高分辨率遥感影像道路半自动提取方法研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·道路提取方法综述 | 第12-18页 |
| ·道路半自动提取方法 | 第12-15页 |
| ·道路全自动提取方法 | 第15-17页 |
| ·存在的问题 | 第17-18页 |
| ·研究目标与内容 | 第18-19页 |
| ·课题来源与现有基础 | 第18页 |
| ·研究目标 | 第18页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·文章结构安排 | 第19-21页 |
| 2 道路提取基本理论知识 | 第21-32页 |
| ·高分辨率遥感影像数据的特点 | 第21页 |
| ·高分辨率遥感影像特征与面临的问题 | 第21-25页 |
| ·高分辨率遥感影像对象特征 | 第21-22页 |
| ·高分辨率遥感影像道路特征 | 第22-24页 |
| ·高分辨率遥感影像道路提取难点问题 | 第24-25页 |
| ·高分辨率遥感影像道路特征增强 | 第25-31页 |
| ·影像融合 | 第26-28页 |
| ·对比度拉伸 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 模板匹配与KL散度相结合的道路半自动提取方法 | 第32-44页 |
| ·道路初始化 | 第32-34页 |
| ·道路模型的建立 | 第34-37页 |
| ·模型构建的基本思路 | 第34页 |
| ·KL散度相似性匹配准则 | 第34-35页 |
| ·道路轨迹拟合模型 | 第35-37页 |
| ·人机交互模式的设计 | 第37-38页 |
| ·基于模板匹配的道路提取步骤 | 第38-40页 |
| ·实验与对比分析 | 第40-43页 |
| ·实验 | 第40-41页 |
| ·对比分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于最短路径的道路半自动提取方法 | 第44-56页 |
| ·最短路径算法 | 第44-46页 |
| ·图的基本理论 | 第44-45页 |
| ·最短路径问题 | 第45页 |
| ·基本的最短路径算法 | 第45-46页 |
| ·基于最短路径道路模型的建立 | 第46-50页 |
| ·模型构建的基本思路 | 第46-47页 |
| ·局部边界特征的表达 | 第47-48页 |
| ·基于Dijkstra算法最短路径计算 | 第48-50页 |
| ·基于最短路径道路提取步骤 | 第50-52页 |
| ·实验和结果分析 | 第52-55页 |
| ·实验 | 第52-54页 |
| ·结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 综合实验与分析 | 第56-62页 |
| ·道路提取工具的研制与集成 | 第56-59页 |
| ·集成环境 | 第56-57页 |
| ·关键技术 | 第57-59页 |
| ·复杂道路网综合提取实验 | 第59-62页 |
| ·实验一 | 第59-60页 |
| ·实验二 | 第60-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简历 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
