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多特征约束的高分辨率光学遥感影像道路提取   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对复杂场景中的遥感影像道路提取问题,论文提出了一种多特征约束的影像道路提取方法,并开展了论文方法可行性论证。该方法首先,根据道路宽度的先验知识以及道路的几何特征,提出一种改进的线段二次提取模型,利用线段长度和道路宽度确定候选道路种子点集;其次,输入道路结构信息,基于道路辐射特征对候选道路种子点进行整体匹配评价;再次,当候选道路种子无法符合辐射特征要求时,提出一种浅色机动车检测模型,以此将浅色机动车结果作为道路上下文特征,利用道路上下文特征对候选道路种子点进行分析;然后,构建道路拓扑分析模型,依据道路拓扑特征对候选道路种子点进行最终验证;最后,对提取道路种子点进行优化处理,并提出道路跟踪及拟合方法。通过不同复杂场景、不同分辨率高分辨率遥感影像下开展的不同方法实验结果对比分析表明,相对于其他商用软件ECognition和Erdas的方法,本方法自动化程度更高,运行效率高,适用于解决道路类型多样化、几何光谱噪声大的复杂场景道路提取问题。  相似文献   
2.
城市教育资源分配问题一直是全社会关注的焦点问题,本文以城市中学的选址问题为研究对象,在考虑到新建中学与已有学校覆盖范围、与公共基础设施距离等经典选址问题的基础上,结合DEM数据、土地利用数据、降雨量数据等,创新性地排除了大坡度、容易被淹没等不适合建立学校的区域,提出了一种新的城市新建中学候选范围提取模型,为城市新建学校选址提供参考。基于该模型,本文利用Arc GIS平台实现北京市现有中学教育资源的空间分布分析,发现北京市的中学教育资源存在较严重的总量不足和分布不均衡现象,认为新建中学应该建在北京市延庆县西部、昌平区南部以及房山大庆区南部。  相似文献   
3.
道路信息在多个应用领域中发挥着基础性的作用。光学遥感影像能够以较高的空间分辨率对目标地物进行精细化解译,可大幅增强地物目标的提取能力。充分利用光学遥感影像丰富的几何纹理信息,进行道路的精确提取,已成为当前遥感学界研究的热点与前沿问题。鉴于此,本文依据近年来大量相关文献,对现有的理论与方法进行了归类与总结,通过分析不同方法采用的道路特征组合,将道路提取方法划分为模板匹配、知识驱动、面向对象和深度学习4类方法,简要介绍了道路提取普适性的评价指标并对部分方法进行了分析与评价;最后对现有光学遥感影像道路提取的发展提出了建议和展望。  相似文献   
4.
通过在传统GeoCA(地理元胞自动机)模型的基础上添加时空影响因素,建立了时空约束性GeoCA模型,对城市土地利用变化进行了预测;在保证土地利用类型转化率精度的前提下,兼顾了时间跨度因素和邻近用地分布因素的影响,实现了真正意义上的土地利用变化预测。  相似文献   
5.
社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博(简称为微博)的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。  相似文献   
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