xùn)練和道路提取等步驟。通過與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較，結(jié)果表明本文提出的方法在道路提取精度和效率方面有明顯改進(jìn)。5.結(jié)論本論文提出了一種基于P-N學(xué)習(xí)的高分遙感影像道路半自動(dòng)提取方法，該方法通過結(jié)合P-N學(xué)習(xí)模型和遙感影像處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了道路的準(zhǔn)確提取和快速定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在道路提取方面具有較高的精度和魯棒性，可有效應(yīng)用于城市交通規(guī)劃和管理中。參考文獻(xiàn)：[1]劉麗娟,羅海山.基于遙感影像的道路提取方法研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2009,24(4):394-398.[2]SunF,ChengG,YangJ,etal.ANovelRoadDetectionMethodforHigh-ResolutionSatelliteImageryBasedonFullyConvolutionalNetworks[J]