高分辨率遥感影像道路提取方法研究（民办）开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述

1.1 选题的目的和意义

道路作为基础地理信息,是地理信息数据的重要组成部分,是地理信息系统应用的基础数据,如车辆导航、交通管理、突发事件快速反应等。基础地理信息数据的价值取决于其现势性,随着gis应用的深入,人们对数据的现势性提出了更高的要求,需要数据的实时或准实时的更新^[1]。卫星遥感影像能快速提供地球表面的信息,高分辨率卫星影像的发展使得提取高精度的gis信息、地图更新、目标识别等成为可能。道路交通是制约一个地区经济发展的重要方面,同时道路网又是城市和区域分析的主要线索,城市由路网分隔成若干街区,而农村则由主要公路分隔成块,因此,从遥感影像中提取出道路网,不仅对交通运输而言是有用的,对城市街区和农村其它目标的识别和量测也会有简化处理过程的作用^[2]。

随着实时、全天候、大面积获得地面高分辨率、高精度、多时相、多光谱的数字影像成为可能。而又作为获得地面几何与物理信息的主要信息源,遥感影像解译或者说信息的自动提取是摄影测量与遥感以及计算机视觉等领域的热门课题,有着十分重要的理论和意义。道路不仅是一种重要的基础地理信息，而且可以作为提取其他地物目标的线索和参考系。影像上的道路虽然比其他地物更突出，但实现起来却很困难^[3]。这主要是因为目前计算机人工智能还远未达到完全自动地从数字影像中理解与提取地物信息的水平^[4]。但是在道路提取方面，国内外还是涌现出了许多重要理论与技术。这里主要是对道路信息提取做了一个总体概述，并展望了其发展趋势。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1、研究的内容

本文基于matlab平台,结合遥感影像中道路的几何特征对高分辨率遥感影像的道路网信息进行提取。首先研究道路自动提取理论和基本算法,主要包括二值形态学和灰度形态学的理论、算法，然后分析高分辨率遥感影像道路提取的特殊性与难点,运用提取运算,阈值分割,形态细化等算法,在模拟影像上实现了道路信息的精确提取。在充分顾及道路的几何特征,在影像上准确实现道路提取算法应用于实验影像中的道路网提取。最后通过细化运算得到道路的中心线信息,进而得到完整的道路网提取结果。

2、解决的问题：