高分辨率遥感图像道路提取研究的中期报告.docx

高分辨率遥感图像道路提取研究的中期报告 本研究旨在探究高分辨率遥感图像道路提取方法，对提高城市道路自动化检测和识别的精度和效率具有重要意义。 在前期调研和实验的基础上，本阶段主要工作包括以下三个方面： 1. 基于深度学习的道路提取方法研究 借鉴近年来深度学习在目标检测和分割领域的应用，本研究提出了一种基于卷积神经网络的道路提取方法。具体地，我们采用UNET网络架构，包含一个编码器和一个解码器。编码器通过卷积和池化层实现特征提取和压缩，解码器通过上采样和反卷积层将特征图逐步恢复到原始分辨率并生成二值图像。我们利用城市街景遥感图像数据集，进行训练和测试，结果表明该方法能够快速、准确地提取城市道路信息。同时，我们探究了不同数据增强方法（如旋转、翻转、裁剪等）对模型性能的影响，并分析了其稳健性和可扩展性。 2. 基于形态学分析的道路连接和过滤方法研究 虽然基于深度学习的方法具有很好的识别能力，但仍存在连接不完整、漏检等问题。为了解决这些问题，我们考虑引入形态学分析。具体地，我们首先利用二值图进行形态学操作，包括开闭运算、膨胀和腐蚀等，以连接和填补道路断裂部分，去除道路区域内的小噪声和空洞。接着，利用连通域分析方法，将得到的候选道路区域进行过滤，去除面积过小、长宽比较大或边缘较粗的非道路区域。最终，我们可以得到完整、准确的道路提取结果。实验结果表明，该方法能够很好地克服深度学习方法的不足之处，具有较高的精度和鲁棒性。 3. 算法优化与实现 为了进一步提高识别效率和准确率，我们优化了深度学习模型的超参数如学习率和批处理大小等，并在GPU环境下实现了算法代码。实验结果表明，通过合理设置超参数，能够提高模型训练的收敛速度和稳定性，并加快预测速度。同时，以面向对象编程的方式实现算法代码，能够提高代码复用和可拓展性。 以上是本研究中期报告的主要内容，其中第一和第二部分是本研究的核心工作，通过实验研究，我们证明了所提出的方法在提取城市道路信息具有较高的准确性和鲁棒性，为进一步提高城市道路自动化识别的精度和效率奠定了基础。在下一阶段工作中，我们将继续完善和改进算法，并在更大、更复杂的数据集上进行实验和评估。