基于Google Earth数据源的平面自动定线技术研究的开题报告

基于GoogleEarth数据源的平面自动定线技术研究的开题报告一、选题背景随着技术的不断进步，地理信息系统（GIS）的应用越来越广泛，特别是在城市规划、土地利用和交通规划方面。GIS可以帮助规划人员进行可行性分析和决策，提高规划的准确性和效率。其中，GIS的一个关键应用领域是平面自动定线技术。平面自动定线技术可以帮助规划人员快速准确地生成道路、管道等线性基础设施的位置。近年来，许多研究者使用遥感图像数据进行平面自动定线，在道路、管道等方面都已取得了一定的成果。但是，由于这些遥感图像数据的分辨率较低，精度不能满足一些高精度的规划需求。而GoogleEarth提供的高分辨率卫星图像和它的导航功能为研究平面自动定线技术提供了一个全新的数据源。因此，本研究旨在探讨基于GoogleEarth数据源的平面自动定线技术，并开发一种高效、准确的自动定线算法，为城市规划、土地利用和交通规划等领域提供支持。二、研究内容（1）GoogleEarth数据源的特点本研究将首先探讨GoogleEarth数据源的特点，包括图像分辨率、地理坐标系统等方面。（2）平面自动定线算法本研究将开发一种基于GoogleEarth数据源的自动定线算法，该算法将利用图像分割、特征提取和分类等方法进行道路、管道等线性基础设施的自动提取。（3）算法评估与结果分析为了评估自动定线算法的准确性和效率，本研究将采用真实场景下的GoogleEarth卫星图像进行测试。在测试过程中，将分别采用人工标注和自动提取的方式进行对比，分析自动提取结果的优劣，并进一步分析算法的可行性和应用前景。三、研究意义本研究将探讨基于GoogleEarth数据源的自动定线技术，提高了线性基础设施的自动提取的准确性和效率，为城市规划、土地利用和交通规划等领域提供了重要的数据支持。同时，本研究将为地理信息科学和自动化技术的融合提供一个新的研究方向。四、研究方法本研究将采用实证研究方法，具体包括文献调研、数据采集、算法设计、算法实现、算法评估和结果分析等步骤。五、预期成果本研究的预期成果包括：（1）GoogleEarth数据源的基本特征和应用方法的总结和归纳。（2）基于GoogleEarth数据源的平面自动定线算法架构的设计和实现。（3）自动提取算法的评估结果和比较分析，分析算法优劣性以及适用范围。（4）具有实用价值的开源代码和技术报告书。六、研究进度安排本研究的进度安排如下：阶段I：文献调研与综述（1月-2月）阶段II：GoogleEarth数据采集和处理（3月-5月）阶段III：算法设计与实现（6月-8月）阶段IV：算法评估与结果分析（9月-11月）阶段V：撰写论文和编写开源代码（12月）七、参考文献[1]ChenQ.,DuQ.,GaoH.ResearchonGaofenHigh-ResolutionRemoteSensingImageBasedUrbanRoadExtraction.Proceedingsof20174thInternationalConferenceonTransportationInformationandSafety,Wuhan,China,2017:220-224.[2]ZhaoH.,ZhouY.,YinQ.AutomaticUrbanRoadExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImageryUsingGraph-BasedSaliencyandShapeIndex.RemoteSensing,2018,10(7):1095.[3]LiuX.,LinZ.,SongM.ANovelRoadExtractionMethodBasedonCombiningFasterR-CNNwithDeepResidualNetworks.RemoteSensing,2019,11(1):16.[4]LinsenL.,PengL.,DongW.ARoadExtractionAlgorithmBasedonSuperpixelSegmentationandSaliencyMapfromHigh-ResolutionRemoteSensingImages.ISPRSInternationalJournalofG