一种基于OSM的高分辨遥感影像道路变化检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于OSM的高分辨遥感影像道路变化检测方法，包括：采用长度完整性和定位精度评价OSM数据质量，将长度完整性大于第一阈值且定位精度大于第二阈值的OSM数据用于道路变化检测；所述的道路变化检测包括步骤：将OSM数据和高分辨遥感影像进行配准；提取高分辨遥感影像的矢量道路，即道路中心线；采用仿射变换纠正道路中心线，并通过叠加道路中心线和OSM道路的缓冲区识别道路变化；本发明专利技术可省去遥感影像预处理过程，并可高效准确的获得道路变化信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于OSM的高分辨遥感影像道路变化检测方法
本专利技术属于遥感影像处理与目标提取
，尤其涉及一种基于OSM(OpenStreetMap，众源地理数据)的高分辨遥感影像道路变化检测方法。
技术介绍
道路是高分辨遥感影像中的主要目标，道路变化检测技术对GIS数据更新、目标检测和识别、影像匹配意义重大。国内外许多学者对道路变化检测技术进行了研究，特别是近几年，随着我国经济快速发展，我国道路建设取得长足发展。同时，我国城乡一体化建设使得许多区域发生了巨大变化，道路信息的快速变化对现有的地图数据更新速度提出了更高的要求。如何快速检测道路重要变化并实时更新，对我国的基础地理数据更新有着重要的意义。另一方面，由于近几年遥感技术的快速发展，遥感数据数量庞大。随着遥感卫星性能提高，高分辨遥感数据的获取已经变得容易，但是现有的高分辨道路影像的提取和变化检测技术、方法和理论远远不能满足现有的图像数据处理的需要，基于这种情况，加强高分辨遥感道路变化检测的研究势在必行。实验证明，遥感影像和矢量数据结合进行道路变化检测可以提高检测速度和精度。但是，由于矢量数据的更新速度滞后于遥感影像的获取速度，所以如何快速地结合矢量数据和遥感数据进行道路检测成为重要课题。而且，在道路变化检测过程中，矢量数据通常作为旧数据和新遥感影像作对比来检测道路变化情况。OpenStreetMap，又称为“面向众源开放街道地图”，简称为OSM，具有现势性高、数据丰富、获取方便等特点。将其与高分辨遥感影像结合，可以作为一种获取道路变化检测结果的重要技术和手段。变化检测技术是对不同时段的目标或现象状态发生的变化进行识别和分析，从而判断目标是否发生变化，并确定变化的空间分布和变化类别。由于高分辨遥感影像中道路信息的复杂性以及干扰性较多，采用常规的变化检测方法(如图像差值法、图像比值法)容易造成误判，这将无法准确获取道路变化信息。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术结合高分辨遥感影像和OSM数据，提供了一种高效准确的、基于OSM的高分辨遥感影像道路变化检测方法。本专利技术充分结合遥感影像数据和OSM矢量数据信息，利用OSM矢量数据数据量大、现势性好、信息丰富、成本低等特点和优势，将提取的矢量化道路数据和OSM矢量数据比对，以检测道路是否变化。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案：基于OSM的高分辨遥感影像道路变化检测方法，包括：采用长度完整性和定位精度评价OSM数据质量，将长度完整性大于第一阈值且定位精度大于第二阈值的OSM数据用于道路变化检测；第一阈值和第二阈值根据经验或采用专家投票法确定，长度完整性QL＝LOSM/LR，定位精度LOSM和LR分别为OSM道路和正规参考地图中道路的总长度，为缓冲区内OSM道路总长度；所述的道路变化检测包括步骤：S1将OSM数据和高分辨遥感影像进行配准；S2提取高分辨遥感影像的矢量道路，即道路中心线，本步骤依次包括子步骤：2.1对高分辨遥感影像进行傅立叶变换；2.2采用多方向的Log-Gabor小波滤波器对高分辨遥感影像像素点进行滤波；2.3基于相位一致性原理，获得高分辨遥感影像多方向的相位一致性灰度图和边缘信息；2.4基于形态学对边缘信息进行滤波，得道路中心线，具体为：人为选择一方向的相位一致性灰度图进行二值化，得二值化灰度图；分割二值化灰度图得分割图像；对分割图像进行连通区域分析，计算各连通区域的面积指数SArea和狭长指数SLFI，并保留满足条件的连通区域；TArea、TLFI分别为根据经验设定的面积指数阈值和狭长指数阈值；S3采用仿射变换纠正道路中心线，并通过叠加纠正后道路中心线和OSM道路的缓冲区识别道路变化；上述，道路中心线和OSM道路的缓冲区均按照道路实际宽度生成。作为优选，子步骤2.2中，Log-Gabor小波滤波器的方向数为6。作为优选，子步骤2.3中边缘信息可采用如下方法获得：对高分辨遥感影像中所有像素点，分别计算其在各方向的局部能量，各方向局部能量之和即该像素点的局部能量，局部能量峰值对应的像素点构成边缘信息。子步骤2.4中，面积指数SArea即连通区域内像素点数。子步骤2.4中，狭长指数其中，LMER和WMER分别表示连通区域最小外接矩形的长和宽；np表示连通区域面积。步骤S3中，采用加色法识别道路变化。和现有技术相比，本专利技术具有如下优点和有益效果：(1)目前，大多数基于高分辨遥感影像的矢量道路均是基于亮度和梯度进行提取，提取质量很大程度上依赖原始影像的成像质量。而本专利技术基于高分辨遥感影像的矢量道路提取则不受原始影像亮度、梯度和对比度等成像质量的影响，且可省去遥感影像预处理过程。(2)其他的基于高分辨遥感影像的矢量道路提取易产生双边缘问题，本专利技术基于高分辨遥感影像的矢量道路提取不存在双边缘问题，可获得更完整准确的道路信息。(3)OSM数据来源丰富，现势性好，易获取且成本低廉，但准确性缺乏保证。本专利技术采用长度完整性和定位精度两个质量要素评价OSM数据质量，采用质量符合要求的OSM数据进行道路变化检测。(4)采用加色法显示道路变化，简洁明了。附图说明图1是本专利技术的具体流程图；图2是实施例中分辨率为1.5米的原始高分辨遥感影像；图3是图2的相位一致性灰度图；图4是图3的二值化灰度图；图5是OSM数据与遥感数据的配准；图6是纠正后的道路中心线图；图7是实施例的道路变化检测结果。具体实施方式具体实施方式中，根据相位一致性原理(phasecongruency，PC)，采用Log-Gabor滤波器，提取高分辨遥感影像中道路的边缘特征，矢量化获取道路中心线；结合OSM数据，通过仿射变换进行叠加纠正后，分别按照道路实际宽度做缓冲区，使用加色法进行道路变化检测。图1为本专利技术的具体流程图，下面将结合图1和具体实施方式进一步说明本专利技术步骤。步骤1，OSM数据的质量评价。OSM数据是指由大众采集并向大众提供的开放地理空间数据。与传统地理信息采集和更新方式相比，来自非专业大众的OSM数据具有数据量大、现势性好、信息丰富、成本低等特点和优势。本专利技术采用长度完整性和定位精度两个质量要素评价OSM数据的质量，将质量符合要求的OSM数据用于后续的道路变化检测。(1)长度完整性长度完整性是表征道路数据的覆盖程度和几何质量的特征，该特征对道路变化检测有着重要作用，只有OSM数据在长度完整性上达到一定标准，才能作为检测道路变化的参考数据，从而减少误差。长度完整性QL定义为OSM数据中道路(后文简记为“OSM道路”)总长度LOSM占正规参考地图中道路总长度LR的比例，见公式(1)：QL＝LOSM/LR(1)长度完整性QL是OSM数据覆盖情况最直接、最直观的表现，反映了OSM数据的可用性，是最为重要的质量评价要素之一。(2)定位精度定位精度是用来评价OSM数据几何精度的指标，和长度完整性一样，定位精度是评价OSM可用性的另一重要质量要素。本专利技术采用缓冲区分析法评价OSM数据的定位精度。各地区的道路都有一定的宽度标准，进行缓冲区分析时，首先按照实际道路的宽度标准做缓冲区，然后在缓冲区覆盖下评价OSM数据的定位精度QLP，见公式(2)：式(2)中，LOSM为OSM道路总长度，为落在缓冲区中OSM道路总长度。当长度完整性大于预设的本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于OSM的高分辨遥感影像道路变化检测方法，其特征是，包括：采用长度完整性和定位精度评价OSM数据质量，将长度完整性大于第一阈值且定位精度大于第二阈值的OSM数据用于道路变化检测；第一阈值和第二阈值根据经验或采用专家投票法确定，长度完整性QL＝LOSM/LR，定位精度LOSM和LR分别为OSM道路和正规参考地图中道路的总长度，为缓冲区内OSM道路总长度；所述的道路变化检测包括步骤：S1将OSM数据和高分辨遥感影像进行配准；S2提取高分辨遥感影像的矢量道路，即道路中心线，本步骤依次包括子步骤：2.1对高分辨遥感影像进行傅立叶变换；2.2采用多方向的Log‑Gabor小波滤波器对高分辨遥感影像像素点进行滤波；2.3基于相位一致性原理，获得高分辨遥感影像多方向的相位一致性灰度图和边缘信息；2.4基于形态学对边缘信息进行滤波，得道路中心线，具体为：人为选择一方向的相位一致性灰度图进行二值化，得二值化灰度图；分割二值化灰度图得分割图像；对分割图像进行连通区域分析，计算各连通区域的面积指数SArea和狭长指数SLFI，并保留满足条件SArea≥TAreaSLFI≥TLFI]]>的连通区域；TArea、TLFI分别为根据经验设定的面积指数阈值和狭长指数阈值；S3采用仿射变换纠正道路中心线，并通过叠加纠正后道路中心线和OSM道路的缓冲区识别道路变化；上述，道路中心线和OSM道路的缓冲区均按照道路实际宽度生成。...

【技术特征摘要】
1.基于OSM的高分辨遥感影像道路变化检测方法，其特征是，包括：采用长度完整性和定位精度评价OSM数据质量，将长度完整性大于第一阈值且定位精度大于第二阈值的OSM数据用于道路变化检测；第一阈值和第二阈值根据经验或采用专家投票法确定，长度完整性QL＝LOSM/LR，定位精度LOSM和LR分别为OSM道路和正规参考地图中道路的总长度，为缓冲区内OSM道路总长度；所述的道路变化检测包括步骤：S1将OSM数据和高分辨遥感影像进行配准；S2提取高分辨遥感影像的矢量道路，即道路中心线，本步骤依次包括子步骤：2.1对高分辨遥感影像进行傅立叶变换；2.2采用多方向的Log-Gabor小波滤波器对高分辨遥感影像像素点进行滤波；2.3基于相位一致性原理，获得高分辨遥感影像多方向的相位一致性灰度图和边缘信息；2.4基于形态学对边缘信息进行滤波，得道路中心线，具体为：人为选择一方向的相位一致性灰度图进行二值化，得二值化灰度图；分割二值化灰度图得分割图像；对分割图像进行连通区域分析，计算各连通区域的面积指数SArea和狭长指数SLFI，并保留满足条件的连通区域；TArea、TLFI分别为根据经验设定的面积...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘励，谈家英，赵君，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42