遥感图像道路信息提取方法进展,本文关于遥感图像论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
遥感图像论文参考文献：
【摘 要】基于道路建设力度的不断提高,道路形式也变得更加复杂,道路信息内容也变得更加多样,而道路信息提取难度也随之提高,这就对提取方法提出了更高的要求.在长期的探索和研究过程中,遥感图像道路信息提取方法也在不断发展、进步,现阶段已经形成了多种多样的方法.论文从多方面主要分析了遥感图像道路信息提取方法.
【Abstract】With the constantly improve of road construction efforts, the types of road become more complex, the the road information content become more diverse, and the road information extraction become more difficulty, the extraction method has been put forward higher requirements. In the process of long-term exploration and research, the road information extraction methods of remote sensing images are also developing and improving. At present, a variety of methods he been developed. In this paper, the method of road information extraction from remote sensing images is analyzed in many ways.
【关键词】遥感图像；道路信息提取；常用方法；发展趋势
【Keywords】remote sensing image； road information extraction； common methods； development trend
【中图分类号】TP15 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）09-0189-02
1 引言
道路信息作为地理信息中的重要组成,通过对道路有效信息进行提取,能够为道路交通管理以及交通事故处理提供可靠的资料和依据,对促进社会发展、维护社会稳定具有重要意义.当前道路信息提取工作,基本都是借助卫星遥感技术及图像处理技术完成的,在长期的探索和研究过程中,遥感图像道路信息提取方法也在不断发展、进步,现阶段已经形成了多种多样的方法.并且,随着卫星遥感技术及图像处理技术的愈发成熟,遥感图像道路信息提取方法将会得到良好发展,以及更加广泛的应用.
2 遥感图像道路基本特点
在应用遥感技术及图像处理技术提取道路信息时,应先了解遥感图像道路基本特点,包括道路特征及道路影像特征两方面,进而才能结合其基本特点,实现对遥感图像道路信息的准确、有效提取.一般情况下,在对遥感图像道路特点进行分析时,主要從道路几何特征、辐射特征、拓扑特征以及功能特征四方面进行考虑.首先,几何特征是指道路的长度、宽度以及弯曲情况,其中宽度和长度与道路等级有关；其次,辐射特征反映了道路与周围环境之间的对比度,具体表现为灰度特征,同一路段的辐射特征大致相同；另外,拓扑特征是从道路连接处的形状特点来讲的,常见的交叉形状主要有“十”、“Y”、“T”等；最后,功能特征是道路周围存在的各种地理元素,如建筑物、桥梁等,利用这些元素,可以明确道路的具体功能[1].
这些都是遥感图像道路所具备的基本特点,在道路信息提取过程中都发挥了重要作用.借助道路几何特征和辐射特征,可以直接对所获取图像进行统计计算,而拓扑特征和功能特征具有较强的抽象化特点,很难直接提取道路信息的时候,往往需要借鉴以往经验才能实现.只有掌握充足的遥感图像道路特点,才能为道路信息提取提供更加全面、可靠的资料和依据,确保道路信息提取的有效性和准确性,所以,加大对遥感图像道路特点的研究,是促进遥感图像道路信息提取的基础和前提.
3 遥感图像道路信息提取的主要方法
遥感图像道路信息提取研究开始于20世纪70年代,国内研究步伐落后于国际先进水平20年左右.经过将近40年的发展,遥感图像道路信息提取方法不断更新、进步,在此过程中,所出现及应用到的方法主要包括以下几种：
3.1 Snakes模型方法
Snakes模型是利用高层次知识构建函数模型,以此来反映出图像特点,从中提取有价值信息,该方法可以将图像特征提取进行集中处理,将能量降低到最小化.利用Snakes模型方法提取遥感图像道路信息,可以从数学思维角度进行考虑,通过求解目标函数的最小值,来获取道路信息.在应用Snakes模型方法时,先利用道路各种属性构建函数模型,然后将道路特征内嵌到模型中,对函数模型进行计算,进而完成道路信息提取.利用Snakes模型方法,即便是存在噪声或者道路存在较大间隙时,也可以提取道路信息,但是需要严格控制好各项参数,并对初始点进行准确定位[2].其中,在初始点定位环节,主要有人工给定初始种子点和自动种子点给定两种方式.
3.2 数学形态方法
数学形态方法是从道路几何形状方面进行考虑,利用专业的结构元素,通过开闭运算、腐蚀、细化等多種方法对道路遥感图像进行处理,提取相关道路信息.在应用数学形态方法提取道路信息时,应选择合适的结构元素,并确定其大小以及元素序列,这是确保该方法有效应用的前提,所以,数学形态方法存在较大的局限性[3].另外,当前研究中,结构元素选择及大小确定方面的内容较少,同时,还存在人工参与多、自动化程度低的缺点,所以,基于数学形态的遥感图像道路信息提取方法,还存在较大的提升和改进空间.
结论：大学硕士与本科遥感图像毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写遥感图像方面论文范文。
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