基于多源异构遥感数据的智能化道路提取研究

第1章 绪论 1.1 研究背景与意义 1.2 多源异构遥感数据介绍 1.3 国内外研究现状 1.4 道路提取结果评价指标 1.5 本章小结 第2章 道路特征的增强方法 2.1 引言 2.2 遥感数据中的道路特征 2.3 光谱特征增强 2.4 空间特征增强 2.5 本章小结 第3章 基于光谱特征增强的道路提取 3.1 引言 3.2 基于快速行进算法的道路种子点连接 3.3 解决道路阴影遮挡问题的方法 3.4 解决道路材料变化问题的方法 3.5 本章小结 第4章 多尺度空-谱特征联合的道路提取 4.1 引言 4.2 稀疏表示原理 4.3 基于多尺度协同表示的道路概率估计 4.4 基于图割法的道路区域分割 4.5 实验与分析 4.6 本章小结 第5章 集成浮动车轨迹和高分影像的道路提取 5.1 引占 5.2 基于*小二乘特征匹配的浮动车轨迹联合纠偏模型 5.3 多源异构道路特征集构建 5.4 多源异构道路提取及融合模型 5.5 实验与分析 5.6 本章小结 第6章 集成机载LiDAR数据和高分影像的三维道路提取 6.1 引言 6.2 三维道路提取方法 6.3 三维道路质量评价因子 6.4 实验与分析 6.5 本章小结 第7章 深度学习在多源异构遥感数据道路提取中的应用 7.1 引言 7.2 动态神经网络框架 7.3 多尺度道路数据集构建 7.4 基于深度学习的道路面反演算法 7.5 实验与分析 7.6 本章小结 参考文献