道路信息在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)揮著基礎(chǔ)性的作用。光學(xué)遙感影像能夠以較高的空間分辨率對(duì)目標(biāo)地物進(jìn)行精細(xì)化解譯,可大幅增強(qiáng)地物目標(biāo)的提取能力。充分利用光學(xué)遙感影像豐富的幾何紋理信息,進(jìn)行道路的精確提取,已成為當(dāng)前遙感學(xué)界研究的熱點(diǎn)與前沿問題。鑒于此,本文依據(jù)近年來大量相關(guān)文獻(xiàn),對(duì)現(xiàn)有的理論與方法進(jìn)行了歸類與總結(jié),通過分析不同方法采用的道路特征組合,將道路提取方法劃分為模板匹配、知識(shí)驅(qū)動(dòng)、面向?qū)ο蠛蜕疃葘W(xué)習(xí)4類方法,簡要介紹了道路提取普適性的評(píng)價(jià)指標(biāo)并對(duì)部分方法進(jìn)行了分析與評(píng)價(jià);最后對(duì)現(xiàn)有光學(xué)遙感影像道路提取的發(fā)展提出了建議和展望。

【文章頁數(shù)】：20 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 分類體系與依據(jù)
3 道路提取方法分類
    3.1 模板匹配方法
        3.1.1 規(guī)則模板匹配
        3.1.2 可變模板
    3.2 知識(shí)驅(qū)動(dòng)方法
        3.2.1 幾何知識(shí)
        3.2.2 上下文知識(shí)
        3.2.3 輔助知識(shí)
    3.3 面向?qū)ο蠓椒?br>    3.4 深度學(xué)習(xí)方法
    3.5 方法評(píng)價(jià)與發(fā)展歷程
4 結(jié)語



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