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高分辨率遥感影像城市道路提取方法的研究
随着云计算、大数据时代的到来，遥感技术在城市规划、交通管理等领域中扮演着越来越重要的角色。城市道路提取是一项重要的遥感应用研究，旨在通过高分辨率卫星遥感影像，自动or半自动提取城市道路信息，为城市交通规划、智慧城市建设等提供基础数据，具有广阔的应用前景。
一、高分辨率遥感影像城市道路提取方法
1.基于卷积神经网络（CNN）的城市道路提取方法
随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络在图像分类、目标检测等方面表现出了优异的性能。在城市道路提取领域，基于卷积神经网络的方法也被广泛应用。
其中，基于U-Net网络的方法是一种常用的卷积神经网络模型，它可以有效的解决图像边缘、细节信息等问题。该方法先将遥感影像输入U-Net网络进行训练，然后将网络输出结果与原图像进行结合，利用分割算法将城市道路与背景进行分离提取。
2.基于形态学的城市道路提取方法
形态学是一种基于几何变换的图像处理方法，广泛应用于图像分割、特征提取等领域。在城市道路提取领域，基于形态学的方法也被广泛使用。
其中，基于开闭运算的方法是一种常用的形态学方法。开运算可以消除图像的噪声、小细节等因素，而闭运算则可以填补图像中间的空洞。该方法通过先进行特定形态学变换处理，然后根据提取出来的道路边缘进行二值化，最终提取城市道路信息。
二、城市道路提取方法的优缺点
1.基于卷积神经网络的城市道路提取方法优缺点
优点：
(1)具有较高的准确性，可以有效识别复杂的城市路网信息；
(2)适用于不同尺度、不同角度的遥感影像数据；
(3)可以通过网络参数的优化，不断提高识别准确率。
缺点：
(1)网络训练时间较长，需要大量的计算资源；
(2)对于较大的遥感影像数据，需要对图像进行切割和融合等处理，会导致图像信息的失真；
(3)由于道路边缘信息容易受到噪声等干扰，误判率较高。
2.基于形态学的城市道路提取方法优缺点
优点：
(1)算法调试比较简单，无需训练较大的神经网络；
(2)鲁棒性较强，对图像的噪声、光照等影响较小。
缺点：
(1)该方法依赖于手工调整的参数，调节不当容易导致结果出现明显的瑕疵；
(2)无法直接考虑物体的形状、纹理等信息，对于复杂的城市道路信息提取效果较差；
(3)不适用于非规则形状和多义形状的道路提取。
三、结论及展望
综合比较两种方法，我们发现基于卷积神经网络的方法具有更高的识别准确率和更强的适应性，但是其训练时间较长、计算资源消耗大等问题也需要得到解决。基于形态学的算法则更加简单、易于实现、鲁棒性强，但是对于复杂的道路信息提取效果较差，需要进一步改进和完善。在未来的研究中，我们可以尝试将两种方法相结合，通过卷积神经网络提取出道路的轮廓信息，然后再利用形态学的方法进行形态学的变换，最终提取道路信息。这将是一个更加精确和高效的城市道路提取方法。