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基于高分辨率遥感影像的建筑物提取及轮廓矢量化研究
中文名称: 基于高分辨率遥感影像的建筑物提取及轮廓矢量化研究
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论文编号: 4139752收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Extraction and Contour Vectorization of Buildings from High-resolution Remote Sensed Images
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 地图学与地理信息系统
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 数字表面模型 航空影像 标记分水岭 水平集 多尺度分割 角点检测 矢量化
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 城区高分辨率遥感影像中人工地物为主体部分,人工地物主要包括建筑物、桥梁和大型工(略),建筑物和道路占了影像内容的80%左右.作为地物类别中的主要内容,建筑物的识别和提取占有很大的比例;作为地形图中的重要成图元素,建筑物的识别和提取直接影响到地物测绘的自动化水平. 目前针对建筑物检测和提取方(略)已取得了一些进展,但大部分工作仍由手工完成或仅有一些半自动功能,而这些工作往往占到整个工作量的一大半甚至80%以上.现有的理论和方法仍不成(略)足实际应用的需要. 因此,面对海量的影像数据,如何快速并自动地实现建筑物提取,具有十分重要的意义,本文的研究也以此展开.在对当前遥(略)提取方法进行归纳总结的基础上,针对日本东京地区高分辨率遥感影像的特点,提出了一种有效的建筑物自动提取和矢量化方法,旨在提供一种更精确的多源数据的对象提取方法,为建筑物建模的自动化研究提供参考依据. 首先,本文以高分辨率航空影像和DSM数据为研究数据,针对日本东京地区建筑物类型复杂,地物繁(略)出了四种分割方法,并对四种分割方法进行了比较分析,得出的结论如下: ⒈基于RGB影像的改进标记分...
Artificial objects including buildings, roads and large engineering facilities are the principal(omitted)rban high-resolution images, among which buildings and roads account for about 80% of im(omitted)he primary object and important mapping ele(omitted)gnition and extraction of buildings from images occupi(omitted) proportion of the whole work and directly affects the automation level of mapping. Although at present some progress has(omitted) on researches of building detection and extraction, most...
目录:
摘要第3-5页
Abstract第5-6页
目录第7-9页
中文图表目录第9-11页
Figure & Table Index第11-13页
第1章 绪论第13-20页
  ·研究背景和意义第13-14页
  ·国内外研究进展第14-18页
    ·基于高分辨率航空或卫星影像实现建筑物的提取第15-16页
    ·结合DSM数据和多光谱影像实现建筑物的提取第16-18页
  ·研究内容及技术路线第18-20页
第2章 研究区概况和数据源第20-25页
  ·研究区概况第20-22页
    ·东京简介第20-21页
    ·东京的建筑物分布及特点第21-22页
  ·数据源第22-25页
    ·DSM特点第22-23页
    ·DSM的获取第23-25页
第3章 影像分割和建筑物提取第25-43页
  ·基本原理第25-27页
    ·影像分割第25-26页
    ·标记分水岭算法第26-27页
  ·基于高分辨率彩色航空影像的改进标记分水岭分割第27-30页
    ·彩色航空影像梯度的计算第28-29页
    ·标记的提取第29页
    ·实验结果及分析第29-30页
  ·基于数字表面模型的建筑物提取第30-34页
    ·局部表面法向量变换(LSNAT)第32页
    ·标记的提取第32-33页
    ·实验结果及分析第33-34页
  ·基于水平集分割的建筑物提取第34-37页
    ·基于Mumford-Shah模型的水平集分割第34-36页
    ·实验结果及分析第36-37页
  ·基于多尺度分割方法的建筑物提取第37-42页
    ·多尺度分割第37-39页
    ·实验结果及分析第39-42页
  ·本章小结第42-43页
第4章 基于区域分割的建筑物轮廓矢量化第43-68页
  ·常用的矢量化方法第43-47页
    ·基于细化的方法第43-45页
    ·基于轮廓线的方法第45页
    ·基于Hough变换的方法第45-47页
  ·基于角点检测的矢量化方法第47-66页
    ·形态学处理第48-51页
    ·轮廓跟踪第51-54页
    ·角点检测第54-60页
    ·主方向统计第60-61页
    ·直角约束及矢量化第61-62页
    ·实验结果及分析第62-66页
  ·本章小结第66-68页
第5章 结论与展望第68-70页
  ·结论第68-69页
  ·展望第69-70页
参考文献第70-75页
硕士期间的科研成果第75-76页
致谢第76-77页
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