多源遥感数据的道路提取技术研究现状及展望

贾建鑫; 孙海彬; 蒋长辉; 王跃明; 王廷槐; 陈劲松; 陈育伟

doi:10.37188/OPE.20212902.0430

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多源遥感数据的道路提取技术研究现状及展望

信息科学 | 更新时间：2021-03-05

- 多源遥感数据的道路提取技术研究现状及展望
- Road extraction technology based on multi-source remote sensing data： review and prospects
- 光学精密工程 2021年29卷第2期页码：430-442
- 作者机构：
  
  1.中国科学院深圳先进技术研究院空间信息研究中心，广东深圳 518055
  2.中国科学院上海技术物理研究所中国科学院智能红外感知重点实验室，上海 200083
  3.芬兰地球空间研究所摄影测量与遥感部，基尔科努米 FI-02430
  4.中国科学院上海技术物理研究所中国科学院空间主动光电技术重点实验室，上海 200083
  5.华为赫尔辛基研究院，赫尔辛基 FI-00180
- 作者简介：
  
  [ "贾建鑫（1991-），男，河南新乡人，助理研究员，2018年于中国科学院上海技术物理研究所获得博士学位，现为中国科学院深圳先进技术研究院博士后，主要从事高光谱成像技术及应用方面的研究，Email： jx.jia@siat.ac.cn" ]
  [ "陈育伟（1976-），男，浙江杭州人，研究员，分别于1999年、2002年在浙江大学获得学士、硕士学位，2005年于中国科学院上海技术物理研究所获得博士学位，现为芬兰地球空间研究所摄影测量与遥感部电子学首席科学家，主要从事激光雷达技术及应用方面的研究，Email： chinaway.fgi@gmail.com" ]
- 基金信息：
  
  上海市国际科技合作基金项目资助(18590712600);中科院大科学项目资助(181811KYSB20160040);中国科学院战略性先导科技专项资助（A类）(XDA22030202);北京市科委国际合作项目资助(Z181100001018036);季华实验室资助(X190211TE190);中国科学院先导专项资助(Y85102)
- DOI：10.37188/OPE.20212902.0430
  中图分类号： TP394.1
- 收稿日期：2020-07-31，
  
  修回日期：2020-09-07，
  
  纸质出版日期：2021-02-15
- 稿件说明：
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贾建鑫,孙海彬,蒋长辉等.多源遥感数据的道路提取技术研究现状及展望[J].光学精密工程,2021,29(02):430-442.

JIA Jian-xin,SUN Hai-bin,JIANG Chang-hui,et al.Road extraction technology based on multi-source remote sensing data： review and prospects[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(02):430-442.
贾建鑫,孙海彬,蒋长辉等.多源遥感数据的道路提取技术研究现状及展望[J].光学精密工程,2021,29(02):430-442. DOI： 10.37188/OPE.20212902.0430.

JIA Jian-xin,SUN Hai-bin,JIANG Chang-hui,et al.Road extraction technology based on multi-source remote sensing data： review and prospects[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(02):430-442. DOI： 10.37188/OPE.20212902.0430.

摘要

遥感图像道路信息提取既是土地利用检测、地理信息系统更新等传统行业应用的必要步骤，又是数字城市、智能交通等新基建领域中关键技术之一。回顾道路提取方法的发展历程，按照使用数据源的不同，现有的遥感图像道路提取技术主要分为高分辨率成像、多光谱/高光谱成像、激光/点云成像和SAR成像四大类。本文首先介绍了四种遥感技术在道路信息提取上的应用现状、适用范围及方法特点；然后重点阐述并列举分析了当前基于不同平台高光谱数据的道路提取应用效果；最后对本文的内容进行了总结，并对未来的发展趋势进行了展望。

Abstract

Extracting road information from remote sensing （RS） images is a necessary step in traditional RS applications， such as detecting land usage and updating geographic information systems. It is also critical for new infrastructures， such as digital cities and intelligent transportation. Based on their development processes and the different data sources， existing road extraction methods for RS images can mainly be divided into high-resolution imaging， multispectral/hyperspectral imaging， laser/point cloud imaging， and synthetic aperture radar （SAR） imaging. In this review， we introduce the application status， applicable scope， and method characteristics of four RS technologies. Additionally， we analyze the development and current application effects of road-based methods on hyperspectral data from different platforms. Finally， we summarize the content of this paper and discuss future development trends.

关键词

Keywords

references

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