基于卷积神经网络的建筑物边缘提取方法研究文献综述

 2023-04-22 03:04

文献综述

1 论文选题背景及研究意义随着时代快速发展,测绘技术与计算机技术多方面的结合。

建筑物是人类赖以生存的至关重要的物质条件,形态复杂多样。

人类大部分的活动范围都在室内,因此,建筑物信息作为地理信息数据库中必不可少的数据源,精确、可靠、快速、简便地去获取城市建筑物的属性信息对于工程测量,地形测绘,卫星遥感,城市地理信息规划,数字城市等领域有着非常重要的作用。

智能地提取建筑物的屋顶信息一直是近年来测量研究领域炙手可热的话题。

而遥感从最开始的用于科研、高校至我国卫星大量发射后,逐渐走向工程应用,现在遥感正在随着科技水平的提高飞速发展,走向千家万户已经指日可待。

高光谱分辨率遥感(Hyperspectral Remote Sensing)在电磁波谱的可见光,近红外,中红外和热红外波段范围内获取许多非常窄的连续的光谱影像数据的技术,所获得的高分辨率遥感影像能够提供地表海量的、清晰的地物信息,因此在测绘学各个研究领域中得到了广泛的应用。

2 国内外研究现状遥感技术的不断发展,卫星拍摄的地物清晰度增高。

因此出现了大量的HSRRSI。

HSRRSI 包含大量的信息如光谱、灰度及纹理等特征信息[1],如何将建筑物从影像中识别并且提取出来的关键在于是否能够充分的利用这些特征信息。

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