一种自监督学习框架下的高分辨率遥感影像道路中心线自动提取算法

高分辨率遥感影像的道路提取,对于国土规划、车载导航、应急救灾等方面具有重要的意义。本文提出了一种基于自监督学习框架下的高分辨率遥感影像道路中心线自动提取算法。首先,联合光谱与形状特征设计了一种自动获取道路样本的正样本选取方法;然后引入一种正样本分类框架,基于随机森林构建了一种随机森林正样本单分类器,并得到像元隶属于道路的后验概率;以面向对象的角度联合形状特征与后验概率,得到最终的道路网络;最后利用张量投票算法得到道路中心线。通过与监督、非监督道路提取算法相比,有更好的实验结果,且自动进行,无需人工干预,效率高。