随着空间技术、传感器技术、计算机技术等领域的不断发展,遥感信息已成为一个不可或缺的地理信息数据源。与传统的地理信息获取方式相比,遥感信息有着经济性,时效性,综合性,周期性等特点。如何充分高效的利用遥感信息已成为地球信息科学领域一个备受关注的问题。由于道路网络信息在区域规划、汽车导航、军事目标侦查等领域的重要性和广泛应用性,道路网络信息提取一直是遥感信息提取的重要组成部分,已在世界各国受到普遍重视,并取得了很大的进步。特别是航空遥感、高分辨率卫星航天遥感等技术的不断完善成熟,使得快速获取大规模、高质量的道路网络信息成为可能。然而,大批量的遥感数字信息与有限的计算机自动处理能力之间的矛盾成为实现这一目标的巨大障碍。由于计算机智能的发展还不足以达到甚至接近人类自身的智能,目前遥感影像道路网络信息提取主要还是利用特定的遥感数字图像处理软件通过人机交互的方式进行的,这样大大增加的生产成本,降低了生产效率。 数学形态学是应用数学的一个分支。国内外有关其理论与应用的研究已有三十余年,业已取得了丰硕的成果。作为一门建立在格论基础上的非线性理论,数学形态学的基本思想是基于像素间的逻辑关系对数字图像进行分析处理。它能定量的描述和分析影像的形态几何特征,为数字图象处理提供了很多快捷高效的算法。与传统的线性理论相比,数学形态学的特点就是将大量复杂的影像处理算法用基本的移位和逻辑运算组合来描述和实现,使得运算更加灵活快捷。伴随着学科之间的不断交叉融合,数学形态学已被很多学者应用到医学影像处理、材料科学、地球科学、质量控制、数值分析等诸多方面。 本文第一章从研究模型、研究中应用的知识、研究方法三个方面讨论了道路网络提取的研究现状;第二章简要阐述了数学形态学的基本理论;第三章概括说明了遥感影像道路网络提取中存在的基本问题,并研究了数学形态学在遥感影像道路提取中的可行性和局限性;第四章基于数学形态学的道路信息提取方法,在几幅有代表性的高分辨率遥感影像下做了实验;第五章对实验中得到的成果经验以及存在的不足之处进行了总结。