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基于浮動(dòng)車(chē)軌跡學(xué)習(xí)的高分影像城市道路網(wǎng)提取方法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-12-11 19:12
  道路交通網(wǎng)絡(luò)是重要的地理要素,它的更新數(shù)據(jù)量大、更新速度快,同時(shí)其準(zhǔn)確性和完善性直接影響著人民的出行導(dǎo)航、災(zāi)害應(yīng)急等生成生活方方面面。但在實(shí)際生產(chǎn)制作中,仍有大量的道路繪制工作是由實(shí)地測(cè)繪或人工影像目視解譯的方式來(lái)完成的,繪制周期長(zhǎng)、投入大量的人力物力。隨著GPS定位技術(shù)、遙感科學(xué)技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)等的飛速發(fā)展,道路提取也由人工描繪向半自動(dòng)化、自動(dòng)化提取轉(zhuǎn)變。綜合利用多種科學(xué)技術(shù)和手段,智能高效的道路信息提取研究,對(duì)地圖數(shù)據(jù)信息的完善有著重要的意義。從道路提取的常見(jiàn)數(shù)據(jù)源來(lái)看,車(chē)輛GPS軌跡數(shù)據(jù)能直接反映道路的幾何結(jié)構(gòu),但包含信息過(guò)于單一且易受GPS精度影響,導(dǎo)致提取結(jié)果的完整性降低。而遙感影像數(shù)據(jù)雖然受各種噪聲干擾,影響道路提取結(jié)果的準(zhǔn)確性,但包含地物詳細(xì)全面,二者各有所長(zhǎng),能夠在一定程度上互為補(bǔ)充。本文針對(duì)城市中復(fù)雜地形、各異場(chǎng)景下的多等級(jí)的道路,綜合利用浮動(dòng)車(chē)軌跡數(shù)據(jù)和高分辨率遙感影像數(shù)據(jù),提出一種新的對(duì)道路進(jìn)行自動(dòng)化提取的方法。本文的主要研究?jī)?nèi)容有如下幾點(diǎn):(1)基于浮動(dòng)車(chē)軌跡的城市道路提取:本文根據(jù)軌跡點(diǎn)的疏密程度將GPS軌跡分別進(jìn)行柵格化處理,合并得到軌跡柵格圖像,運(yùn)用數(shù)... 

【文章來(lái)源】:武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于浮動(dòng)車(chē)軌跡學(xué)習(xí)的高分影像城市道路網(wǎng)提取方法研究


不同分辨率的軌跡柵格圖

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基于浮動(dòng)車(chē)軌跡學(xué)習(xí)的高分影像城市道路網(wǎng)提取方法研究圖像,(b)是使用線(xiàn)性插值法對(duì)軌跡柵格化的結(jié)果?梢钥闯觯瑢(duì)于圖 3-3(a)軌跡稀疏路段可能僅有幾個(gè)離散的軌跡點(diǎn),在后期去噪時(shí)很容易被當(dāng)作椒鹽去除,造成道路信息丟失;而如圖 3-3(b),在軌跡量大的路段仍然采用線(xiàn)值法對(duì)軌跡進(jìn)行插值則會(huì)造成數(shù)據(jù)冗余,同時(shí)使邊緣毛刺增多,加重噪聲影響

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(a) (b)圖 3-3 兩種柵格化方法效果圖分了軌跡稀疏和稠密區(qū)域,使用一周的的路寬設(shè)置合理的結(jié)構(gòu)元素對(duì)柵格圖像域即認(rèn)為是軌跡稀疏的區(qū)域,留下的區(qū)路軌跡點(diǎn)的疏密情況使用不同的方法對(duì)用線(xiàn)性插值法,也就是將軌跡數(shù)據(jù)根據(jù)軌跡進(jìn)行排列,按時(shí)序順序用直線(xiàn)連接密的路段,則只將軌跡點(diǎn)進(jìn)行了柵格化,態(tài)。這種根據(jù)軌跡疏密分別處理浮動(dòng)車(chē)3-4 所示。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景自適應(yīng)道路分割算法[J]. 王海,蔡英鳳,賈允毅,陳龍,江浩斌.  電子與信息學(xué)報(bào). 2017(02)
[2]一種基于約束三角網(wǎng)的道路中心線(xiàn)的提取方法[J]. 李功權(quán),蔡祥云.  長(zhǎng)江大學(xué)學(xué)報(bào)(自科版). 2013(04)
[3]利用車(chē)輛軌跡數(shù)據(jù)提取道路網(wǎng)絡(luò)的幾何特征與精度分析[J]. 蔣益娟,李響,李小杰,孫靖.  地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2012(02)
[4]基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的高分辨率遙感影像道路提取[J]. 李利偉,劉吉平,尹作為.  遙感信息. 2005(05)
[5]基于形態(tài)分割的高分辨率遙感影像道路提取[J]. 朱長(zhǎng)青,王耀革,馬秋禾,史文中.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2004(04)
[6]基于約束Delaunay結(jié)構(gòu)的街道中軸線(xiàn)提取及網(wǎng)絡(luò)模型建立[J]. 艾廷華,郭仁忠.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2000(04)

博士論文
[1]基于整體優(yōu)先性的遙感影像道路信息提取研究[D]. 馬力.武漢大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于低頻出租車(chē)GPS軌跡數(shù)據(jù)的路網(wǎng)信息提取[D]. 王德浩.武漢大學(xué) 2017
[2]柵格地圖矢量化關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 鄒修明.南京理工大學(xué) 2002



本文編號(hào):2911077

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