本文關(guān)鍵詞：基于決策支持的道路提取

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【摘要】：道路是遙感影像中一個(gè)非常重要的地物信息,它的精確提取在現(xiàn)實(shí)生活中有著非常重要的實(shí)際應(yīng)用意義。傳統(tǒng)的道路信息提取常采用實(shí)地測(cè)繪的手段來獲取,但是隨著遙感技術(shù)的飛速發(fā)展,遙感影像的分辨率也得到了很大的提高,從遙感影像中可以獲取到更多的地物信息,越來越多的學(xué)者借助于各種算法來進(jìn)行道路的自動(dòng)化提取,大大提高了道路提取的效率。論文主要研究了遙感影像中道路特征的自動(dòng)化提取算法。在遙感影像中,道路的特征比較明顯,借助于道路的幾何特征,使用分割算法來進(jìn)行道路區(qū)域的特征提取;然后基于道路的上下文特征,利用分類的思想將道路與其他地物進(jìn)行區(qū)分。最后采用骨架提取算法來進(jìn)行道路骨架的提取。本文首先對(duì)分割算法進(jìn)行研究,目的是將特征明顯的道路區(qū)域分割出來,從而進(jìn)行道路特征提取。文中分割算法是基于GVF-Snake算法而提出的一種改進(jìn)算法。針對(duì)GVF-Snake算法對(duì)道路邊緣信息不明顯時(shí)分割效果較差的缺點(diǎn),提出了加入內(nèi)部支撐函數(shù)的GVF-Snake算法。并通過實(shí)驗(yàn)比對(duì),在進(jìn)行道路區(qū)域分割時(shí),該改進(jìn)算法在分割效果以及時(shí)間上要優(yōu)于未改進(jìn)算法。然后介紹了基于最大圓盤模型的骨架提取算法,由于該算法在進(jìn)行骨架提取時(shí)并沒有考慮所提骨架的連通性,所以結(jié)合Hough變換來進(jìn)行骨架連通性判斷,并對(duì)滿足連通性的道路段,提出利用直線延長(zhǎng)線的方法進(jìn)行連通性優(yōu)化。本文依據(jù)道路明顯的上下文特征,基于分類的思想來進(jìn)行道路信息的提取。由于我們提取的目標(biāo)明確,最后得到的類別只有道路與非道路兩類,所以采用了CART的分類算法。因?yàn)镃ART是一種二叉樹,它的葉子節(jié)點(diǎn)只有兩種屬性,即目標(biāo)屬性與非目標(biāo)屬性,適用于目標(biāo)信息的提取。最后,結(jié)合上述方法來分別對(duì)城郊以及城區(qū)兩種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,證明了本文所研究的道路提取方法的可行性以及普適性。并且該方法能有效地降低道路提取時(shí)間,而且達(dá)到了較高的提取精度。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP751

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1233528