高分辨率遙感圖象道路網(wǎng)提取技術(shù)研究.pdf

1、隨著空間技術(shù)和傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展，遙感信息已成為一個(gè)不可或缺的地理信息數(shù)據(jù)源，而人們對(duì)遙感信息的認(rèn)識(shí)和利用程度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于通過(guò)空間和航空系統(tǒng)獲取信息源的速度。高分辨率遙感影像的發(fā)展使得遙感影像的深入應(yīng)用成為可能。道路網(wǎng)絡(luò)信息提取一直是遙感信息提取的重要組成部分，受到了廣泛關(guān)注，對(duì)區(qū)域規(guī)劃、汽車導(dǎo)航、影像匹配、軍事目標(biāo)偵查等具有重要意義。
　　本文詳細(xì)闡述了課題研究的背景，論述了道路提取的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，以鄉(xiāng)村道路網(wǎng)為研究對(duì)

2、象，分析并總結(jié)了其道路特征，基于特征模型提出了一種有效的鄉(xiāng)村道路網(wǎng)絡(luò)智能提取方法。本文以多分辨率方法為指導(dǎo)思想，首先利用幾何微分特性來(lái)提取降分辨圖象中的帶狀脊線，作為道路存在的參照；再以道路的灰度和邊緣特征為根據(jù)，在原始分辨率圖象中通過(guò)邊緣檢測(cè)、平行線檢測(cè)等方法，產(chǎn)生假設(shè)的道路塊；然后將兩個(gè)分辨率提取結(jié)果進(jìn)行融合，并合并道路塊，得到道路段；接著詳細(xì)介紹了基于snakes模型檢測(cè)道路的方法，利用該方法來(lái)連接道路段；最后利用道路段信息與脊線