本文以长春市为例，利用ENVY软件，通过面向对象的方法在积雪遥感影像上详细步骤提取城市道路。文章介绍了如何使用阈值、水体掩膜和多源数据结合规则来优化道路提取，最终通过分类后处理得到准确的道路网络。
一、引言
相信好多同学小时候都做过这样一个游戏，就是拿一个硬币、一根铅笔和一张白纸，将硬币放在白纸下面用铅笔进行简单的涂写，这样硬币的轮廓就慢慢若隐若现的呈现在白纸之上。
我国的东北地区有长达四个月部分地区甚至五个月的冰冻期，一般来说大家选取遥感影像要求色彩丰富、清晰无云、最好是生长季节的，这样才能够提取到更多的地物，除非是专门研究冰雪遥感，一般来说积雪影像是很少有人使用的。
凡事都具有两面性，积雪会掩盖住一部分地物，但是同时也会显露出一部分地物，假如我们想提取城市道路，在常规的遥感影像上很难实现或者需要很复杂的算法，但是遭遇暴雪之后，为了保证城市畅通城市道路会首先被清扫，这样在积雪图像上首先被显露出来的便是城市路网。
2020年11月18-19日，我国东北地区遭遇暴风雪，尤其是长春，冻雨+暴雪导致一夜之间城市被冰封。下图分别是欧空局Sentinel-2卫星2020年11月24日和2020年11月14日拍摄的影像，暴雪之后的影像城市骨架路网非常清晰：
二、准备工作
提到积雪，可能大家首先会想到Normalized Difference Snow Index (NDSI)归一化雪盖指数：
NDSI确实可以凸
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