高分辨率遥感影像道路提取方法研究的任务书.docx
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高分辨率遥感影像道路提取方法研究的任务书.docx
高分辨率遥感影像道路提取方法研究的任务书任务书任务标题:高分辨率遥感影像道路提取方法研究任务目的:近年来,随着卫星遥感技术的不断发展,获得高分辨率的遥感影像已成为可能。通过高分辨率的遥感影像,可以更加准确快速地提取影像中的道路信息。因此,本次任务的目的是研究高分辨率遥感影像道路提取方法,并实现该方法的算法设计与实现。任务要求:1.分析影像处理中的相关理论知识,熟悉道路提取技术的基本原理和方法;2.对高分辨率遥感影像道路提取的方法进行研究,包括传统的基于手工特征的方法和深度学习方法,探索不同方法的优缺点和适
高分辨率遥感影像道路提取方法研究.docx
高分辨率遥感影像道路提取方法研究高分辨率遥感影像道路提取方法研究摘要:随着高分辨率遥感影像的广泛应用,道路提取成为了遥感图像处理中的一个重要任务。本文综述了目前高分辨率遥感影像道路提取的一些常用方法,并详细介绍了其中几种具有代表性的方法,包括基于阈值分割的方法、基于形态学操作的方法以及基于深度学习的方法。通过对比这些方法的优缺点,我们发现基于深度学习的方法在道路提取中表现出较好的性能。最后,我们讨论了目前存在的一些挑战和未来的研究方向。关键词:高分辨率遥感影像;道路提取;阈值分割;形态学操作;深度学习1.
高分辨率遥感影像城区道路提取方法研究.docx
高分辨率遥感影像城区道路提取方法研究摘要本文研究了高分辨率遥感影像城区道路提取方法。首先介绍了遥感影像的基本概念和相关技术,包括传感器、分辨率、图像处理等。然后,分析了城区道路提取的难点,包括建筑物影响、树冠遮挡、地面物体干扰等。接着,介绍了目前常用的道路提取方法,包括传统的图像处理方法和深度学习方法。最后,以一幅高分辨率遥感影像为例,结合实验数据,对比了不同方法的效果,得出了深度学习方法在城区道路提取中的优越性。关键词:高分辨率遥感影像、城区道路提取、图像处理、深度学习、效果对比AbstractThis
遥感影像道路提取方法研究的任务书.docx
遥感影像道路提取方法研究的任务书任务书题目:遥感影像道路提取方法研究任务背景:近年来,随着城市化进程加快和交通网络建设的不断完善,道路建设数量和规模持续增长,一些未被标明的道路,如未登记的小路、村间道路等,也在逐渐发展。研究遥感影像道路提取方法,对于城市建设和交通规划至关重要。任务目标:通过研究不同遥感影像道路提取方法,选择合适的方法提取城市道路信息,为城市规划和交通规划提供数据支持。任务内容:1.收集不同类型的遥感影像数据,包括GoogleEarth和高分辨率卫星影像等。2.根据所选遥感影像,使用不同的
高分辨率遥感影像道路提取方法研究的开题报告.docx
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