SAR图像中道路网络提取及GIS空间数据更新方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-30页 |
| 1.1 问题的提出 | 第13-16页 |
| 1.2 道路网络特性 | 第16-18页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第18-24页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第24-30页 |
| 1.4.1 论文的主要研究内容 | 第24-26页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第26-30页 |
| 第二章 分类SAR图像中道路网络提取 | 第30-49页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.2 SAR图像聚类分析 | 第31-34页 |
| 2.2.1 FCM算法 | 第31-33页 |
| 2.2.2 FCM算法对SAR图像聚类 | 第33-34页 |
| 2.3 基于遗传算法的道路网络提取 | 第34-42页 |
| 2.3.1 遗传算法简介 | 第34-35页 |
| 2.3.2 应用遗传算法的道路网络提取方法 | 第35-41页 |
| 2.3.3 实验结果 | 第41-42页 |
| 2.4 基于Snakes的道路网络提取 | 第42-48页 |
| 2.4.1 Snakes简介 | 第43-44页 |
| 2.4.2 骨架提取与跟踪 | 第44-45页 |
| 2.4.3 应用Snakes连接道路中心线 | 第45-48页 |
| 2.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 基于模糊推理的SAR图像中道路网络提取 | 第49-69页 |
| 3.1 引言 | 第49-50页 |
| 3.2 模糊理论基础 | 第50-55页 |
| 3.2.1 模糊集合 | 第50-52页 |
| 3.2.2 模糊规则与模糊推理 | 第52-54页 |
| 3.2.3 模糊推理系统 | 第54-55页 |
| 3.3 道路网络提取算法 | 第55-67页 |
| 3.3.1 线段提取 | 第55-60页 |
| 3.3.2 线段的组织 | 第60-61页 |
| 3.3.3 基于模糊推理的线段连接 | 第61-66页 |
| 3.3.4 实验结果分析 | 第66-67页 |
| 3.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第四章 基于多传感器图像数据融合的道路网络提取 | 第69-93页 |
| 4.1 引言 | 第69-70页 |
| 4.2 数据融合技术概述 | 第70-75页 |
| 4.2.1 数据融合的基本概念 | 第70-71页 |
| 4.2.2 数据融合层次及其融合方法 | 第71-75页 |
| 4.3 基于D-S理论融合的道路网络提取 | 第75-86页 |
| 4.3.1 方法概述 | 第75-77页 |
| 4.3.2 局部道路检测算子 | 第77-80页 |
| 4.3.3 基于D-S理论的道路特征融合检测 | 第80-82页 |
| 4.3.4 基于模糊推理系统的线段连接 | 第82-83页 |
| 4.3.5 实验结果 | 第83-86页 |
| 4.4 SAR图像中道路网络提取算法定量评价 | 第86-92页 |
| 4.4.1 道路网络参考 | 第87页 |
| 4.4.2 数据匹配 | 第87-88页 |
| 4.4.3 道路网络评价标准 | 第88-90页 |
| 4.4.4 四种道路网络提取算法的定量评价 | 第90-92页 |
| 4.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 地理信息系统道路网络数据更新 | 第93-105页 |
| 5.1 引言 | 第93-94页 |
| 5.2 地理信息系统及GIS道路网络数据 | 第94-97页 |
| 5.3 遥感与GIS的集成 | 第97-98页 |
| 5.4 道路网络数据更新框架 | 第98-99页 |
| 5.5 利用遥感图像自动更新GIS道路网络数据 | 第99-104页 |
| 5.5.1 道路网络数据的变化检测 | 第100-101页 |
| 5.5.2 道路网络数据集成 | 第101-102页 |
| 5.5.3 算法流程 | 第102-103页 |
| 5.5.4 实验结果及讨论 | 第103-104页 |
| 5.6 本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 结束语 | 第105-108页 |
| 6.1 主要研究工作及创新性成果 | 第105-106页 |
| 6.2 后续应开展的研究工作 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 攻读学位期间完成的论文和参加的科研情况 | 第118-119页 |
