基于GF-1遥感影像的道路提取研究

发布时间：2017-03-30 18:05

  本文关键词：基于GF-1遥感影像的道路提取研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：利用国产高分辨率对地观测数据进行自主分析是建设我国空间信息应用体系的重要目标。从遥感影像上提取道路信息是一种经济可行的方式,是遥感应用研究热点。当前遥感影像道路提取以人工勾画和半自动提取为主,提取效率较低。本文以黄土高原地区校正后的高分一号全色和多光谱影像为实验数据,进行道路(包括公路和土路)提取研究。实验影像分辨率不高,地物构成复杂,造成影像道路对象宽度较低易受周围地物影响存在断裂现象。本文对多光谱影像进行遥感指数(NDVI和NDWI)运算获取低植被覆盖、非水域区域,作为道路潜在区域；基于面向对象思想,对全色影像上该区域进行多尺度分割并以边缘检测结果辅助分割,利用道路多特征采用模糊分类法,得到道路分类提取结果,利用数学形态学方法优化提取的道路的形态。进一步基于快速行进算法开发了一种交互工具对以上分类结果中未提取出的道路部分进行提取。本文方法可推广到具有黄土高原地区地貌特征的高分一号影像道路提取工作中。
【关键词】：GF-1 黄土高原地区 道路 面向对象 快速行进算法
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 绪论7-15
• 1.1 研究背景和研究意义7
• 1.2 研究现状及发展趋势7-12
• 1.2.1 半自动提取方法简介8-9
• 1.2.2 自动提取方法简介9-11
• 1.2.3 提取难点及发展趋势11-12
• 1.3 本文研究内容与论文结构12-15
• 2 实验数据分析15-18
• 2.1 引言15
• 2.2 GF-1卫星技术特点及道路特征总结15-16
• 2.2.1 GF-1卫星技术特点15
• 2.2.2 GF-1影像道路特征总结15-16
• 2.3 实验区道路网概况16
• 2.4 实验数据及提取目标16-18
• 3 道路潜在区域获取18-21
• 3.1 引言18
• 3.2 NDVI指数18-19
• 3.3 NDWI指数19-21
• 4 基于面向对象思想提取道路21-45
• 4.1 引言21
• 4.2 边缘检测21-25
• 4.2.1 梯度算子22-24
• 4.2.2 拉普拉斯算子24-25
• 4.3 多尺度图像分割方法25-28
• 4.3.1 多尺度图像分割原理25-28
• 4.4 模糊分类28-37
• 4.4.1 模糊分类法29-30
• 4.4.2 分类特征分析30-35
• 4.4.3 多特征组合模糊分类35-37
• 4.5 数学形态学优化37-40
• 4.5.1 数学形态学基本原理37-39
• 4.5.2 提取结果形态学优化39-40
• 4.6 提取结果评价40-45
• 4.6.1 定性评价42-43
• 4.6.2 定量评价43-45
• 5 快速行进算法道路提取研究45-51
• 5.1 引言45
• 5.2 快速行进算法45-49
• 5.3 快速行进算法提取道路49
• 5.4 快速行进算法提取道路评价49-51
• 6 结论51-53
• 6.1 工作总结51
• 6.2 工作展望51-53
• 参考文献53-56
• 个人简介56-57
• 导师简介57-58
• 获得成果目录清单58-59
• 致谢59

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