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摘 要：针对遥感图像中路网信息的自动识别问题，该文将小波模极大值边缘检测方法和模糊连接度方法结合，提- S$ E6 J% C& f d" W+ A
出一种改进的模糊连接度方法。采用小波模极大值边缘检测方法进行模糊连接度种子点的自动选择，解决传统模糊* |' [3 B2 F) B# j' j8 l( I
连接度理论中种子点难以自动选择的问题。在此基础上，对传统的模糊相似度计算公式进行简化，在保证路网识别
2 w* k1 }. Z2 E# C准确性的同时，大大减少了计算量。采用来自 Quickbird 高分辨商业遥感卫星的 3 组影像进行实验，验证了该文提. G G- ^# x7 |: s$ d
出的路网识别方法具有较高的准确性和计算速度。
2 N, }4 L% G" l% F K关键词：遥感图像；路网信息识别；模糊连接度；小波模极大值；图像边缘检测
+ P9 o* K; _4 x# ~1 引言
' Q6 T8 D6 z+ u- O5 V: p6 [对交通路网信息的准确调查和测绘是做好交通5 @7 C5 x2 h$ w0 X+ I1 L/ b/ M q
规划方案的重要前提。传统的交通路网测绘方法大
: n$ k C5 F, @7 X0 ~多还是基于人工方式，耗时费力，准确度较低，无# f2 j% ~' h5 R( z8 y
法适应我国交通路网建设的快速发展。遥感技术是9 g) h: K8 K+ ]6 d0 H3 |* ]
目前发展迅速的获取地理信息的新型技术手段[1]。从9 a$ c4 y3 l5 R9 u8 m6 K
遥感图像中识别路网信息可以快速监测交通路网信: J/ s% ~! K& g8 C2 @
息的变化情况，可广泛应用于路网规划、车辆导+ }" ~0 j) n T: N; M+ ^0 C, Y2 t1 Y7 x
航、应急救灾、施工监管以及国防军事等领域。! Z1 L3 P! V* [+ H% f7 J8 q+ ^4 q- p
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5 y+ ]" I# N- Q% J5 u附件下载：4 V. Y* n$ t3 H
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发表于 2020-11-20 10:50
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