發(fā)布時間：2020-07-20 17:00

【摘要】：影響道路通行條件的主要因素包括:道路條件、車輛性能、交通條件、環(huán)境、氣候等。其中,道路條件指的是道路的線形組成,環(huán)境指的是道路所處的地貌、自然狀況、道路受災(zāi)阻斷等,這些因素更適合應(yīng)用現(xiàn)代遙感技術(shù)實施調(diào)查。國產(chǎn)高分影像具有高分辨率、紋理信息豐富、現(xiàn)勢性強等優(yōu)點,是監(jiān)測道路通行影響因子的良好數(shù)據(jù)源。目前道路影響通行相關(guān)信息遙感提取存在的主要問題是技術(shù)方法的智能化、自動化程度低,對專業(yè)知識要求較高,傳統(tǒng)變化檢測方法受成像條件、光譜差異、干擾信息影響較大等。針對以上的問題,本文應(yīng)用國產(chǎn)GF-1影像,研究基于數(shù)據(jù)挖掘的道路中心線提取、道路線形參數(shù)計算的算法、基于SIFT算法的道路通行堵點檢測方法。首先在決策樹分類過程中,采用數(shù)據(jù)挖掘算法自動生成決策規(guī)則,實施道路提取,對提取結(jié)果進行后處理,并在ArcGIS中實現(xiàn)道路中心線矢量提取,并評價方法的有效性;接著,引用數(shù)理統(tǒng)計與最小二乘法基于CAD+VBA二次開發(fā),計算路線曲率、坡度等參數(shù);最后基于SIFT算法檢測并定位道路通行堵點,通過實驗研究與分析得到以下主要結(jié)論:(1)C4.5算法可以完成道路提取規(guī)則自動智能生成,且道路信息提取中誤差為±3.143m與面向?qū)ο蠓ǖ闹姓`差結(jié)果±2.904m相近�；跀�(shù)據(jù)挖掘C4.5算法,通過基于C#開發(fā)的格式轉(zhuǎn)換程序,利用國產(chǎn)GF-1影像可以一體化提取鋪裝道路、非鋪裝道路的中心線。實驗結(jié)果表明在西北地區(qū)鋪裝道路提取過程中,通過直方圖均衡化等亮度拉伸操作后,道路提取決策規(guī)則具有通用性。(2)基于CAD+VBA二次開發(fā)的計算道路線形參數(shù)的模塊,可以準確、快速地計算道路網(wǎng)的曲率半徑、坡度參數(shù),其中計算出的曲率半徑與RTK實測數(shù)據(jù)和仿真線形相對誤差分別為0.19%和0.14%,實驗驗證了帶緩和曲線的圓曲線直接用圓曲線來擬合,與仿真線形相對誤差為0.36%;坡度計算精度與道路中心線提取精度、DEM精度相關(guān)性很強,實驗表明對30m分辨率的DEM,坡道點采樣間隔取150m較為合適。(3)基于SIFT算法檢測道路通行堵點的技術(shù)方案,雖然計算量較大,對硬件要求較高,但該技術(shù)受干擾因素的影響相對于傳統(tǒng)變化檢測法顯著降低,具有較高的實用價值。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：P237
【圖文】：

國產(chǎn)ＧＦ－１影像具有高空間分辨率、數(shù)據(jù)獲取方式便捷等優(yōu)勢，更適檢測影響道路通行因子中的道路條件和環(huán)境因素。所以結(jié)合國產(chǎn)ＧＦ－１影特點，對道路通行影響因子遙感檢測的研宄中存在的問題進行以下研宄：逡逑（１）基于數(shù)據(jù)挖掘的道路中心線提取逡逑針對預(yù)處理后的西北和南京的國產(chǎn)ＧＦ－１影像，基于數(shù)據(jù)挖掘Ｃ４．５道路，通過后處理操作，一體化提取出鋪裝道路、非鋪裝道路的中心線。逡逑（２）決策樹的通用性逡逑在提取西北地區(qū)鋪裝道路中心線的過程中，選取一幅模板影像，并決策樹作為模板決策樹，對于待提取影像，通過直方圖均衡化等亮度拉使得待提取影像的亮度分布范圍與模板影像一致，并應(yīng)用模板決策樹提的中心線。逡逑（３）道路線形參數(shù)計算逡逑對于提取出的矢量的道路中心線，在ＣＡＤ＋ＶＢＡ平臺進行二次開發(fā)，理統(tǒng)計和最小二乘法計算道路的曲率半徑；并應(yīng)用ＤＥＭ計算出道路的坡（４）道路通行堵點檢測逡逑基于ＳＩＦＴ算法與核密度估計法檢測道路通行堵點，并自動定位到原中，解決傳統(tǒng)方法中因受堵點形狀、大小、方向、光譜差異以及干擾因素產(chǎn)生的偽變化問題，提高道路通行堵點檢測的現(xiàn)勢性和自動化程度。逡逑本文的主要技術(shù)路線圖如圖１－１所示。逡逑

＾其中，從ＧＦ１－南京影像中還裁剪出了東南大學九龍湖校區(qū)的影像作為實驗逡逑數(shù)據(jù)（下面簡稱為ＧＦ１－南京城區(qū)影像）。原始實驗數(shù)據(jù)如圖２－１所示。逡逑ａ）邋ＧＦ１－２０１３１２原始影像邐ｂ）邋ＧＦ１－２０１６０８原始影像邐ｃ）邋ＧＦ１－２０１７０１原始影像逡逑ｍｍ邋ｍｍ逡逑ｄ）邋ＧＦｌ－２０１６１２原始影像邐ｅ）邋ＧＦ２－２０１５１２原始影像邐0邋ＧＦ１－南京原始影像逡逑W＿逡逑圖２－１原始實驗數(shù)據(jù)逡逑７逡逑

邐ｂ）轄射校正后影像中的雪逡逑ｗｍｗｍ逡逑圖２－３輻射校正前后影像對比圖逡逑如圖２－３中ａ）所示，在原始影像中，紅框部分中的雪并不明顯而且面積區(qū)逡逑域較小，而經(jīng)過輻射校正后的紅框部分很明顯恢復(fù)了實際中的雪的本來面貌，如逡逑圖２－３中ｂ）所示。所以通過輻射校正可以恢復(fù)影像的本來面貌。逡逑２．２．２邋正射校正逡逑遙感影像在成像過程中會受到投影、地形起伏等諸多因素的影響，產(chǎn)生不同逡逑程度的幾何畸變而導(dǎo)致失真，正射校正就是對影像空間和幾何畸變進行校正生成逡逑多中心投影平面正射影像的處理過程，并進行影像重采樣，這樣不僅能夠糾正一逡逑般因系統(tǒng)產(chǎn)生的幾何畸變，還可以消除由地形引起的幾何畸變。逡逑本文應(yīng)用ＥＮＶＩ中ＲＰＣ邋Ｏｒｔｈｏｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ的功能，因為缺少真實的控制點，所逡逑以本文只利用數(shù)據(jù)自帶星歷參數(shù)而無控制點的方式進行正射校正。逡逑以ＧＦ１－２０１３１２影像為例

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本文編號：2763706