基于决策支持的道路提取

发布时间：2017-11-28 09:32

  本文关键词：基于决策支持的道路提取

  更多相关文章： 遥感 分割 分类 骨架提取 CART GVF-Snake Hough变换

【摘要】：道路是遥感影像中一个非常重要的地物信息,它的精确提取在现实生活中有着非常重要的实际应用意义。传统的道路信息提取常采用实地测绘的手段来获取,但是随着遥感技术的飞速发展,遥感影像的分辨率也得到了很大的提高,从遥感影像中可以获取到更多的地物信息,越来越多的学者借助于各种算法来进行道路的自动化提取,大大提高了道路提取的效率。论文主要研究了遥感影像中道路特征的自动化提取算法。在遥感影像中,道路的特征比较明显,借助于道路的几何特征,使用分割算法来进行道路区域的特征提取;然后基于道路的上下文特征,利用分类的思想将道路与其他地物进行区分。最后采用骨架提取算法来进行道路骨架的提取。本文首先对分割算法进行研究,目的是将特征明显的道路区域分割出来,从而进行道路特征提取。文中分割算法是基于GVF-Snake算法而提出的一种改进算法。针对GVF-Snake算法对道路边缘信息不明显时分割效果较差的缺点,提出了加入内部支撑函数的GVF-Snake算法。并通过实验比对,在进行道路区域分割时,该改进算法在分割效果以及时间上要优于未改进算法。然后介绍了基于最大圆盘模型的骨架提取算法,由于该算法在进行骨架提取时并没有考虑所提骨架的连通性,所以结合Hough变换来进行骨架连通性判断,并对满足连通性的道路段,提出利用直线延长线的方法进行连通性优化。本文依据道路明显的上下文特征,基于分类的思想来进行道路信息的提取。由于我们提取的目标明确,最后得到的类别只有道路与非道路两类,所以采用了CART的分类算法。因为CART是一种二叉树,它的叶子节点只有两种属性,即目标属性与非目标属性,适用于目标信息的提取。最后,结合上述方法来分别对城郊以及城区两种实验数据进行实验,并对实验结果进行分析,证明了本文所研究的道路提取方法的可行性以及普适性。并且该方法能有效地降低道路提取时间,而且达到了较高的提取精度。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751

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本文编号：1233528