|
|
EDA365欢迎您登录！
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册
x
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
; N! ~; Z$ X$ J# H+ W, ?+ v. u- H8 y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% W2 `9 h8 X4 H# l# N
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! b1 k7 u( U3 c4 N7 `
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; _3 q, w* A' B d" Z; Q, ]
出的路网识别方法具有较高的准确性和计算速度。
! a8 o( r* x s6 k5 R0 a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# Z, N2 s4 A( [9 I" b) k V2 O" U
1 引言) o% ?( k7 ?1 T& P3 Q. B2 M3 p8 }
对交通路网信息的准确调查和测绘是做好交通
- s( p6 `: f4 B: g规划方案的重要前提。传统的交通路网测绘方法大
7 L* f# `; D' c4 {8 F- ^多还是基于人工方式，耗时费力，准确度较低，无) g8 w5 e* R+ h9 Y4 [
法适应我国交通路网建设的快速发展。遥感技术是 M4 i9 e# F8 \2 `# }2 N
目前发展迅速的获取地理信息的新型技术手段[1]。从1 D! c% J( m, e/ `8 t7 B
遥感图像中识别路网信息可以快速监测交通路网信& q2 D$ z2 Y. p. V. ]- {% r
息的变化情况，可广泛应用于路网规划、车辆导+ g; q/ v! ^9 m% o, Y1 L1 B& q
航、应急救灾、施工监管以及国防军事等领域。% L6 ^" V, W( m5 v$ S
; d9 d5 K, b5 z2 y/ T7 h3 T0 ?
, s6 ?; Q! b, |6 W' e4 E$ K
- u2 i" j0 B. I4 t; ]4 X. t- l% o" V5 ^+ m8 M1 a7 l5 s+ @5 m
: m6 v s* g( n( d' p- V1 e附件下载：2 V: c; I! T# v) S# f
+ \* q# t5 C* B9 E* E |
|
/1 
发表于 2020-11-20 10:50
收藏
淘帖
支持！
反对！