• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 選題背景和意義8-9
• 1.2 道路信息提取的研究進(jìn)展9-13
• 1.2.1 道路提取的研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.2 道路提取常用方法平臺12-13
• 1.2.3 道路提取存在的問題和發(fā)展趨勢13
• 1.3 研究的內(nèi)容13-14
• 1.4 研究的技術(shù)路線14-15
• 2 基于高分遙感影像的道路提取關(guān)鍵技術(shù)15-22
• 2.1 高分遙感影像15-16
• 2.1.1 高分遙感影像的發(fā)展過程15-16
• 2.1.2 高分遙感影像的特點16
• 2.2 面向?qū)ο蟮倪b感信息提取16-19
• 2.2.1 面向?qū)ο蟮挠跋穹治?/span>17-18
• 2.2.2 面向?qū)ο筇崛〉奶匦?/span>18
• 2.2.3 面向?qū)ο筇崛〉闹饕獌?yōu)勢18-19
• 2.3 高分辨率影像道路提取技術(shù)要求19-22
• 2.3.1 道路的分類19
• 2.3.2 道路的影像特征19-20
• 2.3.3 高分遙感影像道路提取的困難20-22
• 3 基于eCognition的道路提取技術(shù)實現(xiàn)22-43
• 3.1 eCognition軟件介紹22-23
• 3.2 基于面向?qū)ο蟮挠跋穹指?/span>23-30
• 3.2.1 影像分割的基本概念和原理23-24
• 3.2.2 影像分割的方法24-27
• 3.2.3 影像分割方法的對比分析27-30
• 3.3 影像的分類思想30-35
• 3.3.1 影像分類的基本思想30
• 3.3.2 影像模糊分類的流程30-31
• 3.3.3 影像模糊分類的方法31-32
• 3.3.4 常用的分類特征32-35
• 3.4 道路的提取實驗35-43
• 3.4.1 道路的分割參數(shù)測試36-37
• 3.4.2 道路的分類參數(shù)測試37-43
• 4 道路信息提取的實證研究43-61
• 4.1 研究區(qū)概況43-44
• 4.1.1 研究區(qū)基本概況43
• 4.1.2 研究區(qū)數(shù)據(jù)源43-44
• 4.2 影像分割44-48
• 4.3 影像分類48-56
• 4.4 結(jié)果輸出56-59
• 4.5 對比分析59-61
• 5 結(jié)論與討論61-63
• 5.1 結(jié)論61
• 5.2 討論61-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 致謝66

【相似文獻(xiàn)】

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10 侯愛霞;基于五層十五級數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)的遙感影像幾何處理系統(tǒng)研究[D];河南大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：基于高分遙感影像的道路信息快速提取技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。