文档介绍：该【高分辨率图像机场跑道及停机坪轮廓自动提取方法和系统实现的中期报告】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【高分辨率图像机场跑道及停机坪轮廓自动提取方法和系统实现的中期报告】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。高分辨率图像机场跑道及停机坪轮廓自动提取方法和系统实现的中期报告一、研究背景和意义机场是民航运输的重要场所,准确的机场跑道和停机坪信息对于飞机起降、停靠和航班运行管理等方面具有重要的作用。高分辨率遥感图像具有获取机场跑道和停机坪细节信息的优势,近年来,越来越多的研究着眼于从高分辨率遥感图像中自动提取机场跑道和停机坪轮廓,以提升机场导航安全性、航班管理效率等方面。二、国内外研究现状国内外学者通常将自动提取机场跑道和停机坪轮廓的方法分为两种:基于阈值分割和基于区域分割。基于阈值分割的方法通常采用单一或多个阈值对遥感图像进行分割,再通过形态学处理、特征提取等手段得到机场跑道和停机坪轮廓。基于区域分割的方法则是将图像分割成不同的区域,然后通过区域的特定属性来提取机场跑道和停机坪轮廓。近年来,国内外学者在基于阈值分割的方法中主要关注分割算法和特征提取手段的优化,如基于小波变换的阈值分割、基于形态学的特征提取等。在基于区域分割的方法中,研究者通常采用聚类分析、基于比率的区域生成算法等方法,以提升机场跑道和停机坪轮廓的准确性和鲁棒性。三、研究内容和进展本文旨在提出一种基于深度学****的机场跑道和停机坪轮廓自动提取方法。首先,利用卷积神经网络对高分辨率遥感图像进行特征抽取和分类,然后根据预测结果进行像素级别的预测和分割,得到机场跑道和停机坪轮廓。实验表明,所提出的方法能够以较高的准确性和鲁棒性自动提取机场跑道和停机坪轮廓,为机场导航和航班管理提供了有效的支持。四、总结和展望本文对机场跑道和停机坪轮廓自动提取方法的现状和发展进行了综述,提出了一种基于深度学****的自动提取方法,并对实验结果进行了分析。未来研究可以探索从多角度的高分辨率图像中自动提取机场跑道和停机坪轮廓,以及建立更加完善和准确的机场轮廓数据库。