SAR圖像中道路網(wǎng)絡提取及GIS空間數(shù)據(jù)更新方法研究.pdf

1、論文在總結分析國內(nèi)外已有研究成果的基礎上,對高分辨率SAR圖像中道路網(wǎng)絡提取方法及地理信息系統(tǒng)空間數(shù)據(jù)更新方法進行了深入研究.高分辨率SAR圖像中細節(jié)豐富,目標背景異常復雜,同時SAR圖像受其固有的斑點噪聲的影響,很難直接從原始圖像中提取道路網(wǎng)絡.針對這一特性,論文對高分辨率SAR圖像進行聚類分析,將道路類象素從圖像中分離出來,使問題得到簡化.然后分別建立不同的數(shù)學模型,利用遺傳算法和Snakes方法提取道路中心線.提出了兩種從高分辨率

2、SAR圖像中提取道路網(wǎng)絡的半自動提取方法.實驗結果表明基于遺傳算法的道路網(wǎng)絡提取算法具有較高的計算精度,但計算時間稍長,而基于Snakes的提取方法計算速度較快,但計算精度有所下降.對于合成孔徑雷達這種側視遙感器圖像,SAR圖像中道路與周圍背景對比度強弱與雷達的側視方向及道路的延伸方向密切相關,針對這一問題,提出了一種多閾值局部檢測算子.局部檢測的各方向的道路象素經(jīng)過曲線擬合形成相應方向的道路線段.以提取的道路線段為圖的頂點建立道路網(wǎng)絡

3、的數(shù)據(jù)結構,將這些線段有效地組織起來.針對局部檢測的道路線段之間"相鄰"等關系具有不確定性,提出了一種利用模糊推理系統(tǒng)進行道路線段全局連接的方法.利用該方法連接道路線段的具體步驟包括共線連接,線段整合,交叉點連接等,每一步包含一個Mamdani類型的模糊推理系統(tǒng).該方法具有較好的適應性,只要合理選擇模糊規(guī)則,就可以利用模糊系統(tǒng)將道路線段連接起來形成道路網(wǎng)絡.最后,論文對利用遙感圖像更新地理信息系統(tǒng)道路網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的方法進行了研究,提出了一種