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开题报告

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开题报告
一、研究背景和意义：
高分辨率遥感影像是目前城市道路信息提取的一种主要数据源。

因
为城市道路是城市基础设施中最基本的组成部分，因此准确提取城市道
路信息对于城市规划、交通管理等方面具有重要的意义。

然而，由于城
市道路的复杂性和多样性，传统的城市道路信息提取方法存在提取精度低、漏检率高等问题。

为解决这些问题，研究者们提出了多种基于遥感影像的城市道路信
息提取方法，并且取得了一定的效果。

但是，由于城市道路的几何形态
的多尺度特征，单一尺度的分析容易忽略道路表现出不同关键点之间的
变化，从而导致在提取精度方面存在一定的局限性。

因此，以多尺度几何分析为理论基础，结合高分辨率遥感影像技术，对城市道路信息提取方法进行研究，对提高城市道路信息提取精度、减
少漏检率具有重要的理论和实际意义。

二、研究内容和方法：
1. 研究城市道路的多尺度几何特征，并建立相应的多尺度模型。

为
了将不同尺度的信息进行有效的整合，研究者将采用基于不同滤波器的
多尺度分层编码方法。

2. 借助高分辨率遥感影像技术，探究多尺度几何分析在城市道路信
息提取中的应用。

研究者将根据建立的多尺度模型，设计基于遥感影像
的城市道路信息提取算法。

3. 对算法进行实验验证。

研究者将选择城市道路信息提取中常见的
遥感数据集对算法进行测试，并对比分析本算法与其他常用算法的优劣。

三、预期的研究成果：
1. 建立城市道路的几何多尺度模型，用于分析城市道路的形态特征；
2. 设计基于多尺度分层编码的高分辨率遥感影像城市道路信息提取
算法，有效提高道路信息的提取精度；
3. 验证算法的有效性，表明本算法在城市道路信息提取方面的优势。

四、研究难点和可行性：
研究难点主要在于多尺度几何分析的建模和算法设计的复杂性，以
及高分辨率遥感影像处理的难度。

这需要对几何分析和遥感影像数据处
理技术有很高的认识和能力。

研究可行性在于目前城市道路信息提取的数据源主要是高分辨率遥
感影像，而遥感影像技术已经相当成熟，同时在计算机视觉和模式识别
方面也有很多成熟的算法可供借鉴，可以为本研究提供可靠的技术支持。

五、研究计划：
第一年：
1.构建城市道路的几何模型，并分析不同尺度的几何特征；
2.设计基于多尺度分层编码的城市道路特征提取方法；
3.进行算法优化和代码实现。

第二年：
1.选择城市道路信息提取中常用的遥感数据集，对算法进行测试；
2.对比分析本算法与其他常用算法的优劣；
3.对算法进行进一步优化。

第三年：
1.进行算法优化和改进；
2.完成实验验证；
3.撰写论文并进行学术交流。

六、参考文献：
1. Ma Q, Zhang H, Wang Y. Multi-scale geometric analysis of high-resolution remote sensing images for urban road network extraction[J]. International Journal of Remote Sensing, 2012, 33(8): 2461-2477.
2. Chang C I, Chiang S H, Chen H C. Integrated feature-based classification of high-resolution urban remote sensing images[J]. International Journal of Remote Sensing, 2009, 30(22): 5871-5895.
3. 杨忠明, 吴鹏, 王志华. 基于遥感影像的城市道路提取研究[J]. 测绘科学, 2010, 35(3): 18-22.
4. Zhang S, Liu X, Wang W, et al. Semi-automatic road network extraction from high-resolution remote sensing images using deep learning[J]. Remote Sensing Letters, 2018, 9(1): 1-10.。