改进角度纹理特征提取高分辨率遥感影像带状道路

针对目前高分辨率遥感影像的道路自动提取算法研究中的不足,该文提出了一种基于并行角度纹理特征的半自动道路提取算法:用户输入完成道路中心线上的起始点、道路方向、道路宽度等初始化工作,利用并行角度纹理特征获取道路前进方向,用抛物线参数方程构建道路轨迹模型来预测道路轨迹点,使用角度纹理特征值构建的紧质度系数和抛物线的曲率变化来约束道路轨迹点,验证失败则转入手工跟踪;往复执行以提取道路中心线。试验证明,本算法是一种稳健的道路半自动提取算法。     

一种机载激光雷达道路点云的半自动提取方法

针对直接从LiDAR点云数据中提取道路信息比较困难的问题,文章提出了一种基于点云分割和区域生长的机载LiDAR数据道路点云提取方法:采用曲面生长法对点云进行分割,直接得到包含道路信息的曲面点集合;应用LiDAR数据的回波强度对分割结果中的道路进行强度标定,并采用区域增长的思想实现了道路的精细提取。实验表明,该方法能够高效、准确地提取道路点云,在路桥建模方面有较强的使用价值。     

基于地理实体的道路交通空间数据库设计与建设

道路交通是城市最重要的基础设施,但现阶段道路交通空间数据往往重视空间表达,忽略管理特性,针对上述问题,本文提出基于地理实体的道路空间数据库建设思路。通过分析空间特征、研究数据构成,提出了道路交通实体模型,进行了地理实体空间数据库设计,最后阐述了基于地理实体思想的空间数据建库流程,并探讨了边界确定、交叉口归属等问题的解决思路。     

基于红绿色觉异常人群的路况地图色彩设计研究

红绿色觉异常人群对于明度变化的感受比正常视觉者更加敏感,可以弥补色相辨别的缺陷。通过针对黄色明度对比实验得出红绿色觉异常人群对明度对比各等级的视觉感受,找出对红绿色觉异常人群既可以容易识别又不会觉得刺眼的明度对比范围。实验结果引入地图设色,结合色彩象征意义,做出红绿色觉异常人群和正常人群通用的路况地图。在路况信息清晰表达前提下,尽可能保留色彩象征意义,并保证地图的观赏性。通过路况地图色彩明度对比实验制作出红绿色觉异常人群既能无障碍识别又带有警示象征意义的路况地图。     

高分辨率遥感图像道路分割算法

为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。     

模糊Hough变换算法在城市道路提取中的应用

采用形态学细化算法,将二值化影像形态学细化之后再进行峰值检测,有效地去除了虚假峰值,提高了道路提取精度及计算效率,为此,利用用模糊Hough变换算法提取遥感影像中的城市道路。试验表明,其方法在计算效率、提取精度以及内存占用方面具有明显优势。     

地图数据缩编更新中的道路自动选取研究

总结道路选取的研究现状,分析在道路的缩编更新过程中,道路要素选取需要考虑的要素指标。介绍一种道路选取方法,综合考虑道路的等级、长度、网眼面积、区域道路密度、是否是悬挂链等几何、语义和拓扑信息,模拟人类在缩编更新时的思维过程,实现道路的自动选取,并进行试验,验证方法的有效性。     

基于SuperMap GIS的道路网络特征分析

道路网络特征分析是进行交通网络分析的基础,本文基于SuperMap GIS分析了道路网络特征,其中包括网络统计特征、网络中心性等网络特征,并以北京市道路网络数据为例进行了实验分析,实验结果表明SuperMapGIS是研究道路网络特征分析的重要计算平台。     

LIDAR测量技术在公路测设中的应用分析

公路是线性工程,适于航测与LIDAR技术进行测设,以提供DLG,DEM,DOM产品。航空摄影后处理周期较长,需要几个月甚至更长时间,影响测设任务进程,而LIDAR技术能够弥补这些缺陷,提高工程效率的同时提高工程质量。本文采用LIDAR技术进行分析,并且与以往的航测摄影进行比较,得出一些有益的成果。     

一级检查在航测外业调绘中的应用与探讨

结合工作实践,主要探讨了一级检查在1：5000及1：10000航测外业调绘工作中的应用,并对如何提高产品质量做一定的思考和研究。