Extraktion des städtischen Straßennetzes aus Multispektralbildern
Extraktion des städtischen Straßennetzes aus Multispektralbildern durch Kombination von Kernel-Statistik und mathematischer Morphologie
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Dieses Buch befasst sich mit der Extraktion des städtischen Straßennetzes aus multispektralen Bildern durch die Kombination von Kernel-Statistik und mathematischer Morphologie. Diese Forschung konzentriert sich auf Kernel-Statistiken, Segmentierungstechniken und morphologische Operationen wie Dilatation, Erosion, Öffnen und Schließen, um das städtische Straßennetz aus hochauflösenden Satellitenbildern wie IKONOS- und Quickbird-Bildern zu extrahieren. Darüber hinaus haben wir morphologische Operationen und automatische Schwellenwertverfahren angewandt und entwickelt, um die Mittellinien...
Dieses Buch befasst sich mit der Extraktion des städtischen Straßennetzes aus multispektralen Bildern durch die Kombination von Kernel-Statistik und mathematischer Morphologie. Diese Forschung konzentriert sich auf Kernel-Statistiken, Segmentierungstechniken und morphologische Operationen wie Dilatation, Erosion, Öffnen und Schließen, um das städtische Straßennetz aus hochauflösenden Satellitenbildern wie IKONOS- und Quickbird-Bildern zu extrahieren. Darüber hinaus haben wir morphologische Operationen und automatische Schwellenwertverfahren angewandt und entwickelt, um die Mittellinien der Straßen in der städtischen Umgebung zu extrahieren. Auf der Grundlage der morphologischen Methoden wurde ein Objektextraktor entwickelt, um Straßennetze aus hochauflösenden Satellitenbildern zu extrahieren. Die unüberwachten Klassifizierungstechniken wie ISODATA und der K-Mittelwert-Algorithmus werden zur Klassifizierung der Bilder und zur Extraktion des Straßennetzes eingesetzt.
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