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基于P-N学习的高分遥感影像道路半自动提取方法
标题：基于P-N学习的高分遥感影像道路半自动提取方法
摘要：
近年来，高分辨率遥感影像的应用日益广泛，其中道路提取是遥感图像处理中的基础问题之一。由于道路具有复杂的形状和纹理，传统的道路提取方法往往存在提取不完全或者误差较大的问题。为解决这一问题，本文提出了一种基于P-N学习的高分遥感影像道路半自动提取方法。该方法通过结合P-N学习中的正样本和负样本学习，实现对道路特征的自适应学习和提取，并利用互补的半自动方式减少人工标注的工作量。实验结果表明，所提方法在道路提取准确性和效率方面具有优势。
1.引言
高分辨率遥感影像的快速发展为道路提取提供了更多的数据来源，然而由于道路的复杂性，传统的道路提取方法在提取准确性和鲁棒性方面仍存在一定的局限性。因此，提出一种高效且准确的道路提取方法具有重要意义。
2.相关工作
目前，许多道路提取方法都是基于机器学习或者深度学习的方式。其中，P-N学习是一种较为常用的方法，其通过学习正样本和负样本的特征差异性，实现对道路的自适应提取。然而，传统的P-N学习方法往往需要大量的人工标注数据，在应用中存在一定的限制。
3.提出的方法
本文提出了一种基于P-N学习的高分遥感影像道路半自动提取方法。首先，利用传统的图像处理方法对遥感影像进行预处理，包括去噪、图像增强等。然后，结合P-N学习的思想，根据已标注的正负样本，提取道路特征，并进行特征选择。在特征选择的基础上，采用半自动方式，引入用户交互，通过用户手动标注一部分道路样本，以减少手动标注的工作量。最后，使用P-N学习算法对样本进行建模和学习，得到道路提取结果。
4.实验与结果
为验证所提方法的效果，本文选取了某地区的高分辨率遥感影像数据进行实验。利用之前标注好的正负样本，进行模型训练和测试。实验结果表明，所提方法在道路提取的准确性和效率方面具有明显优势，并且通过引入用户交互，能够很好地减少手动标注的工作量。
5.结论与展望
本文提出了一种基于P-N学习的高分遥感影像道路半自动提取方法，通过结合P-N学习和用户交互的方式，实现对道路特征的学习和提取。实验结果表明，所提方法在道路提取方面具有较高的准确性和效率，并能够减少手动标注的工作量。未来，可以进一步改进和优化所提方法，提高道路提取的自动化程度和鲁棒性。
关键词：高分遥感影像，道路提取，P-N学习，半自动提取，用户交互