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不同尺度下高分辨率遥感影像道路信息提取
  • ISSN号:1001-8395
  • 期刊名称:四川师范大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:812-815
  • 语言:中文
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]中国科学院遥感应用研究所,北京100101
  • 相关基金:国家“863”计划基金(2009AA12Z123,2007AA12Z141)和国家自然科学基金(40971228,40601057)资助项目.
  • 相关项目:基于特征的高分辨率遥感城市道路网自动提取方法研究
中文摘要:

道路作为衡量城市发展的主要因素,是城市发展过程中更新最快的要素之一,其发展直接影响城市功能用地的布局,因此基于高分辨率遥感影像的道路信息提取具有重要而现实的意义.在综合分析各种高分辨率影像道路提取方法的基础上,提出了基于不同尺度进行影像特征基元分割、并结合知识辅助实现基元分析的方法.该方法能够有效地通过面向对象方式将影像中的道路进行精确地提取,并可根据用户研究尺度的不同提取出不同规模的城市道路,最后结合具体实例对这种方法进行了分析.

英文摘要:

As a main factor of evaluating city development speed, the road is one of the fast and updating elements during city development. Road information extraction based on high-resolution remote sensing images has very important significance because road affects city land use and distribution. Based on the synthetical analysis for all kinds of road extraction method from high-resolution remote sensing images, this paper presents this road extraction method that firstly extracts elementary units from the experimental images based on different scales, and then analyzes the elementary units assisted by relative knowledge. This method can extract road information by object-oriented means, and can put forward different-scale roads according to the user's requirement. At last this paper gives the analysis with the experimental samples.

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期刊信息
  • 《四川师范大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:四川省教育厅
  • 主办单位:四川师范大学
  • 主编:王学平
  • 地址:成都市锦江区静安路5号
  • 邮编:610066
  • 邮箱:
  • 电话:028-84760704
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-8395
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1295/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2009年获“中国科技论文在线优秀期刊”二等奖,2010年获教育部科学技术司第三届“中国高校优秀科...,2010年“四川省科技期刊精品期刊”,2011年中国高校科技期刊研究会“十佳学报”,2011年“2011年度中国精品科技期刊”
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7680