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引入多尺度几何分析的高分辨率遥感影像城市道路信息提取方法研究的任务书
一、研究背景
近年来，随着高分辨率遥感影像获取技术的不断发展，对于城市道路信息的提取需求越来越迫切。城市道路是城市基础设施的重要组成部分，对于城市交通、城市规划和城市管理都具有重要意义。因此，如何准确、快速地提取城市道路信息，一直是遥感技术研究的热点和难点。
传统的城市道路信息提取方法主要是基于像元分类或者目标识别，其局限性在于无法克服地物覆盖和复杂结构的影响。因此，近年来，多尺度几何分析技术被广泛引入到城市道路信息提取中，可以有效提高道路提取的精度和鲁棒性。
在此背景下，本研究旨在利用多尺度几何分析技术，研究一种高分辨率遥感影像城市道路信息提取方法，以提高道路提取的精度和鲁棒性，以满足城市规划和管理的需求。
二、研究内容
1.多尺度几何分析算法研究，包括多尺度分析、多方向分析、多尺度多方向分析等；
2.基于多尺度几何分析算法，研究高分辨率遥感影像城市道路信息的特征提取方法；
3.研究道路信息的分类方法，包括基于像元分类和基于目标识别的方法；
4.利用所研究的方法，进行算法实验与结果分析，评估算法的准确性和鲁棒性。
三、研究意义
1.通过引入多尺度几何分析技术，提高城市道路信息提取精度和鲁棒性；
2.为城市规划和管理提供准确的道路信息支持，更好地服务于城市建设；
3.为遥感技术在城市管理、城市规划等领域的应用提供新思路和新方法。
四、研究方法
本研究主要采用实验方法，通过对高分辨率遥感影像进行多尺度几何分析，和基于像元分类和基于目标识别的方法进行特征提取和分类，评估算法的准确性和鲁棒性。
五、研究进度及计划
第一年：
1.文献调研，研究多尺度几何分析算法，并对其进行分析和总结；
2.建立城市道路信息提取数据集，对数据进行预处理，包括边界增强、均衡处理等；
3.研究特征提取方法，根据多尺度几何分析算法，提取高分辨率遥感影像城市道路信息的特征；
4.实现像元分类算法，将提取的特征进行分类，并评估其准确性和鲁棒性。
第二年：
1.建立目标识别数据集，提取高分辨率遥感影像中的城市道路信息，用于算法实验；
2.基于目标识别方法，将提取的特征进行分类和识别，并评估其准确性和鲁棒性；
3.分析实验结果，对算法进行优化和改进；
4.撰写论文，参加国内、国际学术会议或投稿与该研究相关的学术期刊。
六、预期成果
1.提出一种基于多尺度几何分析的高分辨率遥感影像城市道路信息提取方法；
2.对所提取的特征进行基于像元分类和基于目标识别的分类实验，并进行结果分析；
3.对算法进行比较和评估，分析其准确性和鲁棒性；
4.发表学术期刊和参加学术会议，提高本领域影响力。