1. 本选题研究的目的及意义
随着遥感技术的发展，高分辨率遥感图像以其丰富的地物信息和高空间分辨率，为道路提取提供了前所未有的机遇。
道路作为重要的地物要素和交通网络的骨架，在城市规划、交通管理、灾害救援等领域发挥着至关重要的作用。
因此，开展高分辨率遥感图像道路提取方法研究具有重要的理论意义和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在高分辨率遥感图像道路提取方面开展了大量研究，取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在高分辨率遥感图像道路提取方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1. 主要内容
1.高分辨率遥感图像道路特征分析：分析高分辨率遥感图像中道路的光谱特征、几何特征和空间关系特征，为道路提取提供理论依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和比较分析等方法，具体步骤如下：1.收集和整理高分辨率遥感图像道路提取的相关文献资料，了解国内外研究现状，分析现有方法的优缺点，明确研究方向。
2.研究高分辨率遥感图像道路特征，分析其光谱特征、几何特征和空间关系特征，为道路提取提供理论依据。
3.研究传统道路提取方法，包括基于边缘检测、数学形态学和模板匹配的道路提取方法，分析其优缺点，为后续研究提供参考。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出了一种基于深度学习的高分辨率遥感图像道路提取方法，能够有效地处理复杂场景、阴影遮挡、道路宽度变化等问题，提高道路提取的精度和效率。
2.构建了一种新的道路提取模型，该模型结合了卷积神经网络和生成对抗网络的优点，能够更好地学习道路特征，提高道路提取的鲁棒性。
3.利用公开数据集进行了实验验证，结果表明，本研究提出的方法优于现有方法，能够有效地提高道路提取的精度和效率。
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] 彭梦媛,王密,王凯,等. 基于深度学习的高分辨率遥感影像道路提取综述[J]. 测绘通报,2022,51(10):52-62.
[2] 张航,张永军,李震. 面向高分辨率遥感影像的道路提取方法综述[J]. 测绘科学,2022,47(09):1-10 20.
[3] 李冠宇,孟宝,马雷,等. 基于高分辨率遥感影像的道路提取算法研究进展[J]. 武汉大学学报(信息科学版),2021,46(03):333-346.
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