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基于GF-1遙感影像的道路提取研究

發(fā)布時間:2017-03-30 18:05

  本文關鍵詞:基于GF-1遙感影像的道路提取研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:利用國產(chǎn)高分辨率對地觀測數(shù)據(jù)進行自主分析是建設我國空間信息應用體系的重要目標。從遙感影像上提取道路信息是一種經(jīng)濟可行的方式,是遙感應用研究熱點。當前遙感影像道路提取以人工勾畫和半自動提取為主,提取效率較低。本文以黃土高原地區(qū)校正后的高分一號全色和多光譜影像為實驗數(shù)據(jù),進行道路(包括公路和土路)提取研究。實驗影像分辨率不高,地物構(gòu)成復雜,造成影像道路對象寬度較低易受周圍地物影響存在斷裂現(xiàn)象。本文對多光譜影像進行遙感指數(shù)(NDVI和NDWI)運算獲取低植被覆蓋、非水域區(qū)域,作為道路潛在區(qū)域;基于面向?qū)ο笏枷?對全色影像上該區(qū)域進行多尺度分割并以邊緣檢測結(jié)果輔助分割,利用道路多特征采用模糊分類法,得到道路分類提取結(jié)果,利用數(shù)學形態(tài)學方法優(yōu)化提取的道路的形態(tài)。進一步基于快速行進算法開發(fā)了一種交互工具對以上分類結(jié)果中未提取出的道路部分進行提取。本文方法可推廣到具有黃土高原地區(qū)地貌特征的高分一號影像道路提取工作中。
【關鍵詞】:GF-1 黃土高原地區(qū) 道路 面向?qū)ο?/strong> 快速行進算法
【學位授予單位】:北京林業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP751
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-7
  • 1 緒論7-15
  • 1.1 研究背景和研究意義7
  • 1.2 研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢7-12
  • 1.2.1 半自動提取方法簡介8-9
  • 1.2.2 自動提取方法簡介9-11
  • 1.2.3 提取難點及發(fā)展趨勢11-12
  • 1.3 本文研究內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)12-15
  • 2 實驗數(shù)據(jù)分析15-18
  • 2.1 引言15
  • 2.2 GF-1衛(wèi)星技術(shù)特點及道路特征總結(jié)15-16
  • 2.2.1 GF-1衛(wèi)星技術(shù)特點15
  • 2.2.2 GF-1影像道路特征總結(jié)15-16
  • 2.3 實驗區(qū)道路網(wǎng)概況16
  • 2.4 實驗數(shù)據(jù)及提取目標16-18
  • 3 道路潛在區(qū)域獲取18-21
  • 3.1 引言18
  • 3.2 NDVI指數(shù)18-19
  • 3.3 NDWI指數(shù)19-21
  • 4 基于面向?qū)ο笏枷胩崛〉缆?/span>21-45
  • 4.1 引言21
  • 4.2 邊緣檢測21-25
  • 4.2.1 梯度算子22-24
  • 4.2.2 拉普拉斯算子24-25
  • 4.3 多尺度圖像分割方法25-28
  • 4.3.1 多尺度圖像分割原理25-28
  • 4.4 模糊分類28-37
  • 4.4.1 模糊分類法29-30
  • 4.4.2 分類特征分析30-35
  • 4.4.3 多特征組合模糊分類35-37
  • 4.5 數(shù)學形態(tài)學優(yōu)化37-40
  • 4.5.1 數(shù)學形態(tài)學基本原理37-39
  • 4.5.2 提取結(jié)果形態(tài)學優(yōu)化39-40
  • 4.6 提取結(jié)果評價40-45
  • 4.6.1 定性評價42-43
  • 4.6.2 定量評價43-45
  • 5 快速行進算法道路提取研究45-51
  • 5.1 引言45
  • 5.2 快速行進算法45-49
  • 5.3 快速行進算法提取道路49
  • 5.4 快速行進算法提取道路評價49-51
  • 6 結(jié)論51-53
  • 6.1 工作總結(jié)51
  • 6.2 工作展望51-53
  • 參考文獻53-56
  • 個人簡介56-57
  • 導師簡介57-58
  • 獲得成果目錄清單58-59
  • 致謝59

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  本文關鍵詞:基于GF-1遙感影像的道路提取研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:277726


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