国产高分辨率遥感影像农村公路核查方法及其应用

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0085

测绘通报 ›› 2020, Vol. 0 ›› Issue (3): 91-95.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0085

国产高分辨率遥感影像农村公路核查方法及其应用

蔡红玥¹, 袁胜古², 阳柯², 王芳¹, 盛光晓¹

1. 国交空间信息技术(北京)有限公司, 北京 100011;
2. 中国交通通信信息中心, 北京 100011

收稿日期:2019-06-21 修回日期:2019-09-03 出版日期:2020-03-25 发布日期:2020-04-09
通讯作者: 袁胜古。E-mail:shengguyuan@126.com E-mail:shengguyuan@126.com
作者简介:蔡红玥(1989-),女,硕士,工程师,主要研究方向为遥感图像处理与应用。E-mail:caihy19891126@163.com
基金资助:
中国交通通信信息中心储备项目（2018CB07）；国家自然科学基金（41901388）

Method for rural road verification and its application based on Chinese high resolution remote sensing image

CAI Hongyue¹, YUAN Shenggu², YANG Ke², WANG Fang¹, SHENG Guangxiao¹

1. Guojiao Spatial Information Technology(Beijing) Co., Ltd., Beijing 100011, China;
2. China Transport Telecommucations&Information Center, Beijng 100011, China

Received:2019-06-21 Revised:2019-09-03 Online:2020-03-25 Published:2020-04-09

摘要/Abstract

摘要： 传统的农村公路核查需要人工实地抽查或通过GNSS设备进行信息采集验核，存在成本高、效率低等问题。遥感影像具有成像范围广、时效性高、成本低、能客观反映现实情况等优点。相比于传统方法，将遥感影像引入农村公路核查，能客观、准确、高效地对农村公路相关信息进行核查。本文基于国产高分辨率遥感影像，结合农村公路遥感核查业务，采用遥感影像道路提取算法，设计并实现了一种农村公路核查方法。将本方法应用于某中部省份农村公路遥感核查业务，实际应用表明该方法能有效提高现有农村公路遥感核查的工作效率。

关键词: 农村公路, 高分遥感, 路网核查, 轨迹一致性, 定量化评价

Abstract: Traditional rural road verification requires manual field spot checks or information collection by GNSS equipment, which has the problems of high cost and low efficiency. Remote sensing images have the advantages of wide imaging range, high timeliness, low cost and can reflect the reality objectively. Compared with traditional methods, introducing remote sensing technology images into rural road verification can complete rural roads verification more objectively, accurately and efficiently. Based on high-resolution remote sensing imagery, combining with rural road remote sensing verification requirements, this paper designs and implements a rural road verification method by using remote sensing image road extraction algorithm. This method has been applied to the rural road verification work based on remote sensing images in some provinces in central China, and the practical application has proved that it can effectively improve the efficiency of remote sensing verification of rural roads.

Key words: rural road, high resolution remote sensing, road network verification, trajectory consistency, quantitative evaluation

中图分类号:

P237

蔡红玥, 袁胜古, 阳柯, 王芳, 盛光晓. 国产高分辨率遥感影像农村公路核查方法及其应用[J]. 测绘通报, 2020, 0(3): 91-95.

CAI Hongyue, YUAN Shenggu, YANG Ke, WANG Fang, SHENG Guangxiao. Method for rural road verification and its application based on Chinese high resolution remote sensing image[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2020, 0(3): 91-95.

参考文献

[1] 戴东昌.打好交通扶贫脱贫攻坚战[J].中国公路,2017(21): 54-57.
[2] 罗伦.卫星遥感技术在公路交通领域的应用[J].卫星应用,2017(8): 48-50.
[3] 李程.遥感技术在农村公路核查中的应用研究[J].测绘与空间地理信息,2018, 41(5): 48-49.
[4] 吴涛,向隆刚,龚健雅.路网更新的轨迹-地图匹配方法[J].测绘学报,2017, 46(4):507-515.
[5] 余先川,熊利平,张立保,等.遥感技术在地质找矿中的应用[J].地质学刊,2015,39(2):263-276.
[6] 曹德胜.卫星技术在交通运输行业的应用[J].中国水运,2016(2): 17-20.
[7] 赵珍珍,燕琴,刘正军.高分遥感影像与矢量数据结合的变化检测方法[J].测绘科学,2015, 40(6):120-124.
[8] 李亮,王蕾,王凯,等.基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测[J].国土资源遥感,2018,30(1):30-36.
[9] 丁磊,张保明,郭海涛,等.矢量数据辅助的高分辨率遥感影像道路自动提取[J].遥感学报,2017,21(1):84-95.
[10] CAO C Q,SUN Y. Automatic road centerline extraction from imagery using road GPS data[J]. Remote Sensing, 2014,6(9):9014-9033.
[11] 程效猛,郑浩,眭海刚,等.结合矢量引导的高分辨率遥感影像道路自动提取[J].测绘通报,2018(9):19-23.
[12] 董明,张海涛,祝晓坤,等.基于遥感影像的地图道路网数据变化检测研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2009, 34(2): 178-182.
[13] 徐阳,李清泉,唐炉亮.基于道路网矢量数据的遥感影像道路损毁检测[J].测绘通报,2011(4):14-16.
[14] HU X Y,ZHANG Z X,TAO C V.A Robust method for semi-automatic extraction of road centerlines using a piecewise parabolic model and least square template matching[J].Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2004, 70(12): 1393-1398.
[15] HU X Y,ZHANGZ Z X,LI J.Linear feature extraction using adaptive least-squares template matching and a scalable slope edge model[J]. International Journal of Remote Sensing,2009,30(13):3393-3407.
[16] 唐炉亮,杨必胜,徐开明.基于线状图形相似性的道路数据变化检测[J].武汉大学学报(信息科学版),2008,33(4):367-370.

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Method for rural road verification and its application based on Chinese high resolution remote sensing image

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[1]	高鸣, 周鑫鑫, 刘琦, 杨光迪, 吴长彬. 深度学习网络支持下的农房侵占耕地自动化监测[J]. 测绘通报, 2022, 0(3): 47-53.
[2]	张伟良, 刘琦, 吴长彬, 杨光迪. 基于孪生神经网络的土地利用现状年度变化检测[J]. 测绘通报, 2021, 0(3): 91-95,104.
[3]	马林飞, 倪欢, 周子涵. 基于注意力机制的高分遥感图像采石场识别[J]. 测绘通报, 2021, 0(11): 96-100.
[4]	刘斌, 白少云, 余珮珩, 陈敏, 潘佳威, 陈奕云. 结合高分遥感和多源数据的高原湖泊流域土地利用分析[J]. 测绘通报, 2019, 0(12): 77-82.
[5]	毛召武, 程结海, 袁占良. 一种高分遥感影像物体分割质量评价方法[J]. 测绘通报, 2016, 0(5): 36-40.
[6]	谢秋平, 于海洋, 王栋, 余涛, 张振鹏, 元沐南. 遥感数据在线信息分析服务技术研究[J]. 测绘通报, 2016, 0(1): 28-32.
[7]	朱长明李均力张新骆剑承. 面向对象的高分辨率遥感影像湿地信息分层提取[J]. 测绘通报, 2014, 0(10): 23-28.