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基于多算法组合的高分辨率遥感影像道路提取研究的开题报告
开题报告：
选题背景：
在城市化进程中，道路交通网络的建设一直是城市发展的重要标志和基础设施。高分辨率遥感影像的广泛应用，可以方便道路规划、交通管理及地图制作等领域。然而，遥感影像中的道路提取一直是一个具有挑战性的问题，特别是在遥感影像中存在噪声、光照变化和遮挡等问题时。因此，高精度、高效的道路提取算法一直是遥感图像处理学术研究的热点问题。
研究思路：
本研究将利用高分辨率遥感影像进行道路提取，在常规的方法基础上，采用多种算法的组合方式，提高道路提取的精度，并实现自动化的道路提取过程。主要研究思路如下：
1、利用多种预处理方法对遥感影像进行预处理，例如Gamma校正、CLAHE直方图均衡化等方法，提高图像的质量及对比度，减少光照变化对图像的干扰，为后续的道路提取提供更好的数据基础。
2、通过图像分割方法分离出可能包含道路的区域，常用的图像分割算法包括K均值、基于区域的分割算法以及基于边缘的分割算法。
3、在分割出的区域基础上，采用多种道路提取算法进行组合，例如Hough变换、Canny检测器、支持向量机（SVM）以及深度学习模型等算法进行道路提取，并对不同算法进行组合，从而获得更高的道路提取精度。
4、基于道路提取结果，采用精度评价指标（如精度、误差率）对算法的优劣进行量化分析，并比较不同组合方式的效果。
5、对结果进行可视化展示及地图制作，便于用户使用和理解道路网络结构。
预期成果：
1、提高遥感影像中道路提取的精度和效率。
2、提出一种多算法组合策略，提高道路提取的精度。
3、根据遥感影像提取道路网络并制作出地图，方便交通规划和管理。
4、为遥感图像处理学术研究及道路提取算法的优化提供参考。
研究计划：
本研究总共预计历时12个月，具体研究计划如下：
第一阶段：调研和文献综述（1个月）
收集相关的文献以及研究现状，分析已有的道路提取算法，为后续的算法优化打下基础。
第二阶段：数据预处理及图像分割（3个月）
对遥感影像进行预处理，基于分割算法提取可能存在道路的区域，并获得分割结果。
第三阶段：多算法组合及实验（6个月）
在第二阶段的结果基础上，采用多种道路提取算法进行组合，并进行实验验证。
第四阶段：实验结果分析和可视化展示（1个月）
基于对实验结果的分析和评估，选择最优算法组合，并进行可视化展示。
第五阶段：论文撰写和答辩准备（1个月）
整理实验结果，撰写论文并准备答辩。
参考文献：
1.XiangguoLin,ChunLiu,andXiaoyuSong.Amultiple-featurebasedroadextractionmethodcombiningwithHoughtransformandACPmethods.InternationalJournalofRemoteSensing,31(7):1741–1757,2010.
2.LiangChenandShigangGong.Roadextractionfromaerialimageusingspatialrelationshipbetweenconnectedoperatorsandactivecontour.AsianConferenceonComputerVision,pages389–398,2009.
3.DanajitAdulyasasandPrayootAkkaraekthalin.Combiningspectral,spatialandcontextualfeaturesforroaddetection.InternationalJournalofRemoteSensing,38(16):1–22,2017.