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空间分辨率越来越高和信息越来越丰富的遥感影像,极大地提高了地物特别是人造地物的提取精度。道路作为主要的人造地物,它是交通形成的物质基础,是道路提取信息和道路电子化信息的基础,因此利用高分辨率遥感影像对其提取研究具有重要实用价值。本文针对沥青路面状况的研究主要分为以下几个步骤:第一,选择最优尺度模型与SEaTH算法共同构建基于高分遥感影像的道路信息提取方法,得到影像中的道路矢量;第二,根据采集的光谱数据对地物光谱进行特征分析,并结合主成分分析等方法得到不同材料路面之间的区分度以及沥青路面不同使用时间的路面光谱区分度,为遥感影像中道路信息的提取规则选取提供科学依据,然后根据路面光谱的特征分析进行沥青路面健康光谱指数的构建;最后,利用提取后的道路矢量得到京承高速三段路面的健康光谱指数,结合路面状况指数PCI数据,得到基于遥感影像的路面状况监测模型。主要结论如下:(1)本文提出了一种高效的道路信息提取的方法。该方法提取精度较高、质量较好且适用大范围的道路提取,但光谱信息对该方法的提取精度影响较大。(2)水泥混凝土与砂土路面、沥青混凝土路面之间的光谱反射率数值相差较大,不同使用时间的沥青路面光谱反射率随使用时间的增加而变大。水泥混凝土的一阶导数反射比与其他两种路面相差较大,不同使用时间的沥青路面一阶导数反射比基本相同。(3)本文根据路面的光谱特征构建了沥青路面的健康光谱指数,这些健康光谱指数包括差值健康指数(DHI)、比值健康指数(RHI)、归一化差值健康指数(NDHI)、对数健康指数(LHI)。(4)沥青路面状况指数PCI与遥感影像中的路面健康光谱指数DHI、RHI存在较强的线性相关关系,与LHI、NDHI指数相关性为弱相关。不同使用时间的路面使用状况监测模型之间存在一定的差异,但可以寻找到一个校正系数对其进行校正,使得不同使用时间的路面使用状况预测模型得以完善。