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基于高分辨率遥感影像的建筑物提取及轮廓矢量化研究的任务书
任务书
题目：基于高分辨率遥感影像的建筑物提取及轮廓矢量化研究
1.任务背景
随着遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像已经成为建筑物提取及轮廓矢量化研究的重要数据来源。然而，由于建筑物形态的复杂性和复杂的背景干扰，如何高效准确地提取建筑物轮廓仍然是一个挑战。
2.任务目标
本任务旨在研究基于高分辨率遥感影像的建筑物提取及轮廓矢量化方法，包括以下目标：
（1）提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息；
（2）对提取的建筑物轮廓进行自适应平滑处理，进一步提高轮廓的精度；
（3）将轮廓矢量化，便于后续分析和应用。
3.任务内容
本任务包括以下内容：
（1）数据准备：获取高分辨率遥感影像，并进行预处理，如去噪、平滑、增强等操作。
（2）建筑物提取：应用基于深度学习的目标检测算法或基于图像分割的方法提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息。
（3）轮廓平滑处理：应用自适应窗口大小的高斯滤波方法对提取的建筑物轮廓图进行平滑处理，提高轮廓的精度和连通性。
（4）轮廓矢量化：将平滑处理后的建筑物轮廓图转化为矢量格式，生成建筑物的矢量数据。
4.研究方法
本任务使用的研究方法包括以下方面：
（1）图像处理：采用常用的图像处理方法，如去噪、平滑、增强等，对高分辨率遥感影像进行预处理。
（2）深度学习：应用深度学习算法，如基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，提取建筑物信息。
（3）图像分割：基于图像分割的方法，如基于区域生长或基于水平集的方法，提取建筑物信息。
（4）轮廓平滑：采用自适应窗口大小的高斯滤波方法，对提取的建筑物轮廓图进行平滑处理。
（5）矢量化：将平滑处理后的建筑物轮廓图转化为矢量格式，生成建筑物的矢量数据。
5.具体要求
（1）数据来源：高分辨率遥感影像。数据来源可以是公开数据集或自行获取。
（2）软件要求：MATLAB或Python等图像处理软件。
（3）提取标准：提取的建筑物信息应准确有效，轮廓精度应较高。
（4）提取速度：建筑物提取及轮廓矢量化应该高效、自动化。
（5）结果展示：应展示提取后的建筑物轮廓图和矢量数据，并对结果进行定量分析。
6.参考文献
（1）WangP,LiuJ,CaoX,etal.Robustbuildingdetectioninhigh-resolutionmultispectralremotesensingimageryusingboundary-basedcontextualinformation[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2018,146:366-379.
（2）WangX,QinZ,ZhangX,etal.Automaticbuildingextractionfromhigh-resolutionaerialimageryusingmultiscalesegmentmergingandregiongrowing[C]//InternationalConferenceonMultimediaModeling.Springer,Cham,2020:474-485.
（3）RastiB,ShojaeiD,YousefianS,etal.RobustdeeplearningbuildingextractionfromVHRremotesensingdata[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2020,41(16):6282-6296.
（4）WangJ,ZhaoP,FuB,etal.Buildingcontourextractionfromremotesensingimageswithmultiscaleorientededges[J].RemoteSensing,2017,9(11):1097.