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第３９卷第１１期 ２０１６年１１月 测绘与空间地理信息 ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬ ｌＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ Ｖｏ１．３９，Ｎｏ．１１ ＮＯＶ．，２０１６ Ｐｌｅｉ ａｄｅｓ高分辨率卫星影像道路提取技术 张心红 （河南省测绘地理信息局信息中心，河南郑州４５０００３） 摘要： 遥感影像上的道路提取是摄影测量与计算机视觉研究的一项重要内容，本文设计了一种高分辨率卫星 影像道路提取方法，首先，利用Ｃａｎｎｙ边缘提取算子提取左影像上的边缘，并利用霍夫变换对线特征进行检测，根 据道路的几何特性检测平行直线，再基于影像匹配方法匹配立体像对上的道路；然后，利用卫星影像ＲＰＣ参数前 方交会原理实现道路的几何定位。利用Ｐｌｅｉ ａｄｅｓ卫星影像开展试验，自动提取的道路与人工采集的道路几何定 位误差在１个像素以内，试验结果验证了本文方法的有效性。 关键词：道路提取；高分辨率卫星影像；Ｃａｎｎｙ算子；霍夫变换 中图分类号： Ｐ２３７ 文献标识码： Ａ 文章编号：１６７２—５８６７（２０１６）１１一Ｏ１１５—０３ Ｒｏａｄ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｆｒｏｍ Ｐｌｅｉａｄｅｓ Ｈｉｇｈ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉ ｔｅ Ｉｍａｇｅｓ ＺＨＡＮＧ Ｘｉｎ—ｈｏｎｇ （Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｈｅｎａｎ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ，Ｍａｐｐｉｎｇ ａｎｄ Ｇｅｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００３，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｏａｄ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ａｎ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｉｅｌｄ ｉｎ ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ ａｎｄ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ ｒｏａｄ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｓｔｅｒｅｏ ｉｍａｇｅｓ ａｒｅ ｐｒｅ—ｐｒｏｃｅｓｓｅｄ ａｎｄ ｃｏｎｖｅｒ— ｔｅｄ ｔｏ ｂｉｎａｒｙ ｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅｎ，Ｃａｎｎｙ ｏｐｅｒａｔｏｒ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｅｘｔｒａｃｔ ｌｉｎｅａｒ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｎｄ Ｈｏｕｇｈ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｅｔｅｃｔ ｒｏａｄｓ．Ｉｎ ｏｒ— ｄｅｒ ｔｏ ａｃｑｕｉｒｅ ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｒｏａｄｓ，ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｏｆ ｌｉｎｅａｒ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｉｓ ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ｗｉｔｈ ｇｅｏｍｅｔｉｃ ｃｏｎｓｔｒｒａｉｎｔｓ ｂｙ ａｐｐｒｏｘｉ — ｍａｔｅ ｅｐｉｐｏｌａｒ ｌｉｎｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ ｏｕｒ ｍｅｔｈｏｄ’Ｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｉｃ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｒｏａｄｓ ｉｓ ｗｉｒ ｔｈ— ｉｎ ｏｎｅ ｐｉｘｅ１． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｒｏａｄ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉｍａｇｅｓ；Ｃａｎｎｙ ｏｐｅｒａｔｏｒ；Ｈｏｕｇｈ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉ ｏｎ ０ 引 言 道路提取是遥感影像信息提取的一个重要内容，针 对这一问题研究人员开展了大量研究与实践…。Ａｒｍｉ ｎ Ｇｒｕｅｎ利用动态规划与ＬＳＢ—Ｓｎａｋｅ模型实现了线状地物 的半自动提取 ；梅天灿等人研究了基于直线和区域特 过程中道路提取主要依靠作业员手工采集。 当前高分辨率遥感卫星应用进入新的发展阶段，国 外ＷｏｄｄＶｉｅｗ、Ｐｌｅｉ ａｄｅｓ、ＳＰＯＴ６／７等卫星影像已经进入亚 米级时代，国内天绘一号、资源三号、高分一号、高分二号 也相继投入应用。法国Ｐｌｅｉ ａｄｅｓ卫星于２０１１年１１月发 射，其全色影像分辨率可达到０．５ ｍ，影像幅宽为２０ ｋｍ， 视场角为４５。时可实现全球范围任意区域内每天重访。 Ｐｌｅｉ ａｄｅｓ卫星影像在分辨率、重访周期以及获取能力等方 征的遥感影像线状地物检测方法 ；朱长青提出了一种 基于形态分割的高分辨率遥感影像道路提取算法 ， 并 基于数学形态学思想研究了高分辨率影像道路提取的整 体矩形匹配方法；胡翔云研究了航空遥感影像线状地物 与房屋的自动提取技术 ；杨云等人研究了高分辨率遥 感影像道路中心线的半自动提取方法，基于活动窗口线 段特征匹配来提取中心线，并利用ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ与Ｉ ｋｏｎｏｓ影 面与同级别卫星影像相比具有优势，其主要技术指标见 表１。原有的高分辨率卫星影像道路提取算法的试验数 据普遍采用ＳＰＯＴ一５，少部分研究人员利用Ｉｋｏｎｏｓ、Ｑｕｉｃｋ． Ｂｉｒ ｄ开展研究，因此，原有道路提取算法在亚米级分辨率 卫星影像上的适用性有限。本文综合利用Ｃａｎｎｙ边缘检 测算子、霍夫线变换以及影像匹配技术设计了Ｐｌｅｉａｄｅｓ亚 米级分辨率卫星影像的道路提取方法，并开展了试验 验证。 像进行了实验 。虽然研究人员提出了不少半自动、全 自动道路提取算法，但是在实际应用中存在自动化程度 低、可靠性不高、适用性有限等问题，目前实际作业生产 收稿日期：２０１５—０９—２１ 基金项目：遥感卫星影像道路技术项目（２０１ ４ＡＡ７０３３０４９）资助 作者简介：张心红（１９７５一），女，河南郑州人，工程师，本科学历，主要从事测绘统计工作。
１１６ 测绘与空间地理信息 ２０１ ６ 表１ Ｐｌｅｉ ａｄｅｓ卫星影像主要技术指标 Ｔａｂ．１ Ｍａｉｎ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｓｐｅｃｉｆｉ ｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｐｌｅｉａｄｅｓ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉ ｍａｇｅｒｙ 轨道高度 ６９４ ｋｍ 轨道倾角 ９８．２。 焦距 １２．９０５ ｉ＇ｌｌ 光谱波段 全色、红／绿／蓝、近红外 地面采样间隔 全色０．５ ｍ、多光谱２．０ ｍ 幅宽 ２０ ｋｍ（０．５ ｍ卫星影像名幅度最大） 辐射分辨率 １２位 重访周期 ４５。角可实现全球范围每天重访 在轨存储数据量 ６００ ＧＢ 获取能力 日采集能力为１００万ｋｍ２，约６０Ｏ景 １ 关键技术 ， 、 数据输入 Ｌ＿＿＿ …… 一。。。。 … ＿ 。一 ！，二 ＿ 数据预处理 ＿＿ ：ｒ……～——～——一ｊ ｒ——一………——．． １；、 Ｌ…一一… Ｌ一…＿＿＿＿…一 ，， 一 －＿＿＿＿－ ＿＿ ＿．＿． ＿－ －， 一 ， Ｓ 线状地物检测 、 ’…。 Ｉ ， ● － － Ｉ． Ｉ 一 － ｌ 一 Ｉｌ ＿ 一 一 － 一 Ｉ－ 一 － Ｉ 一 － ＿ － － Ｉ－ － Ｉ． － Ｉ． ● Ｉｌ Ｉ ＿ 一 １ 一 ．１ 。 一 ’ 、 。 ： Ｉ左影像上的ｌ Ｉ右影像上的ｌ： ： ｌ线状特征｛ Ｉ线状特征ｌ！ 图１ 高分辨率卫星影像道路提取技术流程 Ｆｉｇ．１ Ｒｏｄｅ ｅｘｔｒａｃｔｉ ｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｆｒｏｍ ｈｉｇｌＩ—ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｉ ｍａｇｅ １．２ 边缘检测 Ｊ．Ｃａｎｎｙ于１９８６年提出了Ｃａｎｎｙ算子，该算法广泛 应用于图像的边缘检测。Ｃａｎｎｙ算子首先在图像的 与ｙ 方向求出一阶导数，然后组合为４个方向的导数。这些方 向导数达到局部最大值的点组成边缘的侯选点。Ｃａｎｎｙ 算子通常给定两个阈值，即上限与下限，如果一个像素的 梯度大于上限阈值，则被认为是边缘像素，如果低于下限 阈值，则被抛弃，如果介于二者之间，则只有当其与高于 上限阈值的像素连接时才会被接受。 Ｃａｎｎｙ算子通常基于Ｓｏｂｅｌ算子，而Ｓｏｂｅｌ算子是一种 经典的边缘检测线性滤波器，如果将图像视作一个二维 函数，Ｓｏｂｅｌ算子可被认为是图像在垂直与水平方向的梯 度，即由函数在两个正交方向上的一阶导数组成的二维 向量，公式表示为： ｇ￣ ａｄ（１）＝ Ｓｏｂｅｌ算子基于一个简单的３×３卷积核， 其形式如图 ２所示 图２ Ｓｏｂｅｌ算子卷积核 Ｆｉｇ．２ Ｓｏｂｅｌ ｏｐｅｒａｔｏｒ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉ ｏｎ ｋｅｒｎｅｌ １．３ 霍夫变换直线检测 霍夫变换是检测直线的经典算法，它最初仅用于直 线检测，后来经过进一步扩展可以检测圆、三角形等形 状。在霍夫变换中，直线可以描述为如下的标准形式： Ｐ＝ＸＣＯＳ０＋ｙｓｉｎ０ （１） 式中，参数Ｐ是直线到图像圆点的距离，其最大值等 于图像对角线长度，０则是与直线垂直的角度，取值为［０， 百］。图３（ａ）是公式（１）直线表达式的几何示意。霍夫变 换的主要特点是将参数空间进一步划分为累加器单元， 如图３（ｂ）所示。霍夫变换一般以边缘检测结果作为输 入，比如Ｃａｎｎｙ算子。 （ａ）直线的标准表达方式 （ｂ）将ｐｏ平面细分为不同单元 图３ 霍夫变换直线表达式及平面细分示意图 Ｆｉｇ．３ Ｈｏｕｇｈ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｌｉ ｎｅ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｐｌａｎａｒ ｓｕｂｄｉｖｉｓｉｏｎ ｄｉ ａｇｒａｍ １．４ 基于准核线约束的影像匹配 在单张影像上可以提取出线状地物，由于单张影像不 具备定位能力，因此， 通过影像匹配方法将左影像上的线状 地物匹配至右影像，即可利用摄影测量前方交会的方法计
第１ Ｉ期 张心红：Ｐｌｅｉａｄｅｓ高分辨率卫星影像道路提取技术 ｌｌ７ 算出道路的精确位置。影像匹配仍然在原始影像上进行， 按照一定间隔选取线状地物上的明显特征点，基于卫星影 像的近似核线约束利用相关系数法求出其同名像点坐标。 卫星影像 配中的关键问题是近似核线范围的确定， 由 于线阵推扫式影像行中心投影的特殊性，不能像框幅式影像 那样建立严格的核线几何关系，通常使用投影轨迹法分析线 阵影像的核线几何特性 ，如图４所示。地面点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ） 在左右影像上分别成像于Ｐ、