基于卫星影像的城市尺度道路提取
计算机视觉与模式识别
2019-07-23 v2 机器学习
摘要
尽管从遥感影像中自动提取道路网络在广泛应用中的重要意义，但这仍然是一项重大挑战。为此，我们利用近期开源进展和高质量的 SpaceNet 数据集，探索大规模道路网络提取，我们将此方法称为基于卫星影像的城市尺度道路提取（CRESI）。具体而言，我们创建了一种算法，可直接从城市尺度区域的影像中提取道路网络，随后可用于路由目的。我们在覆盖四座城市、面积达 608 平方千米的多样化测试区上，使用 APLS 和 TOPO 图论度量来量化算法的性能。我们得到 APLS 总分为 0.73，TOPO 得分为 0.58（相较现有方法有显著提升）。在普通硬件上推理速度为每小时 160 平方千米。最后，我们展示了可利用提取出的道路网络实现诸多应用，例如优化路由。
引用
@article{arxiv.1904.09901,
title = {City-scale Road Extraction from Satellite Imagery},
author = {Adam Van Etten},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.09901},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 9 figures, 5 tables