面向对象的高分辨率遥感影像道路信息提取的任务书.docx

面向对象的高分辨率遥感影像道路信息提取的任务书
任务书
任务名称：基于面向对象方法的高分辨率遥感影像道路信息提取
任务目的：
高分辨率遥感影像在道路信息提取方面具有广泛的应用前景，可以广泛用于城市规划、交通管理、环境监测等领域。本任务的目的是通过面向对象方法，对高分辨率遥感影像中的道路信息进行提取和识别，为相关领域提供可靠的数据支持。
任务需求：
1.数据准备：收集适当的高分辨率遥感影像数据，确保数据质量的可用性。
2.数据处理：对收集到的高分辨率遥感影像数据进行预处理，包括去除数据中的噪声和伪影等。
3.道路信息提取：通过面向对象方法，提取高分辨率遥感影像中的道路信息，包括道路中心线、道路边缘等关键信息。
4.算法优化：对提取道路信息的算法进行优化，提高道路信息提取的准确率和效率。
5.结果评估：针对提取出来的道路信息，进行评估和验证，并与其他方法进行比较和分析。
6.技术文档撰写：编写技术文档，详细介绍算法实现和结果分析的过程，方便复现和应用。
任务流程：
1.数据准备：收集高分辨率遥感影像数据，并进行数据质量检查和转换处理。
2.数据预处理：对高分辨率遥感影像数据进行去噪声和伪影等预处理。
3.物体分割：通过面向对象方法，将道路目标与背景区分开来。
4.特征提取：对道路目标进行特征提取，包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
5.分类识别：基于特征提取，对道路目标进行分类识别。
6.结果分析：对提取出来的道路信息进行评估和验证，并与其他方法进行比较和分析。
7.技术文档编写：编写技术文档，详细介绍算法实现和结果分析的过程。
任务难点：
1.高分辨率遥感影像数据的质量和处理方法对道路信息提取的准确率有很大的影响。
2.道路目标的特征提取和分类识别，需要选择合适的算法方法和特征参数，以确保提取结果的准确性。
3.在算法优化和结果评估方面，需要考虑实际应用的场景和需求，确保算法具有实用性和可改进性。
参考文献：
1.谭鹏飞,田帅,张家文等.基于遥感影像的城市道路信息自动提取研究[J].国土资源遥感,2017,29(2):125-130.
2.马勇,王瑜,孙叶等.基于面向对象方法的遥感影像道路信息提取研究[J].农业网络信息,2016,15:53-56.
3.李文晗,赵春山,纪青林等.城市遥感道路提取关键技术研究[J].测绘与空间地理信息,2015,38(3):82-85.