第33卷，第3期 2013年3月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol.33,No.3,pp718-722
March,2013
基于地物光谱特征分析的高分辨率遥感图像水上桥梁提取
陈超"，秦其明1·，陈理"，王金梁1，刘明超1，温奇2
1.北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京100871 2.民政部国家减灾中心，北京100124
摘要水上桥架是一种典型的人造目标。利用高分辨率遥感图像进行水上桥梁提取，对于民用、军用和商业都具有重要意义。论文在分析地物光谱特征的基础上，提出了一种利用高分辨率近红外波段遥感图像进行水上桥架提取的方法。首先，根据水体在近红外波段的光谱特征，采用选代法选取阀值提取水体信息，以限制桥架提取的空闻范围；然后，对水体信息进行数学形态学运算，以连接因桥梁面断开的水体；其次，对数学形态学操作前后的水体信息进行叠加分析，以提取候选桥梁目标；最后，在桥梁先验特征知识的辅助下，去除伪桥渠目标。论文设计了仿真实验，以验证方法的有效性和适用性。实验结果表明，基于地物光谱特征分析的高分辨率通感图像水上桥梁提取方法是行之有效的。
关键调地物光谱特征；高分辨率遥感图像；水上桥策提取；数学形态学
中图分类号：TP751
引言
文献标识码：A
DOI: 10. 3964/j. issn. 1000-0593(2013)03-0718-05
取的道路信息，根据道路、河流及桥梁等地物之间的位置关系，明确交通于道上的桥梁目标(。面向对象的方法首先将
信息提取是当前遇感图像处理的热点和难点，桥架作为重要的人工建筑和交通枢纽，其信息在民用、军事和商业上都受到相当大的关注")。桥梁大多位于主干道路与河流相交处，由于其位置的特殊性，桥梁目标的准确识别和精确定位不仅有利于地理信息数据的及时更新，面且还可以作为其他固定或者移动目标的先验参照知识，更有助于防灾减灾工作的实施(-")。与普通光学遥感图像相比，高分辨率光学遥感图像中地物的几何结构和纹理信息更加丰富和明显，包含有更多的空间拓扑关系、目标纹理特征等，因此，利用高分辨率光学遥感图像进行桥梁目标提取具有重要意义[]
近年来，人们提出了很多利用遥感图像进行桥目标识别的方法，大致可以分为四类：基于数学形态学的方法、基于边缘检测的方法、基于道路信息的方法和面向对象的方法[2."，基于数学形态学的方法通过提取水体信息，运用数学形态学进行差影检测提取疑似桥梁目标，然后根据桥目标特征知识去除虚假桥梁目标，得到最终识别结果[54)。基于边缘检测的方法通过边缘提取算子得到边缘图像，然后，利用霍夫变换检测边缘图像中的平行线，提取桥架上下边缘，进面确定桥架目标(10)。基于道路信息的方法利用已经提
图像分制成由同质像元组成的对象，然后利用对象的光谱特征及空间特征进行分类，得到桥梁目标[31]。这四类方法在某些应用领域都取得了一定程度的成功，但是，它们也有自身的缺点。基于数学形态学的方法是在提取水体信息的基础上进行的，能够有效地去除道路、建筑物和植被等其他地物的影响，对于水上桥架提取具有显著效果，应用也最为广泛，但是该方法的提取精度取决于水体信息提取的好坏，并且数学形态学运算中存在腐蚀膨胀的次数难以控制、结构元
紫几何形状单
等缺点。基于边缘检测的方法适用于中、低
分辨率温感图像，但是该方法仅根据平行线特征来提取桥架
目标，未考桥梁与河流之间的位置关系，全
假信息，并且覆夫变换的参数难以确定
生较多的虚
基于道路信息的方
法根据道路、水体和桥三者之间的关系可以得到较为准确的提取结果，但是该方法的前提是道路信息已知，然而道路
信息提取本身就是通感图像信息提收中的一
个难题，因面这
类方法虽然具有一定理论意义，但实现起来难度较大。面向对象的方法是在多尺度分割的基础上进行的，综合考虑了地物的光谱、纹理、几何等信息，具有较强的抗噪性，提高了目标识别的精度，但是面向对象的方法中多尺度分制是一个难点，运算速度较慢，规则设置较为复杂，需要较多的对象
收稿日期：2012-08-09，修订日期：2012-11-28
基金项目：国家科技重大专项项目和国家高技术研究发展计划(863计划)主题项目(2012AA121305，2011BAB01B06)资助作者简介：陈超，1982年生，北京大学遇感与地理信息系统研究所博士研究生
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