遙感圖像的道路提取對(duì)于GIS數(shù)據(jù)更新、地圖繪制、路徑分析等具有重要意義。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和衛(wèi)星等航天技術(shù)的發(fā)展,遙感圖像的獲取越來越容易,圖像中的地物越來越清晰。這為道路提取提供了豐富的地面信息,但同時(shí)也帶來了復(fù)雜背景的干擾,如道路周圍的樹木、城市建筑物、道路上的車輛等,使得道路提取存在一定的難度。傳統(tǒng)的道路提取方法主要是基于人工操作實(shí)現(xiàn)的,該方法在復(fù)雜背景干擾下提取效果較差。針對(duì)這一問題,本文主要從以下四個(gè)方面研究了如何有效地利用大量高分辨率遙感圖像進(jìn)行道路提取:（1）研究了常用的傳統(tǒng)道路提取方法,通過對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）理論的學(xué)習(xí),分析了將其應(yīng)用在道路提取中的優(yōu)勢(shì)。它具有層次化的結(jié)構(gòu)和超強(qiáng)的學(xué)習(xí)表達(dá)能力,能夠從海量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取道路的特征,適用于復(fù)雜背景環(huán)境下的道路提取。本文將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到道路提取中,在比較了不同分割網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別后,本文選擇了一種高效的語義分割網(wǎng)絡(luò)—LinkNet。（2）構(gòu)建了不同背景下的數(shù)據(jù)集,主要覆蓋泰國(guó)、印度、印度尼西亞等國(guó)家,包括城市、鄉(xiāng)村、荒郊、海濱、熱帶雨林等多個(gè)場(chǎng)景。并在深度學(xué)習(xí)平臺(tái)PyTorch上訓(xùn)練調(diào)整參數(shù),使用該數(shù)據(jù)集訓(xùn)練了Unet網(wǎng)絡(luò)和... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：92 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

RGB和HSV模型

( )11 1 1tt t W t tv m J W v t t 1tW W v 中，紫色箭頭代表動(dòng)量法的更新過程，該算法在梯度更新改變，而 NAG 算法在此基礎(chǔ)上加入梯度修正，如紅色箭平穩(wěn)，這種改變可以避免梯度變化過快而引起的誤差。圖 2.9 NAG 梯度更新

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文為 CNN，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，是一種特殊圖像的識(shí)別方式，屬于非常有效前向反饋的網(wǎng)絡(luò)。CNN 主要識(shí)別二維圖形，它對(duì)結(jié)構(gòu)平移、傾斜、比例縮放等變化具有高度不變性。下面分別對(duì)其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、傳播過程、損失函數(shù)、核心思想優(yōu)缺點(diǎn)等五個(gè)方面進(jìn)行介紹。2.3.3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以經(jīng)典的 Alexnet 為例，其結(jié)構(gòu)如圖 2.11 所示，介紹 CNN 各個(gè)層的原理。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于核k均值的高分辨率遙感圖像的道路特征提取研究[D]. 龔金結(jié).杭州電子科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：2913512