高分辨率遥感影像城区道路提取的技术研究的中期报告.docx

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。