利用高分辨率遥感影像提取城市路网信息
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 基于像素的道路提取 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于对象的道路提取 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于知识的道路提取 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第15-18页 |
| 1.4 研究工作特色和创新点 | 第18页 |
| 1.5 论文框架结构 | 第18-20页 |
| 第二章 原理与方法 | 第20-31页 |
| 2.1 多尺度城市道路网 | 第20-23页 |
| 2.1.1 城市道路类型及其影像特征 | 第20-22页 |
| 2.1.2 城市道路网提取的影响因素 | 第22-23页 |
| 2.2 道路边缘信息提取 | 第23-24页 |
| 2.2.1 边缘检测 | 第23页 |
| 2.2.2 Canny边缘检测算子 | 第23-24页 |
| 2.3 影像分割 | 第24-26页 |
| 2.3.1 影像分割方法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 多分辨率分割算法 | 第26页 |
| 2.4 影像对象的特征 | 第26-27页 |
| 2.5 多尺度最优分割层次道路提取模型 | 第27-29页 |
| 2.5.1 道路最优尺度对象层获取 | 第27-28页 |
| 2.5.2 基于最优尺度的道路分割层次体系 | 第28页 |
| 2.5.3 多尺度最优分割层次道路提取模型 | 第28-29页 |
| 2.6 结合数据挖掘技术的影像对象分类方法 | 第29-30页 |
| 2.7 数学形态学基本运算 | 第30-31页 |
| 第三章 研究区概况与数据准备 | 第31-41页 |
| 3.1 数据源及研究区概况 | 第31-33页 |
| 3.2 影像预处理与边缘增强 | 第33-35页 |
| 3.3 影像对象特征 | 第35-39页 |
| 3.4 影像分割参数优选方法 | 第39页 |
| 3.5 影像分类后处理方法 | 第39-41页 |
| 第四章 实验结果及其分析 | 第41-96页 |
| 4.1 研究区1 | 第41-56页 |
| 4.1.1 边缘信息提取 | 第41-43页 |
| 4.1.2 多分辨率影像分割 | 第43-45页 |
| 4.1.3 特征提取与道路可分性分析 | 第45-47页 |
| 4.1.4 道路提取 | 第47-54页 |
| 4.1.5 分类后处理 | 第54-56页 |
| 4.2 研究区2 | 第56-67页 |
| 4.2.1 边缘信息提取 | 第56-57页 |
| 4.2.2 多分辨率影像分割 | 第57-59页 |
| 4.2.3 特征提取与道路可分性分析 | 第59-61页 |
| 4.2.4 道路提取 | 第61-65页 |
| 4.2.5 分类后处理 | 第65-67页 |
| 4.3 研究区3 | 第67-78页 |
| 4.3.1 边缘信息提取 | 第67-68页 |
| 4.3.2 多分辨率影像分割 | 第68-69页 |
| 4.3.3 特征提取与道路可分性分析 | 第69-71页 |
| 4.3.4 道路提取 | 第71-75页 |
| 4.3.5 分类后处理 | 第75-78页 |
| 4.4 研究区4 | 第78-87页 |
| 4.4.1 边缘信息提取 | 第78页 |
| 4.4.2 多分辨率影像分割 | 第78-80页 |
| 4.4.3 特征提取与道路可分性分析 | 第80-82页 |
| 4.4.4 道路提取 | 第82-85页 |
| 4.4.5 分类后处理 | 第85-87页 |
| 4.5 结果分析与讨论 | 第87-96页 |
| 4.5.1 研究区多分辨分割最优参数结果分析 | 第87-89页 |
| 4.5.2 特征提取与道路可分性分析 | 第89-91页 |
| 4.5.3 道路分类提取结果分析 | 第91-93页 |
| 4.5.4 精度评价结果及分析 | 第93-96页 |
| 第五章 结论与展望 | 第96-99页 |
| 5.1 结论 | 第96-97页 |
| 5.2 展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-106页 |
| 在学期间的研究成果 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107页 |
