近年來(lái)我國(guó)地震頻發(fā),地震發(fā)生后,受災(zāi)地區(qū)急需大量的救災(zāi)物資,災(zāi)害往往伴隨著基礎(chǔ)通信設(shè)施的癱瘓,救災(zāi)指揮中心無(wú)法及時(shí)獲取災(zāi)區(qū)道路的損毀情況,應(yīng)急物資的配送往往存在很大的不確定性,嚴(yán)重制約著救災(zāi)的及時(shí)性和有效性。地震后及時(shí)有效的物資配送需要依據(jù)準(zhǔn)確的道路受損信息進(jìn)行合理的路徑規(guī)劃方案制定。本文以應(yīng)急物資車輛路徑規(guī)劃為研究對(duì)象,提出一種基于災(zāi)區(qū)高分辨率遙感圖像震害道路損毀情況的提取方法,依據(jù)道路損毀情況評(píng)估其通行能力,并設(shè)計(jì)算法實(shí)現(xiàn)災(zāi)后道路搶修和應(yīng)急物資配送路徑的規(guī)劃,主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)震害道路泥石流損毀區(qū)域提取。提出了一種結(jié)合道路邊線完整性檢測(cè)和泥石流區(qū)域提取的綜合判定方法。通過(guò)改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算法檢測(cè)出圖像邊緣信息,提出ρ-θ域自適應(yīng)閾值的Hough檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)道路邊線檢測(cè),統(tǒng)計(jì)邊線中斷個(gè)數(shù)及位置。提取大量泥石流圖像區(qū)域的正負(fù)樣本,采用線性核的SVM分類器實(shí)現(xiàn)對(duì)泥石流目標(biāo)區(qū)域的提取。結(jié)合泥石流區(qū)域位置和道路線中斷位置,確定泥石流損毀路段位置及個(gè)數(shù),為后續(xù)章節(jié)的道路損毀模型提供依據(jù)。(2)路徑規(guī)劃算法的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證。提出變概率道路阻塞模型和應(yīng)急物流路徑規(guī)劃模型,利用改進(jìn)的遺傳-蟻群算法來(lái)實(shí)現(xiàn)模型最優(yōu)解的尋優(yōu),引入基于遺傳代數(shù)的非均衡適應(yīng)度函數(shù)f來(lái)解決遺傳算法尋優(yōu)過(guò)程中出現(xiàn)的早熟現(xiàn)象。提出基于牛頓冷卻模型的快衰落信息素?fù)]發(fā)因子ρ,使后期相近較優(yōu)解能較快被篩選出來(lái),加快算法收斂速度,仿真驗(yàn)證算法對(duì)于實(shí)際震后應(yīng)急物流路徑規(guī)劃具有一定的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。(3)關(guān)鍵道路搶修及物資配送優(yōu)化。針對(duì)震后路網(wǎng)特點(diǎn),建立道路搶修與應(yīng)急物資配送雙重優(yōu)化模型,提出基于距離矩陣的變鄰域搜索算法對(duì)模型進(jìn)行求解,通過(guò)對(duì)鄰域結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì),解決算法陷入局部最優(yōu)問(wèn)題。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F252.1;P237
【部分圖文】：

省雅安市蘆山縣地震重災(zāi)區(qū)寶盛鄉(xiāng)一段地震受損道路的高分辨率遙感影像，圖??像尺寸為５００＊５００，是ＲＧＢ三個(gè)通道的彩色圖。該道路由于地震引發(fā)的泥石流??導(dǎo)致逍路損毀，如圖３－２所示：??圓??圖３－２寶盛鄉(xiāng)震后道路高分辨率遙感圖像??本文在此分別采用高斯濾波器、開(kāi)關(guān)型中值濾波器和高斯濾波器級(jí)聯(lián)進(jìn)行??實(shí)際對(duì)比分析。本文在對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理后，分別對(duì)濾波后結(jié)果在頻域進(jìn)行??分析，濾波結(jié)果及濾波后圖結(jié)果如圖３－３、３－４所示所示：??ｓｉｇｍａＭ，設(shè)：！人??＾??．丨?Ｉ??（ａ）原始灰度圖?（ｂ）高斯濾波器平滑圖?（ｃ）級(jí)聯(lián)濾波平滑圖??圖３－３濾波器濾波后結(jié)果圖??１４??

省雅安市蘆山縣地震重災(zāi)區(qū)寶盛鄉(xiāng)一段地震受損道路的高分辨率遙感影像，圖??像尺寸為５００＊５００，是ＲＧＢ三個(gè)通道的彩色圖。該道路由于地震引發(fā)的泥石流??導(dǎo)致逍路損毀，如圖３－２所示：??圓??圖３－２寶盛鄉(xiāng)震后道路高分辨率遙感圖像??本文在此分別采用高斯濾波器、開(kāi)關(guān)型中值濾波器和高斯濾波器級(jí)聯(lián)進(jìn)行??實(shí)際對(duì)比分析。本文在對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理后，分別對(duì)濾波后結(jié)果在頻域進(jìn)行??分析，濾波結(jié)果及濾波后圖結(jié)果如圖３－３、３－４所示所示：??ｓｉｇｍａＭ，設(shè)：！人??＾??．丨?Ｉ??（ａ）原始灰度圖?（ｂ）高斯濾波器平滑圖?（ｃ）級(jí)聯(lián)濾波平滑圖??圖３－３濾波器濾波后結(jié)果圖??１４??

在對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理后，進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，在眾多邊緣檢測(cè)算法中，??Ｃａｎｎｙ算法一直被視為效果最好的灰度邊緣檢測(cè)算法之一，在實(shí)際使用中也最??為廣泛。Ｃａｎｎｙ檢測(cè)的算法流程如圖３－５所示：??廣原始圖像、??Ｖ?Ｆ（ｘ，ｙ））????＼１／???１??平滑去噪－…一－）｛平滑后圖像Ｈ（ｘ，ｙ）?｜???????Ｉ???ｖｊ，／???１??求像素點(diǎn)偏導(dǎo)數(shù)－－－＞１偏導(dǎo)數(shù)（Ｈｘ，Ｈｙ）?１???????Ｉ????｜?１??非極大值抑制……－■）初步得到邊緣點(diǎn)｜???????Ｉ??????雙閾值檢測(cè)＆邊緣連接???＼１／??（＾圖馳緣）??圖３－５?Ｃａｎｎｙ邊緣檢測(cè)算法流程圖??１）在去噪后分別計(jì)算圖像中每一點(diǎn)沿ｘ軸ｙ軸兩個(gè)方向的偏導(dǎo)數(shù)，而后計(jì)??算該點(diǎn)處的梯度值和梯度方向，如式（３－６）、（３－７）：??＼ｙｆ［ｘ，ｙ）＼＝＾Ｗ＋Ｗ
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本文編號(hào)：2867483