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高分辨率遥感影像城区道路提取的技术研究的中期报告
一、研究背景
城市道路是城市交通网络的重要组成部分,对于城市交通的顺畅和发展起着重要的作用。因此,如何从高分辨率遥感影像中提取城市道路成为一项重要研究工作。在实际应用中,城区道路提取需要克服一系列难点,如道路、建筑、树木等混合物遮挡、噪声干扰等。
二、研究内容
本文旨在研究一种高效的城区道路提取算法。首先,对遥感影像进行预处理,包括图像增强、噪声去除等。然后,采用分割和分类相结合的方法对道路进行提取。具体地,首先将图像按照像素点进行划分,然后根据像元的特征进行分类,通过分类的结果来区分道路和非道路像素。最后,根据道路像素的空间分布特征将分割的结果进行融合,获得最终的道路提取结果。
三、研究进展
目前,已完成预处理和分割与分类两部分的研究工作。在预处理方面,采用了多种图像增强和去噪方法,包括直方图均衡化、中值滤波等。在分割与分类方面,采用了多种机器学习方法,如支持向量机、随机森林等,对道路进行分类。
四、下一步研究计划
下一步的研究计划是将分割与分类的结果进行融合,并评估算法的性能。具体地,我们将采用多种评估指标,如精度、召回率、F值等,对算法进行评估,并与目前主流的道路提取算法进行比较。另外,我们还将进一步优化算法的性能,提高道路提取的效果和效率。
五、结论
本文研究了一种基于高分辨率遥感影像的城区道路提取算法。研究表明,采用分割和分类相结合的方法对道路进行提取是可行的,并且在预处理和分类方面采用多种方法可以改善算法的效果。下一步,我们将进一步对算法进行优化和评估,提高道路提取的效率和精度。
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