Dai J G，Wang Y，Du Y，Zhu T T，Xie S Z，Li C C and Fang X and prospect of road extraction method for optical remote sensing image. Journal of Remote Sensing（Chinese），24（7）：804-823［DOI：10./jrs.］

1 引 言

道路信息在应急响应、智慧城市、城市可持续扩展、车辆管理、城市规划、交通导航、公共健康（Frizzelle 等，2009），无人机导航、灾害管理、农业发展（Tunde 和Adeniyi，2012），以及无人驾驶车路径规划和交通管理（Wang 等，2016）等多个领域扮演着基础性的角色。光学遥感数据（包含航空与卫星影像，下同）不仅具有宏观性、多源性、真实性、实时性、海量性等一系列优点，而且能够以较高的空间分辨率对目标地物进行精细化解译，其提取的目标信息具有严格的地理坐标转换关系，可为不同行业用户提供了统一的表达模式。同时现代计算机视觉及航天技术等软硬件技术的快速发展，为统一描述和表达复杂的道路提取问题提供了可靠的理论与技术支撑（Toth和Jó?ków，2016）。因此近年来国内外学者利用光学遥感数据提取道路的方法研究日趋活跃（吴亮和胡云安，2010）。

道路提取属于遥感数据地物分类解译范畴，其解译精度一方面取决于实际地物场景复杂程度以及成像过程，而另一方面则与道路提取方法的设计有直接关系。在物方空间，道路为包括丰富色彩信息的3维立体模型。同一类型道路具有相似色彩和几何特征，其差异传播是线性可控的。但在像方空间，由于地物遮挡（视觉、绿化、阴影、地物覆盖等）、路面辐射差异（路面老化、结构差异）、成像模糊等问题，路面影像呈现出边缘信息的非一致性、特征变形分布的不规律性以及光谱信息刻画的复杂性，这一系列问题增大了道路特征表达的不确定性以及道路提取模型构建的难度。因此虽然目前国内外多个商业软件如Erdas easytrace、 eCognition、 Feature Analyst、 TITAN Image、EasyFeature 等提供了道路提取的处理模块，但仍然面临从海量数据中难以精确挖掘道路信息的技术瓶颈问题，尚有大量技术难题有待攻关（Miao 等，2014，2015；Poullis 等，2014；Wegner 等，2015；Cardim等，2018）。

近年来，虽然已有文献开展了遥感影像道路提取综述分析（Auclair-Fortier 等，1999；史文中等，2001；Mena，2003；吴亮和胡云安，2010；Babaali 等，2014；Wang 等，2016），但系统性地开展光学遥感影像道路提取的综述研究相对匮乏。因此，本文依据近几十年国内外相关文献，总结归纳道路提取方法与模型，介绍了道路提取的评估准则和方法，并举例对各类方法进行定量对比分析，以期对该领域的发展方向给出建议与展望。

2 分类体系与依据

从20 世纪70年代开始，国际学术界和相关应用部门从不同的侧面，对道路提取的模型构建展开了深入研究（Bajcsy 和Tavakoli，1976）。但面对迄今为止海量的道路提取模型，试图将其进行清晰分类是不现实的（Mena，2003）。而目前已有文献所提出的分类体系也存在一定的不足。例如按照是否存在人工参与，道路提取模型可分为半自动和全自动两类（史文中等，2001），但目前全自动化的道路提取方法尚未出现，即使是利用深度学习进行道路提取也需预先建立大量的样本标签集（Alshehhi 等，2017）；按照道路提取结果，可分为道路区域提取与道路中心线提取两种模型（Alshehhi 和Marpu，2017）。道路区域提取方法通常以分割或者分类为主（Unsalan 和Sirmacek，2012），道路中心线提取方法侧重于道路骨架的检测，通常采取细化和跟踪两种不同的方式，而细化操作又是在已提取道路区域上展开的（Liu 等，2015）；按照道路影像特征，道路提取方法可分为辐射特征、几何特征、拓扑特征和背景特征4大类（吴亮和胡云安，2010）。但研究表明，单一特征无法独立构建道路模型，因而仅依据特征难以对道路方法进行详细分类（戴激光等，2018）。鉴于此，参考Cheng 和Han（2016）对光学遥感影像地物识别的分类体系，将道路提取方法分为模板匹配、知识驱动、面向对象和深度学习4类。

考虑到方法模型是地物目标特征的抽象表达（吴亮和胡云安，2010）。因此需要对道路特征进行归纳总结，本文在Vosselman 和de Knecht（1995）提出特征的基础上进行了扩充：

（1）几何特征：道路通常表现为长线条状，在局部范围内道路宽度和曲率的变化概率较小，道路交叉口常呈现T、Y、十字形等几何形态；

（2）辐射特征：道路两侧具有较明显的边缘信息，路面影像灰度分布呈现规律性，与相邻地物间存在较强的辐射差异；

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