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高分辨率遥感影像道路提取方法研究的开题报告
开题报告标题：高分辨率遥感影像道路提取方法研究
一、研究背景及意义
道路是城市交通的重要组成部分，也是城市发展的重要基础设施。传统的道路提取方法主要是基于地面高程模型、数字地形模型和机载激光雷达数据等获取道路位置和形态信息。然而，这些方法只适用于地面光滑的区域，而在复杂的城市环境中，由于建筑物、树木和其他复杂的地物造成的阴影和干扰等因素，对道路提取造成了很大的困难。高分辨率遥感影像作为一种获取城市地物信息的有效手段，已经成为道路提取的重要研究领域。
由此可见，高分辨率遥感影像道路提取方法的研究具有重要意义，不仅能够促进城市交通的发展，也可以为城市规划提供重要参考。
二、研究目的和研究内容
本研究旨在研究高分辨率遥感影像道路提取的方法，提高道路提取的精度和效率。具体研究内容包括：
1.传统的基于形状和纹理特征的方法进行分析与总结，了解其优缺点和其适用的场景。
2.应用深度学习方法进行道路提取，比较各种深度学习模型在道路提取中的效果。
3.结合边缘检测和形态学处理等方法进一步提高道路提取的精度和效率。
三、研究方法
本研究采用实证研究方法，根据高分辨率遥感影像特点和道路特征，分析和总结传统的基于形状和纹理特征的道路提取方法，同时应用深度学习方法进行道路提取，比较各种深度学习模型的优劣，还采用边缘检测和形态学处理等方法进一步提高道路提取的精度和效率。
四、预期研究成果和意义
通过本研究，预期取得以下成果：
1.对传统的基于形状和纹理特征的道路提取方法进行分析和总结，了解其优缺点和适用场景。
2.应用深度学习方法进行道路提取，并比较各种深度学习模型的效果。
3.结合边缘检测和形态学处理等方法提高道路提取的精度和效率，为道路提取提供新的思路和方法。
本研究对于高分辨率遥感影像道路提取的精度和效率方面提供了一定的借鉴，为城市交通、城市规划等相关领域提供了参考意见和决策支持。