基于高分遥感影像的道路信息快速提取技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·道路信息提取的研究进展 | 第9-13页 |
| ·道路提取的研究现状 | 第9-12页 |
| ·道路提取常用方法平台 | 第12-13页 |
| ·道路提取存在的问题和发展趋势 | 第13页 |
| ·研究的内容 | 第13-14页 |
| ·研究的技术路线 | 第14-15页 |
| 2 基于高分遥感影像的道路提取关键技术 | 第15-22页 |
| ·高分遥感影像 | 第15-16页 |
| ·高分遥感影像的发展过程 | 第15-16页 |
| ·高分遥感影像的特点 | 第16页 |
| ·面向对象的遥感信息提取 | 第16-19页 |
| ·面向对象的影像分析 | 第17-18页 |
| ·面向对象提取的特性 | 第18页 |
| ·面向对象提取的主要优势 | 第18-19页 |
| ·高分辨率影像道路提取技术要求 | 第19-22页 |
| ·道路的分类 | 第19页 |
| ·道路的影像特征 | 第19-20页 |
| ·高分遥感影像道路提取的困难 | 第20-22页 |
| 3 基于eCognition的道路提取技术实现 | 第22-43页 |
| ·eCognition软件介绍 | 第22-23页 |
| ·基于面向对象的影像分割 | 第23-30页 |
| ·影像分割的基本概念和原理 | 第23-24页 |
| ·影像分割的方法 | 第24-27页 |
| ·影像分割方法的对比分析 | 第27-30页 |
| ·影像的分类思想 | 第30-35页 |
| ·影像分类的基本思想 | 第30页 |
| ·影像模糊分类的流程 | 第30-31页 |
| ·影像模糊分类的方法 | 第31-32页 |
| ·常用的分类特征 | 第32-35页 |
| ·道路的提取实验 | 第35-43页 |
| ·道路的分割参数测试 | 第36-37页 |
| ·道路的分类参数测试 | 第37-43页 |
| 4 道路信息提取的实证研究 | 第43-61页 |
| ·研究区概况 | 第43-44页 |
| ·研究区基本概况 | 第43页 |
| ·研究区数据源 | 第43-44页 |
| ·影像分割 | 第44-48页 |
| ·影像分类 | 第48-56页 |
| ·结果输出 | 第56-59页 |
| ·对比分析 | 第59-61页 |
| 5 结论与讨论 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61页 |
| ·讨论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
