リモートセンシング画像からの道路情報抽出は、土地利用検出、地理情報システムの更新などの従来の分野における必要なステップであるとともに、デジタルシティ、スマートトラフィックなどの新たなインフラ分野における重要技術の一つです。道路抽出手法の発展過程を振り返り、使用されるデータソースの違いにより、現在のリモートセンシング画像の道路抽出技術は、高解像度画像、多光スペクトル/ハイパースペクトル画像、レーザー/点群画像、SAR画像の四つの主要なカテゴリーに分けられます。本稿ではまず、これら四つのリモートセンシング技術の道路情報抽出における応用状況、適用範囲および手法の特徴を紹介し、次に異なるプラットフォームに基づくハイパースペクトルデータを利用した道路抽出の応用効果を重点的に説明・分析し、最後に本文の内容を総括し、将来の発展動向を展望します。

ハイパースペクトル;マルチソースリモートセンシングデータ;道路抽出;新基盤