Information Fusion for Urban Road Extraction From VHR Optical Satellite Images

计算机科学 人工智能 卫星 信息抽取 计算机视觉 遥感 离群值 融合 传感器融合 图像融合 聚类分析 特征提取 图像分辨率 像素 多光谱图像 模式识别(心理学) 图像(数学) 地理 航空航天工程 哲学 工程类 语言学
作者
Zelang Miao,Wenzhong Shi,Alim Samat,Gianni Lisini,Paolo Gamba
出处
期刊:IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:9 (5): 1817-1829 被引量:23
标识
DOI:10.1109/jstars.2015.2498663
摘要

This paper presents a novel method exploiting fusion at the information level for urban road extraction from Very High Resolution (VHR) optical satellite images.Given a satellite image, we explore spectral and shape features computed at the pixel level, and use them to select road segments using two different methods (i.e., Expectation Maximization clustering and linearness filtering).A road centerline extraction method, which is relying on the outlier robust regression, is subsequently applied to extract accurate centerlines from road segments.After that, three different sets of information fusion rules are applied to jointly exploit results from these methods, which offer ways to address their own limitations.Two VHR optical satellite images are used to validate the proposed method.Quantitative results prove that information fusion following centerline extraction by multiple techniques is able to produce the best accuracy values for automatic urban road extraction from VHR optical satellite images.
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