AI Earth工具箱中的路网中心线提取算法可能是一个定制的算法，它可能没有公开的参考文献。然而，这个算法可能基于一些现有的方法或技术。以下是一些可能的路网中心线提取算法的基础知识：
分割阈值法：这种方法通过设置不同的阈值来识别道路和非道路区域。例如，可以使用像素的亮度或颜色信息作为阈值。
连通组件分析：这种方法试图找到具有相似属性的相邻像素集合。例如，可以使用K-means聚类算法进行处理。
深度学习方法：卷积神经网络(CNN)是一种常用的深度学习模型，可以在图像分类任务中取得很好的效果。例如，可以使用U-Net架构进行处理。
图形表示和机器学习方法：这种方法将图像转换为图形表示，并使用机器学习算法进行处理。例如，可以使用随机游走算法进行处理。
这些只是一些基本的方法，实际应用可能会根据具体需求和数据特点进行调整。如果你想了解AI Earth工具箱中特定算法的具体细节，建议查阅相关的文档或联系开发者获取更多信息。
