1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加快和智慧城市建设的推进，准确、高效地获取城市道路信息成为城市规划、交通管理、导航服务等领域的关键。
城市道路中心线作为道路数据的骨架，是进行道路网分析、路网拓扑关系构建以及交通网络模拟等研究的基础，因此，如何快速、准确地提取城市道路中心线具有重要的理论意义和现实应用价值。
高分辨率遥感影像具有空间分辨率高、信息量丰富、获取周期短等特点，为城市道路中心线的提取提供了丰富的数据源。
2. 本选题国内外研究状况综述
城市道路中心线提取一直是遥感和计算机视觉领域的研究热点，近年来取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在基于高分辨率遥感影像的城市道路中心线提取方面开展了大量研究，并取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以高分辨率遥感影像为数据源，深入研究基于深度学习的城市道路中心线提取方法，主要研究内容包括：
1.高分辨率遥感影像数据预处理：针对高分辨率遥感影像的特点，进行数据预处理，包括影像几何校正、辐射校正、图像增强等，提高影像质量，为后续道路中心线提取提供高质量的数据基础。
2.道路特征提取：利用深度学习技术自动学习高分辨率遥感影像中的道路特征，例如道路边缘、形状、纹理等，为道路中心线提取提供有效的特征表达。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展研究：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解城市道路中心线提取的研究现状、主要方法和技术，以及高分辨率遥感影像的特点和处理方法，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据获取与预处理：获取研究区域的高分辨率遥感影像数据，并进行数据预处理，包括几何校正、辐射校正、影像增强等，提高影像质量，为道路中心线提取提供数据基础。
3.深度学习模型构建：研究和改进现有的深度学习网络模型，例如U-Net、SegNet等，构建适用于高分辨率遥感影像的道路中心线提取模型，并对网络结构进行优化，提高模型的精度和效率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于深度学习的高分辨率遥感影像城市道路中心线提取方法，能够自动学习道路特征，克服了传统方法依赖人工设计特征的局限性，提高了道路中心线提取的精度和效率。
2.针对高分辨率遥感影像的特点，对深度学习模型进行改进和优化，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等，提高模型对复杂道路场景的适应性。
3.构建大规模、高质量的道路中心线数据集，为深度学习模型训练提供数据支撑，并进行模型泛化能力评估，验证模型的鲁棒性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李爽,张永生,王密,等.面向自动驾驶的高精度道路提取方法研究综述[J].测绘科学,2021,46(10):1-10.
[2] 骆成龙,刘彬,李博,等.基于改进U-Net模型的遥感影像道路提取[J].武汉大学学报(信息科学版),2022,47(04):582-590.
[3] 谢涛,王海鹏,李玉,等.基于深度学习的遥感影像道路提取研究综述[J].地理空间信息,2021,19(06):1-6 54.
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