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利用动态阈值的道路在具有高分辨率遥感影像中的提取。

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简介：
基于动态阈值的高分辨率遥感影像道路提取，刘善磊和赵银娣在本文中详细阐述了一种创新性的道路提取方法。该方法旨在克服传统单一阈值方法在处理高分辨率遥感影像时，无法全面捕捉影像中各类道路信息这一局限性。具体而言，研究首先对所使用的影像数据进行了充分的预处理，为后续的道路提取工作奠定了坚实的基础。

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  • 基于动态阈值的高分辨率遥感图像道路提取
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    本研究提出了一种基于动态阈值的方法，有效提升了高分辨率遥感图像中道路信息的自动识别与提取精度，为城市规划和交通管理提供强有力的数据支持。 本段落提出了一种基于动态阈值的道路提取方法，旨在解决单一阈值无法全面捕捉高分辨率遥感影像中各处道路信息的问题。首先对影像进行预处理。
     
  • 城市道路在遥感影像中的提取方法
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    本研究探讨了利用遥感技术从卫星或航空图像中自动识别和分类城市道路的方法，旨在提高城市规划与管理效率。 施海亮的研究探讨了城市遥感影像中道路提取的特点，并总结了一些当前的道路特征提取成果。根据城市的道路特性，该研究设计了一种基于植被指数的方法来先期识别道路。
     
  • 基于MATLAB的遥感影像道路提取算法实现及应用.zip_MATLAB道路提取_遥感影像道路检测_遥感技术
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    本项目探讨了利用MATLAB开发的道路自动提取算法，针对遥感影像进行高效的道路识别与分析。通过优化算法参数，实现了对不同环境下的道路精确检测，并展示了其在实际应用中的有效性。 该程序可在MATLAB平台上实现遥感影像的道路特征提取功能，并且经过测试证明其效果良好。
     
  • 使用DinkNet提取遥感影像中的道路信息
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    本研究利用DinkNet深度学习模型，从高分辨率遥感影像中高效、准确地提取道路信息，为智能交通规划与管理提供技术支撑。 DinkNet是一种用于从遥感影像中提取道路的深度学习模型。在测试过程中表现良好，但该模型需要先将遥感影像切割成非常小的图片才能正常运行。
     
  • 快速自适应插值算法在高空间分辨率遥感影像中的应用
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    本研究探讨了一种快速自适应插值算法，并分析了其在提升高空间分辨率遥感影像质量方面的效果与优势。 针对高空间分辨率遥感影像图幅较大、地物特征丰富以及边缘信息复杂等特点，本段落提出了一种新的快速自适应插值方法，在较低计算复杂度下有效改善了高空间分辨率遥感影像的插值效果。新算法按照坐标的奇偶性将待插值点分组，并利用Canny算子获取原始图像中的边缘；然后根据相邻4个像素所组成的矩形区域的不同边缘特性将其划分为5种类型，针对各类插值点完成快速插值操作；最后通过已插值点与原像素点之间的关系对剩余未处理的待插值点进行二次赋值。实验结果表明，新算法不仅计算复杂度较低，而且有效解决了传统插值方法产生的锯齿和模糊现象问题，并提高了峰值信噪比。因此，该研究对于遥感影像插值算法的实际应用具有重要的价值。
     
  • 基于MATLAB的遥感影像道路提取代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的道路自动提取算法，适用于处理各类遥感影像数据，旨在简化复杂图像中的道路网络识别过程。 基于 MATLAB 语言，针对两种提取道路边缘的方法（梯度法和 Hough 变换法）分别进行编程，并对遥感影像进行处理以二值图像的形式提取出其中的道路，然后将其与原彩色图像叠加，获得仅有道路的彩色图像。资源包含这两种方式对应的MATLAB程序以及文件说明。
     
  • 基于PyTorch的高分辨率遥感影像建筑物深度学习提取方法
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    本研究提出了一种利用PyTorch框架进行高分辨率遥感图像中建筑物自动识别与提取的深度学习算法，旨在提高建筑检测精度和效率。 基于DenseLinkNet50网络实现的遥感影像建筑提取方法，在效果上不逊于目前流行的Transformer模型，并且具有更高的检测效率。程序集成了训练、验证以及大图像测试的功能，其中在测试环节采用了旋转扩充数据与投票机制相结合的方法来提升识别精度。 针对遥感数据读取和处理部分，本项目基于GDAL库专门开发了tiffIO.py文件中的影像读写相关函数以提高性能。此程序曾使用SpaceNet数据集进行过训练，并支持用户采用该数据集或自行提供的其他数据集进行模型训练与测试。 具体而言，train.py负责模型的训练过程；valid.py用于验证阶段以评估模型表现；test.py则专门设计用来处理大尺寸图像的测试任务。预训练权重文件存放于weights/resnet50-19c8e357.pth中，作为基础网络的一部分被加载使用。
     
  • yaogandaolutiqu.rar_基于Matlab的遥感图像道路提取算法检测_road_道路提取_遥感道路提取
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现的先进遥感图像处理技术，专注于自动识别和提取复杂环境下的道路信息。通过该算法的应用，能够有效提升城市规划、交通管理和灾害应急响应中的道路检测精度与效率。 这段文字描述了一个用于从遥感图像中提取道路的MATLAB程序。
     
  • 利用深度学习技术进行高分辨率城市遥感影像中水体提取的Python代码实现
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    本项目运用深度学习算法，通过Python编程实现在高分辨率的城市遥感图像中精准识别与提取水体信息，旨在提升遥感数据分析效率和准确性。 项目介绍：高分辨率城市遥感图像的水体提取 数据来源：本项目使用的是由武汉大学研究员王俊觉、卓峥等人创建的土地覆盖领域自适应语义分割（LoveDA）数据集。该数据集旨在探索深度迁移学习方法在促进城市或国家级土地覆盖制图中的应用，适用于土地覆盖语义分割和无监督领域自适应（UDA）任务。 项目代码经过严格测试，在确保功能正常后上传，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业在校学生、老师或者企业员工进行学习参考。无论基础如何，均可在此基础上修改以实现其他功能，并可用于毕业设计、课程设计或作业等用途。请在下载后首先阅读README.md文件（如有），仅供个人学习和研究之用，请勿用于商业用途。