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分组无监督域适应的遥感影像道路提取

目录

1.内容简述................................................2

1.1背景介绍.............................................2

1.2研究意义.............................................3

1.3文章结构.............................................5

2.相关工作................................................6

2.1遥感影像道路提取技术综述.............................7

2.2无监督域适应方法概述.................................9

2.3分组无监督域适应在遥感影像处理中的应用..............10

3.方法与技术.............................................11

3.1遥感影像预处理......................................13

3.2遥感影像特征提取....................................14

3.2.1基于纹理的特征提取..............................15

3.2.2基于形状的特征提取..............................16

3.2.3基于光谱的特征提取..............................17

3.3分组无监督域适应模型构建............................18

3.3.1域适应算法原理..................................20

3.3.2分组策略设计....................................21

3.3.3模型训练与优化..................................21

3.4遥感影像道路提取算法实现............................23

4.实验与分析.............................................24

4.1数据集介绍..........................................26

4.2实验环境与参数设置..................................27

4.3实验结果与分析......................................28

4.3.1道路提取结果对比................................29

4.3.2不同分组策略效果对比............................30

4.3.3消融实验分析....................................32

1.内容简述

内容简述：本文主要针对遥感影像道路提取这一领域，探讨了分组无监督域适应方法在遥感影像道路提取中的应用。首先，简要介绍了遥感影像道路提取的重要性和面临的挑战，包括不同遥感平台、不同时间分辨率以及不同地区遥感影像之间的差异。接着，详细阐述了分组无监督域适应方法的原理，包括源域和目标域的分组策略、特征映射和适应策略等。随后，通过实验验证了该方法在提高遥感影像道路提取精度和泛化能力方面的有效性。对分组无监督域适应方法在遥感影像道路提取中的应用前景进行了展望，为相关领域的研究提供了有益的参考。

1.1背景介绍

随着城市化进程的加快以及交通网络的不断扩展，对道路信息的精确获取变得日益重要。道路作为连接城市与乡村、促进经济发展和社会交流的生命线，其信息的准确性和时效性对于交通规划、灾害响应、导航服务等多个领域都有着至关重要的影响。传统的道路信息采集方法主要依赖于人工实地测量和地图资料更新，这种方法不仅耗时费力，而且难以满足快速变化的道路网络需求。因此，利用现代技术手段实现高效、准确的道路信息自动提取成为了研究热点。

近年来，遥感技术的发展为道路信息的自动化提取提供了新的解决方案。高分辨率卫星图像和无人机航拍图像能够提供丰富的地表信息，使得基于图像处理和模式识别的道路提取成为可能。然而，不同地区由于自然环境、建筑风格等因素的影响，导致遥感影像特征存在较大差异，这给跨区域