A extração de informações de estradas a partir de imagens de sensoriamento remoto é um passo necessário em aplicações tradicionais como detecção do uso da terra e atualização de sistemas de informações geográficas, além de ser uma das tecnologias-chave em áreas de nova infraestrutura, como cidades digitais e transporte inteligente. Ao revisar a evolução dos métodos de extração de estradas, de acordo com as fontes de dados utilizadas, as tecnologias atuais de extração de estradas a partir de imagens de sensoriamento remoto dividem-se em quatro categorias principais: imagens de alta resolução, imagens multiespectrais/hiperespectrais, imagens a laser/nuvens de pontos e imagens SAR. Este artigo apresenta inicialmente o estado atual da aplicação dessas quatro tecnologias de sensoriamento remoto na extração de informações de estradas, suas áreas de aplicação e características dos métodos; em seguida, foca na explicação e análise dos efeitos das aplicações de extração de estradas baseadas em dados hiperespectrais de diferentes plataformas; por fim, resume o conteúdo do artigo e projeta tendências de desenvolvimento futuras.

Hiperespectral;Dados multissensores de sensoriamento remoto;Extração de estradas;Nova infraestrutura