中文摘要：

实时动态交通信息是交通监测与管理的重要基础信息源，鉴于现有地面交通检测设备的局限性，人们希望能够远离目标获取更大范围、更高应用价值的实时动态交通流数据去监测道路交通状况，提高运输效率。卫星遥感具有空间上大面积连续覆盖的独特优势，非常适合各种各样的交通监控应用。本课题通过对运动车辆探测原理分析，建立基于光学卫星影像的交通流参数整体提取框架下的运动车辆自动探测算法与处理流程，实现全色影像上运动车辆自动探测并生成基础车辆模板；探索基于运动车辆模板与梯度方向信息的全色与多光谱影像上小目标运动车辆自动匹配搜索算法，并进行速度估算；通过多组不同路段、不同场景、不同遥感来源的交通场景数据的反复测试与影响因素分析，改进算法与处理流程。最后与同一地点同一时刻地面检测设备的检测参数对比分析，评估研究成果的精度，证明利用光学星载系统进行运动目标探测与速度估算的可行性及其用于日常交通监测与管理的潜力。

结论摘要：

实时动态交通信息是交通监测与管理的重要基础信息源，鉴于现有地面交通检测设备的局限性，人们希望能够远离目标获取更大范围、更高应用价值的实时动态交通流数据去监测道路交通状况。卫星遥感具有空间上大面积连续覆盖的独特优势，非常适合各种各样的交通监控应用。利用卫星遥感数据获取地面交通数据，检测交通特征来预测和分析交通状况是交通流参数提取领域的重要研究内容。 本课题依据研究计划与目标，主要完成如下工作1）通过对运动车辆探测原理的分析，建立了基于光学卫星影像的交通流参数整体提取框架下的运动车辆探测算法与处理流程；2）对城市道路阴影区域的车辆提取进行了探索性研究，用以提高车辆目标探测精度；3）从车辆信息提取流程、车辆目标分割尺度以及车辆目标分类方法等三个方面对卫星图像中车辆目标的提取方法进行了整体优化；4）完成了运动车辆探测与速度提取的实验与精度评价分析，并将速度估算结果与实地拍摄的视频数据进行了对比；5）分别选用大量Worldview-2，GeoEye-1以及QuirdBird等不同的遥感影像数据片段进行车辆提取的实证研究及精度评价。 研究结果说明所建立的基于高分辨率光学卫星影像的车辆探测与速度估算方法的有效性，同时也证明了利用光学星载系统进行运动目标探测与速度估算的可行性。 以本课题为依托，发表论文8篇，其中EI期刊论文2篇，EI/ISTP会议论文3篇，国内核心期刊论文3篇，另有多篇论文亟待发表。以此课题培养并毕业硕士研究生6名，在国内外形成一定的影响。