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】：利用國產高分辨率對地觀測數據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據,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象。本文對多光譜影像進行遙感指數(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；基于面向對象思想,對全色影像上該區(qū)域進行多尺度分割并以邊緣檢測結果輔助分割,利用道路多特征采用模糊分類法,得到道路分類提取結果,利用數學形態(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 面向對象 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 本文研究內容與論文結構12-15
• 2 實驗數據分析15-18
• 2.1 引言15
• 2.2 GF-1衛(wèi)星技術特點及道路特征總結15-16
• 2.2.1 GF-1衛(wèi)星技術特點15
• 2.2.2 GF-1影像道路特征總結15-16
• 2.3 實驗區(qū)道路網概況16
• 2.4 實驗數據及提取目標16-18
• 3 道路潛在區(qū)域獲取18-21
• 3.1 引言18
• 3.2 NDVI指數18-19
• 3.3 NDWI指數19-21
• 4 基于面向對象思想提取道路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 數學形態(tài)學優(yōu)化37-40
• 4.5.1 數學形態(tài)學基本原理37-39
• 4.5.2 提取結果形態(tài)學優(yōu)化39-40
• 4.6 提取結果評價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 結論51-53
• 6.1 工作總結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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