摘要
随着城市化进程的加快和智能交通系统的迅速发展，对城市道路信息的需求日益增长。
高分辨率遥感影像凭借其覆盖范围广、信息丰富、时效性高等优势，成为城市道路信息提取的重要数据源。
城市道路中心线作为城市道路网络的基本拓扑元素，其快速、准确的提取对于城市规划、交通管理、导航服务等方面具有重要意义。
本文首先介绍了高分辨率遥感影像和道路中心线提取的相关概念，并概述了国内外研究现状；其次，对基于高分辨率遥感影像的城市道路中心线提取方法进行了分类阐述，并重点介绍了深度学习方法的应用；最后，总结了当前研究存在的挑战，并对未来发展趋势进行了展望。
关键词：高分辨率遥感影像；道路中心线提取；深度学习；文献综述
1.1高分辨率遥感影像高分辨率遥感影像通常指空间分辨率在1米至5米之间的遥感影像，例如WorldView、GeoEye、QuickBird等卫星影像，以及航空摄影影像等。
相比于中低分辨率影像，高分辨率遥感影像能够更清晰地分辨地物目标，提供更加精细的纹理、形状等信息，为道路中心线的提取提供了更丰富、更准确的数据基础。
1.2道路中心线提取道路中心线是道路的骨架线，代表了道路的走向和空间位置，是道路网络数据的重要组成部分。
道路中心线提取是指从遥感影像中识别出道路区域，并获取道路中心线的过程。
1.3基于高分辨率遥感影像的道路中心线提取基于高分辨率遥感影像的道路中心线提取是指利用高分辨率遥感影像作为数据源，采用图像处理、模式识别、深度学习等方法提取道路中心线。
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