高分辨率遥感影像城市道路提取方法的研究的任务书.docx

高分辨率遥感影像城市道路提取方法的研究的任务书
一、研究背景
在城市化进程中，城市道路作为城市交通网络的基本组成部分，对城市交通流、物流和信息流的顺畅运转起着重要作用。因此，准确快速地提取城市道路对于城市交通管理、规划和资源调度都有着重要的意义。另外，随着卫星遥感技术和空间分辨率的不断提高，高分辨率遥感影像已被广泛应用于城市道路的提取中。
二、研究目的
本研究旨在探究一种高分辨率遥感影像城市道路提取方法，通过对多种道路特征的提取和判断，实现对城市道路的准确提取。
三、研究内容及步骤
1.数据获取：采集不同分辨率的遥感影像数据，包括航拍图像和卫星图像，并进行预处理，去除噪声、增强对比度等。
2.道路特征提取：采用多种特征提取方法，如基于颜色、纹理和形态学的道路提取方法，分别从图像的颜色、纹理和形态等特征进行道路提取。
3.道路特征判断：将提取出的道路特征进行判断，并对每个像元进行二分类，以找出道路和非道路区域，采用多种分类方法，如支持向量机（SVM）、最小二乘法（OLS）和人工神经网络（ANN）等。
4.优化方法：通过各种方法对提取结果进行优化，消除道路断点、连接漏洞以及过度提取等问题，例如道路匹配、边缘处理等。
5.精度评估：对所提取道路进行精度评估，评估指标包括精度、召回率和F1值等。
四、研究意义
本研究将提供高分辨率遥感影像城市道路提取方法，为城市交通管理、规划和资源调度提供一种可行、准确的道路提取方法，同时该研究还可以为其他领域的遥感图像分析提供借鉴。
五、进度安排
第一年
1.调研现有相关的城市道路提取方法，掌握现有研究成果和进展。
2.学习遥感影像的基本概念和处理方法。
3.确定所用数据集和遥感影像处理软件。
第二年
1.采集不同的遥感影像数据，并进行预处理。
2.基于颜色、纹理和形态学的道路提取方法。
第三年
1.采用多种分类方法，如SVM、OLS和ANN等方法进行道路特征判断。
2.优化方法，对提取结果进行优化。
第四年
1.精度评估，对所提取道路进行精度评估。
2.撰写研究报告并发布在期刊上。
六、预期成果
1.一种高分辨率遥感影像城市道路提取方法的探究和研究成果；
2.相关的技术资料和处理界面的相关软件；
3.期刊发表的学术论文一篇。
七、预算
研究所需的经费主要用于：
1.遥感影像的采集和处理；
2.实验所需的计算机设备、软件和维护费用；
3.差旅费、研讨会费用和印刷发表论文等费用。
注：以上预算仅供参考。
八、研究团队
本研究团队由具有遥感图像处理、机器学习和图像分析等相关技术背景的博士、硕士和工程师组成，共计3人。其中博士1人，硕士1人，工程师1人。