高分辨率遥感图像在交通流信息采集中的研究综述

• 作 者: 郭杜杜 梁艳平 王兵 马玉春
• 机 构: 新疆大学机械工程学院交通工程系,新疆乌鲁木齐,830000北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,北京,100044
• 出 处: 第七届中国智能交通年会
• 发表日期: 2012年9期
• 关键词: 交通流量 信息采集 高分辨率遥感图像 图像处理

随着遥感图像空问分辨率的提高，遥感图像中蕴含了丰富的地物信息。高分辨率遥感图像中道路上的车辆也成为越来越清晰的对象，这就提供了更多的交通信息，是交通规划与管理所需的交通流数据很好的来源。利用遥感图像提取道路上的车辆对象，可以测量路段车流密度，加上时问轴，还可以提取交通流量等数据。因此高分辨率卫星遥感给城市交通信息采集带来了新的思路。具体来说，遥感图像作为交通信息的数据来源具有观察范围广，易更新，周期短等优势。利用遥感图像为交通信息源可以更好的满足交通信息服务的范围广、准确、实时的要求，缩短更新时问。针对高分辨率卫星影像进行车辆信息采集的研究还很少，且主要针对车辆稀疏的道路，一般分为两类:模板匹配算法和隐式模型。目前，基于卫星遥感的车辆信息采集技术中基于模板匹配算法能够白动获得遥感图像中已选目标的坐标和数量，但是算法过于复杂且精度不高;基于隐式模型的方法通过像素的强度和纹理特征来提取车辆，适用面更广，更适应于高分辨率卫星影像中的车辆信息提取，但是本方法对于阴影条件下暗色车辆的提取有一定的局限性，如何克服这一难题将成为未来本领域的需求重点。