遙感圖像的道路提取對于GIS數據更新、地圖繪制、路徑分析等具有重要意義。隨著計算機技術和衛(wèi)星等航天技術的發(fā)展,遙感圖像的獲取越來越容易,圖像中的地物越來越清晰。這為道路提取提供了豐富的地面信息,但同時也帶來了復雜背景的干擾,如道路周圍的樹木、城市建筑物、道路上的車輛等,使得道路提取存在一定的難度。傳統(tǒng)的道路提取方法主要是基于人工操作實現(xiàn)的,該方法在復雜背景干擾下提取效果較差。針對這一問題,本文主要從以下四個方面研究了如何有效地利用大量高分辨率遙感圖像進行道路提取:（1）研究了常用的傳統(tǒng)道路提取方法,通過對卷積神經網絡（CNN）理論的學習,分析了將其應用在道路提取中的優(yōu)勢。它具有層次化的結構和超強的學習表達能力,能夠從海量的數據中自動提取道路的特征,適用于復雜背景環(huán)境下的道路提取。本文將卷積神經網絡引入到道路提取中,在比較了不同分割網絡的區(qū)別后,本文選擇了一種高效的語義分割網絡—LinkNet。（2）構建了不同背景下的數據集,主要覆蓋泰國、印度、印度尼西亞等國家,包括城市、鄉(xiāng)村、荒郊、海濱、熱帶雨林等多個場景。并在深度學習平臺PyTorch上訓練調整參數,使用該數據集訓練了Unet網絡和... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：92 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

RGB和HSV模型

( )11 1 1tt t W t tv m J W v t t 1tW W v 中，紫色箭頭代表動量法的更新過程，該算法在梯度更新改變，而 NAG 算法在此基礎上加入梯度修正，如紅色箭平穩(wěn)，這種改變可以避免梯度變化過快而引起的誤差。圖 2.9 NAG 梯度更新

西安電子科技大學碩士學位論文為 CNN，是人工神經網絡的一種，是一種特殊圖像的識別方式，屬于非常有效前向反饋的網絡。CNN 主要識別二維圖形，它對結構平移、傾斜、比例縮放等變化具有高度不變性。下面分別對其網絡結構、傳播過程、損失函數、核心思想優(yōu)缺點等五個方面進行介紹。2.3.3.1 網絡結構以經典的 Alexnet 為例，其結構如圖 2.11 所示，介紹 CNN 各個層的原理。

【參考文獻】：
期刊論文
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[2]改進角度紋理特征提取高分辨率遙感影像帶狀道路[J]. 林祥國,田雷,王家民,朱先志,李開華.  測繪科學. 2015(05)
[3]基于圓形模板的高分辨率遙感影像道路半自動提取[J]. 譚仁龍,萬幼川,袁芳,李剛.  測繪通報. 2014(10)
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[8]遙感圖像自動道路提取方法綜述[J]. 吳亮,胡云安.  自動化學報. 2010(07)
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[10]高空間分辨率遙感影像分割方法研究綜述[J]. 劉建華,毛政元.  遙感信息. 2009(06)

碩士論文
[1]基于核k均值的高分辨率遙感圖像的道路特征提取研究[D]. 龔金結.杭州電子科技大學 2013



本文編號：2913512