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基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路信息提取
随着现代遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像作为非常重要的地理信息数据，对城市规划、交通规划、环境监测等领域有非常重要的应用价值。在其中，道路信息提取是城市规划和交通规划等领域的基础。
传统的遥感影像道路信息提取方法主要是基于人工制图和人工干预，费时费力且效率较低。为了提高效率和精度，自动化的道路信息提取方法逐渐受到重视。
本文提出了一种基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路信息提取方法。这种方法主要是通过数字图像处理技术和数学形态学理论来实现道路信息的自动提取。
首先，我们将高分辨率遥感影像转换为灰度图像，然后通过阈值分割来将灰度图像分为道路和非道路两个部分，同时通过去噪和填补空洞等操作，可以清晰地提取道路轮廓线。
随后，我们采用数学形态学中的膨胀和腐蚀操作来进一步提取道路信息。具体地，在分割出道路轮廓线后，我们首先进行膨胀操作，使道路轮廓线变得更加宽厚。接着，进行腐蚀操作，使道路轮廓线变得更加细化。最后，我们通过膨胀和腐蚀后的影像，提取出道路内部的细节信息。
最后，为了进一步提高道路信息提取的精度和准确性，我们采用了多种算法进行特征提取和分类。具体来说，我们将道路信息分为直线、曲线和交叉口等几类，通过特征提取技术，可以对不同类型的道路信息进行识别和分类。
实验结果表明，本方法能够有效地实现高分辨率遥感影像道路信息的自动提取，并且具有较高的准确性和精度，可以帮助城市规划和交通规划等领域更快更准地获取道路信息，从而提高了数据处理的效率和准确性。
总之，本文提出的基于阈值分割与数学形态学的高分辨率遥感影像道路信息提取方法，不仅有着较好的理论基础和实践应用价值，而且在未来的工作中，还可以通过不断优化和改进，实现更高效、更准确的道路信息提取。