基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新研究與實(shí)現(xiàn)

宋修琴

摘要 隨著科技的進(jìn)步和衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)村公路電子地圖更新已成為一項(xiàng)重要任務(wù)。該研究探討并實(shí)現(xiàn)了基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新方法，通過引入高分辨率遙感影像和地理信息系統(tǒng)技術(shù)，對農(nóng)村公路進(jìn)行準(zhǔn)確識別和更新。研究組對衛(wèi)星影像進(jìn)行預(yù)處理、應(yīng)用圖像分割、特征提取等技術(shù)進(jìn)行了分析。通過地圖更新算法，可實(shí)現(xiàn)農(nóng)村公路電子地圖的自動更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效提高地圖更新的準(zhǔn)確性和實(shí)時性，為農(nóng)村公路規(guī)劃與管理提供有力支持。

關(guān)鍵詞 農(nóng)村公路；電子地圖更新；衛(wèi)星影像；地理信息系統(tǒng)；道路提取

中圖分類號 P237文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A文章編號 2096-8949（2023）10-0183-03

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，農(nóng)村公路建設(shè)已成為國家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要組成部分。然而，傳統(tǒng)的農(nóng)村公路電子地圖更新方式存在諸多局限性，難以滿足現(xiàn)實(shí)需求。為此，以下在分析背景與意義、研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上，探討了基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新方法。通過采用高分辨率遙感影像和地理信息系統(tǒng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對農(nóng)村公路的準(zhǔn)確識別與更新。該文將圍繞此問題展開論述，旨在引起讀者對農(nóng)村公路電子地圖更新領(lǐng)域的關(guān)注，為相關(guān)研究和實(shí)踐提供有益參考。

1 基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新方法

1.1 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

農(nóng)村公路電子地圖更新的首要步驟是衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理。數(shù)據(jù)獲取主要依賴于高分辨率衛(wèi)星遙感影像，如高分四號、WorldView-3等，這些影像能夠?yàn)檗r(nóng)村公路提取提供詳細(xì)的空間信息[1]。獲取高質(zhì)量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)后，需要對其進(jìn)行預(yù)處理以消除噪聲、輻射畸變和幾何畸變等問題，為后續(xù)分析提供清晰、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

預(yù)處理步驟包括輻射校正、幾何校正和大氣校正等。輻射校正是通過對原始數(shù)字影像數(shù)據(jù)進(jìn)行定標(biāo)，消除衛(wèi)星平臺、傳感器特性等因素引起的輻射誤差。幾何校正是通過對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，糾正地面地形、拍攝角度、衛(wèi)星運(yùn)動等因素造成的影像畸變。大氣校正則是消除大氣條件對衛(wèi)星影像的影響，使得影像數(shù)據(jù)更接近地面實(shí)際情況。

經(jīng)過預(yù)處理的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)具有更高的準(zhǔn)確性和可靠性，為基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。后續(xù)的圖像分割、特征提取和地圖更新等步驟均依賴于這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

1.2 農(nóng)村公路提取與識別

在衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后，接下來的關(guān)鍵步驟是農(nóng)村公路的提取與識別。這一過程需要利用圖像分割、特征提取等技術(shù)，從衛(wèi)星影像中準(zhǔn)確地識別出農(nóng)村公路信息。首先采用圖像分割技術(shù)對衛(wèi)星影像進(jìn)行處理，將影像劃分為具有相似屬性的區(qū)域。

1.2.1 常用的圖像分割方法

（1）閾值法：通過設(shè)定閾值，將圖像分為目標(biāo)與背景兩部分?；叶雀哂陂撝档南袼貫槟繕?biāo)，低于閾值的像素為背景。

（2）區(qū)域生長法：基于鄰域相似性，從種子像素開始，將相鄰像素聚集為相同區(qū)域，直至無法擴(kuò)展。

（3）分水嶺法：將圖像視為地形，通過模擬水流匯聚，找到水流匯合處，從而劃分不同區(qū)域[2]。

這些方法可以根據(jù)像素值、顏色、紋理等特征對衛(wèi)星影像進(jìn)行分割，從而將農(nóng)村公路與周邊環(huán)境分離并進(jìn)行特征提取，通過分析農(nóng)村公路的幾何形狀、寬度、顏色、紋理等特征，進(jìn)一步提高道路識別的準(zhǔn)確性。

1.2.2 常用的特征提取方法

（1）邊緣檢測：識別圖像中顏色和亮度變化劇烈的區(qū)域，從而找到物體邊緣。常用算法包括Sobel、Canny、Laplacian等。它們通過計(jì)算像素點(diǎn)的梯度值或二階導(dǎo)數(shù)，判斷是否為邊緣。

（2）紋理分析：研究圖像內(nèi)重復(fù)出現(xiàn)的像素排列規(guī)律，以表征物體表面的特性。主要方法包括灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor濾波等。這些方法提取局部特征，可用于區(qū)分不同紋理的區(qū)域。

（3）形態(tài)學(xué)操作：基于集合論，對圖像進(jìn)行膨脹、腐蝕、開運(yùn)算和閉運(yùn)算等處理。它們可以消除噪聲、連接斷裂區(qū)域、去除細(xì)節(jié)等。膨脹操作將圖像中的前景物體擴(kuò)張，腐蝕操作則將前景物體收縮。開運(yùn)算是先腐蝕后膨脹，用于去除細(xì)小物體，閉運(yùn)算則先膨脹后腐蝕，用于填充物體內(nèi)部的空洞。形態(tài)學(xué)操作對二值圖像特別有效，廣泛應(yīng)用于圖像預(yù)處理、分割、特征提取等領(lǐng)域。

這些方法有助于從衛(wèi)星影像中精確地提取出農(nóng)村公路信息，利用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行道路識別，支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法可以根據(jù)提取到的特征信息對農(nóng)村公路進(jìn)行分類識別，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)村公路在衛(wèi)星影像中的準(zhǔn)確提取與識別。這一過程對于后續(xù)的電子地圖更新至關(guān)重要。

1.3 地圖更新算法與實(shí)現(xiàn)

在完成農(nóng)村公路的提取與識別后，需要通過地圖更新算法將這些信息應(yīng)用到電子地圖中，實(shí)現(xiàn)地圖的自動更新[3]。地圖更新算法主要包括道路矢量數(shù)據(jù)的生成、融合和更新，將提取到的農(nóng)村公路信息轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)，包括線段、節(jié)點(diǎn)和屬性信息等。這一過程需要應(yīng)用各種幾何轉(zhuǎn)換和拓?fù)錁?gòu)建技術(shù)（各種幾何轉(zhuǎn)換技術(shù)包括平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等，用于調(diào)整矢量數(shù)據(jù)的位置、方向和尺寸，使之與衛(wèi)星影像匹配。例如，通過計(jì)算仿射變換矩陣，實(shí)現(xiàn)矢量數(shù)據(jù)與影像的精確對齊。

拓?fù)錁?gòu)建技術(shù)關(guān)注矢量數(shù)據(jù)間的連接關(guān)系，以保證地圖完整性和拓?fù)湟恢滦?，主要包括線段連接、節(jié)點(diǎn)合并、線段分割等操作。線段連接用于合并斷裂的道路段，節(jié)點(diǎn)合并處理交叉口重疊的情況，線段分割則將長線段切分為多個短線段，以滿足地圖數(shù)據(jù)存儲和應(yīng)用需求。這些技術(shù)確保地圖更新后，道路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與實(shí)際情況相符，確保生成的矢量數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確地表達(dá)原始衛(wèi)星影像中的道路信息，利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)對現(xiàn)有電子地圖與新生成的矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。這一過程需要解決道路匹配、拓?fù)潢P(guān)系維護(hù)等問題，確保新老數(shù)據(jù)間的一致性。常用的融合方法包括最小代價路徑法、動態(tài)時間規(guī)整法等。這些方法可以在保證道路準(zhǔn)確性的同時，實(shí)現(xiàn)地圖數(shù)據(jù)的高效融合，最終將融合后的數(shù)據(jù)更新到電子地圖中，完成地圖更新過程。需要注意的是，在更新過程中可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)沖突、重復(fù)數(shù)據(jù)等問題，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查和修正，確保更新后的地圖數(shù)據(jù)具有高準(zhǔn)確性和可靠性。

通過以上步驟，基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新方法得以實(shí)現(xiàn)，為農(nóng)村公路規(guī)劃與管理提供更準(zhǔn)確、實(shí)時的數(shù)據(jù)支持。

2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與評價指標(biāo)

為了驗(yàn)證基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新方法的有效性，研究組精心設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分為兩部分，包括高分辨率衛(wèi)星影像和對應(yīng)的地面真實(shí)數(shù)據(jù)。衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)選自多個不同的高分辨率衛(wèi)星，如高分四號、WorldView-3等。這些衛(wèi)星具有較高的空間分辨率和光譜分辨率，能夠提供清晰、細(xì)致的地表信息。實(shí)驗(yàn)涵蓋了多個農(nóng)村地區(qū)，包括山區(qū)、平原等不同地形，以考察算法在各種環(huán)境下的適用性和穩(wěn)定性。地面真實(shí)數(shù)據(jù)通過實(shí)地調(diào)查和現(xiàn)有地圖資料收集而來[4]。實(shí)地調(diào)查包括采集道路的位置、寬度、材質(zhì)等信息，以及道路交通狀況、沿線設(shè)施等?，F(xiàn)有地圖資料包括紙質(zhì)地圖、數(shù)字地圖、地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)等。這些真實(shí)數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果的參考標(biāo)準(zhǔn)，用于評估地圖更新算法的準(zhǔn)確性和可靠性。

在實(shí)驗(yàn)中，研究組采用了一系列評價指標(biāo)來衡量地圖更新的準(zhǔn)確性和實(shí)時性。常用的評價指標(biāo)包括查準(zhǔn)率（Precision）、查全率（Recall）、F1分?jǐn)?shù)（F1-score）和準(zhǔn)確率（Accuracy）等。查準(zhǔn)率表示正確識別的農(nóng)村公路占識別結(jié)果的比例，查全率表示正確識別的農(nóng)村公路占地面真實(shí)數(shù)據(jù)的比例，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)綜合考慮查準(zhǔn)率和查全率，以平衡二者的影響。準(zhǔn)確率則表示整體地圖更新結(jié)果與地面真實(shí)數(shù)據(jù)的一致程度。

通過這些評價指標(biāo)，可以對比不同方法在農(nóng)村公路電子地圖更新中的表現(xiàn)，以驗(yàn)證該文提出方法的優(yōu)越性。這些指標(biāo)涵蓋了準(zhǔn)確性、精確性、召回率等多個方面，綜合評估了地圖更新方法的性能。在對比實(shí)驗(yàn)中，研究者可以從各種角度分析各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，為進(jìn)一步改進(jìn)提供依據(jù)。同時，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也為進(jìn)一步優(yōu)化算法和提高地圖更新質(zhì)量提供了有益參考。通過仔細(xì)分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，研究者可以發(fā)現(xiàn)算法在特定場景下可能出現(xiàn)的問題，從而調(diào)整參數(shù)或改進(jìn)方法以提高其適應(yīng)性和穩(wěn)定性。此外，實(shí)驗(yàn)結(jié)果還能指導(dǎo)實(shí)踐，為農(nóng)村公路電子地圖更新工程提供技術(shù)支持，推動基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。這種研究方法有助于實(shí)現(xiàn)科研成果的轉(zhuǎn)化，將理論研究成果應(yīng)用于實(shí)際問題中。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)中，研究組將基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新方法與其他傳統(tǒng)方法進(jìn)行了對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該文提出的方法在查準(zhǔn)率、查全率、F1分?jǐn)?shù)和準(zhǔn)確率等評價指標(biāo)上均表現(xiàn)出較高的水平。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在查準(zhǔn)率上達(dá)到了較高的水平，說明該方法能夠準(zhǔn)確識別出農(nóng)村公路，降低了誤識別的可能性。在查全率方面，實(shí)驗(yàn)結(jié)果同樣表現(xiàn)出較高的數(shù)值，意味著該方法能夠較全面地捕捉到地面真實(shí)數(shù)據(jù)中的農(nóng)村公路信息[5]。此外，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)和準(zhǔn)確率的結(jié)果也進(jìn)一步證實(shí)了該文提出方法在農(nóng)村公路電子地圖更新方面的有效性和優(yōu)越性。通過對比分析，發(fā)現(xiàn)該方法相較于其他傳統(tǒng)方法具有更高的準(zhǔn)確性和實(shí)時性。這得益于高分辨率衛(wèi)星影像的利用、有效的道路提取和識別技術(shù)以及地圖更新算法的優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果充分驗(yàn)證了基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新方法的可行性，為農(nóng)村公路規(guī)劃與管理提供了有力支持。同時，這些結(jié)果也為后續(xù)研究提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)，有助于進(jìn)一步完善和優(yōu)化地圖更新方法。

2.3 結(jié)果分析與討論

通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析與討論，可以深入了解基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新方法在不同方面的優(yōu)勢以及存在的問題。結(jié)果表明利用高分辨率衛(wèi)星影像為農(nóng)村公路提取提供了豐富的空間信息，使得道路提取與識別更加準(zhǔn)確[6]。相較于傳統(tǒng)方法，該文提出的方法在查準(zhǔn)率和查全率上的提升表明了衛(wèi)星影像在道路識別中的重要作用。地圖更新算法的優(yōu)化使得新老數(shù)據(jù)的融合更加高效，降低了數(shù)據(jù)沖突和重復(fù)數(shù)據(jù)等問題的出現(xiàn)[7]。實(shí)驗(yàn)結(jié)果中的準(zhǔn)確率提升說明了該方法在地圖更新過程中的有效性。該方法仍存在一定的局限性。例如，在復(fù)雜地形和密集植被區(qū)域，衛(wèi)星影像的分辨率和可見性可能受到限制，從而影響道路提取與識別的準(zhǔn)確性。此外，該文提出的方法在處理一些特殊情況（如道路交叉、道路寬度變化等）時可能需要進(jìn)一步優(yōu)化。基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新方法在實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性和實(shí)時性，為農(nóng)村公路規(guī)劃與管理提供了有力支持[8]。針對存在的問題，后續(xù)研究可以進(jìn)一步探討衛(wèi)星影像分辨率的提升、道路提取與識別算法的優(yōu)化以及地圖更新算法的改進(jìn)，以期在實(shí)際應(yīng)用中取得更好的效果。

3 結(jié)論與展望

3.1 主要結(jié)論

研究組基于衛(wèi)星影像的更新方法，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法在農(nóng)村公路提取、識別和地圖更新方面表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性和實(shí)時性，為農(nóng)村公路規(guī)劃與管理提供了有力支持。通過高分辨率衛(wèi)星影像獲取了豐富的空間信息，為農(nóng)村公路提取和識別奠定了基礎(chǔ)。利用圖像分割、特征提取等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)村公路的準(zhǔn)確提取與識別。采用優(yōu)化的地圖更新算法將提取到的農(nóng)村公路信息應(yīng)用到電子地圖中，實(shí)現(xiàn)了地圖數(shù)據(jù)的自動更新。地圖更新過程中的矢量數(shù)據(jù)生成、融合和更新等關(guān)鍵環(huán)節(jié)得到了有效處理，提高了地圖更新的準(zhǔn)確性和實(shí)時性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新方法相較于傳統(tǒng)方法具有明顯的優(yōu)勢，為農(nóng)村公路規(guī)劃與管理提供了更準(zhǔn)確、實(shí)時的數(shù)據(jù)支持。然而，該方法在處理復(fù)雜地形和密集植被區(qū)域等特殊情況時仍存在局限性，未來研究可以針對這些問題進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。

3.2 研究不足與展望

盡管基于衛(wèi)星影像的農(nóng)村公路電子地圖更新方法在實(shí)驗(yàn)中取得了較好的效果，但仍存在一定的不足，值得在未來的研究中加以改進(jìn)和拓展。未來研究可嘗試引入更高分辨率的衛(wèi)星影像，或結(jié)合多源遙感數(shù)據(jù)，以提高在這些特殊環(huán)境下的道路提取與識別效果。道路提取與識別算法在應(yīng)對一些特殊情況（如道路交叉、道路寬度變化等）時可能需要進(jìn)一步優(yōu)化。未來可以考慮引入更為先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以提高算法的泛化能力和準(zhǔn)確性。地圖更新過程中可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)沖突和重復(fù)數(shù)據(jù)等問題仍需關(guān)注。未來研究可以進(jìn)一步完善地圖更新算法，以提高數(shù)據(jù)融合的效率和質(zhì)量。

綜上所述，未來研究可從多方面展開，以克服現(xiàn)有方法的局限性。通過引入更高分辨率的衛(wèi)星影像、優(yōu)化道路提取與識別算法以及改進(jìn)地圖更新過程，有望在實(shí)際應(yīng)用中為農(nóng)村公路規(guī)劃與管理提供更為精確、實(shí)時的數(shù)據(jù)支持。

參考文獻(xiàn)

[1]張素銘. 基于無人機(jī)多光譜影像的地表主要生態(tài)參數(shù)估測及衛(wèi)星遙感反演[D]. 泰安：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)， 2020.

[2]喬娟， 魏清， 楊鵬. 高分遙感在農(nóng)村公路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)更新中的應(yīng)用[J]. 交通世界， 2022（20）： 13-15.

[3]李德勝， 孫一杰， 張國良. 一種面向動態(tài)環(huán)境的多層代價地圖更新算法[J]. 無線電工程， 2022（7）： 1284-1290.

[4]李連營， 徐之俊， 邢光成， 等. 多源衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 地理空間信息， 2021（12）： 123-125+7.

[5]曹坤勇， 于盛林. 基于正交小波變換的噪聲下1/f類分形信號的恢復(fù)[J]. 南京航天航空大學(xué)報， 2004（2）： 245-248.

[6]黃磊， 程鐵洪. 一種面向高分辨率衛(wèi)星影像語義分割的雙分支遷移神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J]. 北京測繪， 2022（9）： 1127-1131.

[7]張小利. 柯坪農(nóng)村公路電子地圖完成更新[N]. 阿克蘇日報（漢）， 2011-3-17（3）.

[8]昌宏哲， 杜紅靜， 袁洋. 基于ED-DNN的農(nóng)村公路遙感圖像信息提取方法[J]. 勘察科學(xué)技術(shù)， 2022（3）： 11-15.