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影像与矢量结合的道路自动提取及变化检测

影像与矢量结合的道路自动提取及变化检测
影像与矢量结合的道路自动提取及变化检测

遥感变化监测 流程

多时相土地利用/覆盖变化监测研究 方法及数据选取 土地是一个综合的自然地理概念,它处于地圈-生物圈-大气圈相互作用的界面,是各种自然过程和人类活动最为活跃的场所。地球表层系统最突出的景观标志就是土地利用和土地覆盖( Land Use and Land Cover)。由于土地利用和土地覆盖与人类的生活、生产息息相关,而人类活动正以空前的速度、幅度和空前规模改变着陆地环境。人类对土地资源的利用引起的土地利用和土地覆盖的变化是全球环境变化的重要因素之一,也是地球表面科学研究领域中的一个重要分支。因此,土地利用和土地覆盖的动态监测(Land Use and Land Cover Monitoring)是国内外研究的热点,也是当前全球变化研究计划的重要组成部分。 由多时相遥感数据分析地表变化过程需要进行一系列图像处理工作,大致包括:一、数据源选择,二、几何配准处理,三、辐射处理与归一化,四、变化监测算法及应用等。 一、遥感数据源的选取 不同遥感系统的时间分辨率、空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率不同,选择合适的遥感数据是变化监测能否成功的前提。因此,在变化监测之前需要对监测区域内的主要问题进行调查,分析监测对象的空间分布特点、光谱特性及时相变化的情况,目的是为分析任务选择合适的遥感数据。同时,考虑到环境因素的影响,用于变化监测的图像最好是由同一个遥感系统获得,如果由于某种原因无法获得同一种遥感系统在不同时段的数据,则需要选择俯视角与光谱波段相近的遥感系统数据。 1时间分辨率 这里需要根据监测对象的时相变化特点来确定遥感监测的频率,如需要一年一次、一季度一次还是一月一次等。同时,在选择多时相遥感数据进行变化监测时需要考虑两个时间条件。首先,应当尽可能选择用每天同一时刻或者相近时间的遥感图像,以消除因太阳高度角不同引起的图像反射特性差异;其次,应尽可能选用年间同一季节,甚至同一日期的遥感数据,以消除因季节性太阳高度角不同和植物物候差异的影响。 2空间分辨率 首先要考虑监测对象的空间尺度及空间变异的情况,以确定其对于遥感数据的空间分辨率的要求。变化监测还要求保证不同时段遥感图像之间的精确配准。因此,最好是采用具有相同瞬时视场(IFOV)的遥感数据,如具有同样空间分辨率的TM图像之间就比较容易配准在一起。当然也可以使用不同瞬时视场遥感系统获取的数据,如某一日期的TM图像(30m ×30m)与另一日期的SPOT图像(20m×20m),来进行变化监测,在这种情况下需要确定一个最小制图单元20m×20m,并对这两个图像数据重采样使之具有一致的像元大小。 一些遥感系统按不同的视场角拍摄地面图像,如SPOT的视场角能达到±27°,在变化监测中如果简单采用俯视角明显不同的两幅遥感图像,就有可能导致错误的分析结果。例如,对一个林区,不均匀地分布着一些大树,以观测天顶角0°拍摄的SPOT图像是直接从上向下观测到树冠顶,而对于一幅以20°观测角拍摄的SPOT图像所记录的是树冠侧面的光谱反射信息。因此,在变化监测分析中必须考虑到所用遥感图像观测角度的影响,而且应当尽可能采用具有相同或相近的俯视角的数据。 3光谱分辨率 应当根据监测对象的类型与相应的光谱特性选择合适的遥感数据类型及相应波段。变化监测分析的一个基本假设是,如果在两个不同时段之间瞬时视场内地面物质发生了变化,则不同时段图像对应像元的光谱响应也就会存在差别。所选择的遥感系统的光谱分辨率应当足

ArcGIS方法利用到路面提取道路中心线的方法

A r c G I S方法-利用到路面提取道路中心线的方法利用到路面提取道路中心线的方法在利用GIS制图时,需要经常跟数据打交道。很多初级的制图人员都存在一种惯性思路,以为数据精度越高,出图的效果就越好。这是错误的观点。假如现在需要制作1:1w的地图,但手头上却只有1:500的地形图,数据精度虽然很高,但却无法在小比例尺下显示出来。回到主题上,1:500的数据,大多数道路都是以面状显示。由于其精度高,有些数据甚至是不带线道路图层的,而在1w的地图下,道路以线状表达才是符合要求的。所以,这就需要涉及到地图制图的一个常规工作—地图缩编。本文主要介绍如何从到路面直接提取出道路中心线,从而辅助小比例尺地图的制作。 由于面状数据一般都是不规则的,所以很难从其提取中心线,一般的GIS软件也没提供直接提取的工具。ArcGIS里面虽然也有一些工具可以辅助一下处理,例如在制图工具箱里面有一个提取中心线的工具,但这个工具的作用是通过道路边线(双线)提取中心线。也有人说ArcGIS里面同样是提供面转线工具,先用工具转一道再提取不就行了吗?可是问题来了,面转线工具传出来的数据是封闭线,而不是道路边线,提取中心线工具依然是不可用,除非在每个路面图形打断两端的封闭,不然无法进行提取,恰好打断工作又是非常的巨大。因此,该方法还是不可用。 为了解决这个问题,那就是ArcScan扩展模块。提到ArcScan扩展,很多专业人员第一时间反应是这只是个栅格矢量化工具,跟当前讨论的中心线提取似乎没有任何关系。只要深入了解ArcScan扩展的具体细节,我们不难发现其自动矢量化里面可以提取面要素和中心线,利用这一特性,我们就可以曲线去完成该任务了。 先来说说总体思路:将路面(矢量面数据)转化为栅格数据,因为ArcScan只能对栅格数据进行处理,由于是从矢量转为栅格而非扫描,栅格质量一般会非常好;通过二值化栅格

道路试验检测练习题

道路试验检测练习题 一、单选题〈共30题,每题1分,共30分〉 1.液塑限联合测定法测定土的液限和塑限,主要步骤如下:①试杯装好土样②接通电掘,调平机身打开开关,提上锥体③使锥尖接触土样表面④锥体立刻自行下沉⑤5秒时自动停止下蔼⑥指示灯亮停止旋动旋钮⑦锥体复位,读数显示为零。正确的测定顺序是()。 A.①②③④⑤⑥⑦ B.②①③④⑥⑤⑦ C.②①③④⑤⑥⑦ D.①②③⑥④⑤⑦ 2.下面有关路面结构强度系数SSI的计算描述正确的是()。 A.路面实测代表弯沉与设计弯沉之比 B.路面实测代表弯沉与容许弯沉之比 C.路面设计弯沉与实测代表弯沉之比 D.路面容许弯沉与实测代表弯沉之比 3.高速公路沥青混凝土面层实测项目中,要求总厚度代表值不小于()。 A.设计值的-5% B.设计值的-20% C.设计值的-10% D.设计值的-8% 4.石方路基质量评定中,一般不用()指标来评价压实质量。 A.固体体积率 B.层厚和压实次数 C.沉降差 D.压实度 5.某分部工程的加权平均分为90分,那么该分部工程质量等级为()。 A.优良 B.合格 C.不合格 D.无法确定

6.水泥胶砂抗压强度计算时,需要舍弃超出平均值()的测定值。 A.±10% B.±5% C.±3% D.±2% 7.水泥比表面积测定时的环境条件和操作直接影响秒表记录时间的长短,下列选项中针对试验条件和秒表读数值说法正确的是()。 A.试验环境温度越高,秒表读数值越长 B.透气筒中装填的水泥数量偏少,秒表读数偏短 C.透气筒与压力计接触密封不好时,秒表读数偏长 D.空气黏度越高,秒表读数值越短 8.进行粗集料竖固性试验时,所称取的不同粒级的试样分别装入三脚网并浸入盛有硫酸铀熔液的容器中,暗液体积应不小于试验总体积的()倍。 A.1 B.2 C.5 D.10 9.当筛分试验各级过筛不彻底时,计算出的砂的细度模数将会() A.偏小 B.偏大 C.因各级均不彻底,最终不影响细度模数的大小 D.变化无法确定 10.下面关于土的含水率的计算描述正确的是() A.土中水的体积与土中固体颗粒的体积之比 B.土中水的质量与土质量之比 C.土中水质量与土中固体颗粒质量之比 D.土中水气质量与土质量之比 1-5 DCADB 6-10 ABCBC 11.己知一组水泥混凝土标准抗折试件测得的破坏荷载分别是(单位:kN):41.25、39.75、 48.00。计算该组试件的抗折强度为5.4MPa,可以认为该结果()。 A.正确,符合计算和数据处理要求 B.不正确,有测定值超过误差要求,试验应无效

城市道路自动提取

高空间分辨率影像城市道路信息自动提取 为了更好的对城市规划和各个探测领域提供更准确的道路信息,城市道路信息的提取成为显而易见的问题,怎么样才能提高城市道路信息提取的效率呢,这里主要研究采用半自动和自动化的高空间分辨率影像城市道路信息提取。 高空间分辨率遥感影像以其丰富的纹理等细节信息, 降低了目视解译难度的同时, 却提高了计算机处理的复杂性高空间分辫率遥感影像道路信息的提取, 尤其是城市道路信息的自动提取, 存在着许多困难本文通过面向对象的影像分割、道路信息与背景信息的闺值分离、道路骨架提取、霍夫变换提纯并矢量化等技术, 实现了高空间分辫率遥感影像城市道路信息的自动提取与识别。 城市道路包括市区各类道路, 包括全市性干道、高速公路、工业区道路和居住区道路, 而不包括广场和停车场用地以及街坊小区内部道路道路的位置、宽度等信息, 是城市地理信息系统中的重要信息, 而通过目视判读和手工勾绘方式费时费力, 因此采用人工智能方式利用计算机自动提取道路信息成为一个主要的发展方向。 随着遥感技术的发展, 特别是高分辨率遥感影像的出现, 遥感卫星影像作为数据源在测图和空间数据库更新中得到了越来越广泛的应用高空间分辨率遥感影像以其丰富的纹理等细节信息, 降低了目视解译难度的同时, 却提高了计算机处理的复杂性高空间分辨率遥感影像道路信息的提取, 尤其是城市道路信息的自动提取, 存在着许多困难现阶段, 高分辨率遥感影像城市道路提取方法尚不成熟, 本文针对这一问题进行了有益的探索。 道路特征自动提取, 包括道路特征的自动识别和几何特征的自动定位, 已发展出各种各样的提取方法, 其基本思路大致是将影像道路的提取分解成四个步骤道路影像的特征增强道路种子点的确定将种子点扩展成线段将线段确认并连接成道路网目前已经能够做到把道路影像从其他地物影像中分割出来甚至能区分道路类型已有的道路提取算法大多都针对不同的影像类别, 即航空影像或卫星遥感影像, 不同的比例尺影像分辨率, 不同区域的影像如城区、乡村或郊区和不同的道路类型, 如乡村路、街道、高速公路、高等级公路等。 主要包括以下几类基于平行线对的道路提取基于二值化和知识的道路提取基于窗口模型特征的道路提取方法近年来的发展趋向于在道路提取中解决特定问题或对某一步骤的方法改进, 并且, 高分辨率米级及以下影像的道路提取以其特有的信息与噪音均丰富而越来越受到关注在高分辨率影像中, 道路被模型化为伸长、延续和近于等宽的区域。 高分辨率遥感影像的结构、形状、纹理和细节等信息异常丰富, 一方面为米级甚至以下的尺度地物信息的提取提供了可能, 另一方面过度的高频信息也对地物类型的识别带来干扰, 使得地物信息更加破碎, 噪音影响更加明显在城市高分辨率遥感影像上,道路常常与同样具有良好线形形状的建筑物信息混合在一起, 使得计算机视觉领域的边缘提取算法无法准确分辨出道路位置信息同时道路上的车辆、建筑物的阴影、天桥等信息为道路信息的噪音, 增加了城市道路信息的提取难度。 面向对象分类是近年来高空间分辨率影像分类的一种有效解决方案面向对象分类法是指首先通过对影像分割, 得到同质像元组成的大小不同的影像对象由于影像对象内部的光

【道路】市政道路试验检测内容及方法

【关键字】道路 市政道路试验检测内容及方法 摘要:市政道路施工过程中,任何一个环节出现问题,都会给工程质量带来严重的危害,甚至会造成巨大的损失,因此,实行严格的质量控制,其意义十分重大。对公路和桥梁结构进行试验检测,既是一项控制工程质量的重要手段,也是评定工程质量必不可少的技术措施。本文将介绍市政道路施工中需要进行的主要试验检测内容及方法。 关键词:路基检测给排水检测路面检测

目录 一、路基工程试验检测 ............................................ 错误!未定义书签。 1.土工试验............................................................ 错误!未定义书签。 2.压实度检测 ....................................................... 错误!未定义书签。 3.弯沉检测: ....................................................... 错误!未定义书签。 二、给排水试验检测 ................................................ 错误!未定义书签。 1.原材送检............................................................ 错误!未定义书签。 2.地基承载力 ....................................................... 错误!未定义书签。 3.试块检测............................................................ 错误!未定义书签。 4.压实度................................................................ 错误!未定义书签。 三、路面试验检测 .................................................... 错误!未定义书签。 1.原材检测............................................................ 错误!未定义书签。 2.弯沉检测............................................................ 错误!未定义书签。 3.平整度检测 ....................................................... 错误!未定义书签。 四、试验检测工作对工作质量的影响.................... 错误!未定义书签。参考文献: ................................................................ 错误!未定义书签。

遥感影像变化检测

遥感影像变化检测报告 学院: 专业: 指导老师: 小组成员: 2013年5月

1、遥感影像变化检测的概念 遥感影像变化检测指利用多时相获取的覆盖同一地表区域的遥感影像及其它辅助数据 来确定和分析地表变化。它利用计算机图像处理系统,对不同时段目标或现象状态的变化进行识别、分析;它能确定一定时间间隔内地物或现象的变化,并提供地物的空间分布及其变化的定性与定量信息。 由此可知,遥感影像变化检测是从不同时期的遥感图像中,定量地分析和确定地物变化的特征和过程。它涉及到变化的类型、分布状况及变化信息的描述,即需要确定变化前后的地物类型、界限和分析变化的属性。变化检测的研究对象为地物,包括自然地物和人造地物,其中人造地物在军事上常被称为目标。描述地物的特性包括:空间分布特性、波谱反射与辐射特性、时相变化特性。遥感影像的变化检测在土地覆盖变化监测、环境变迁动态监测、自然灾害监测、违章建筑物查处、军事目标打击效果分析以及国土资源调查等方面拥有广泛的应用价值和商业价值。 变化检测通常包括以下4个方面的内容: (1)判断是否发生了变化,即确定研究区域内地物是否发生了变化; (2)标定变化发生的区域,即确定在何处发生了变化,将变化像元与未变化像元区分开来; (3)鉴别变化的性质,给出在每个变化像元上所发生变化的类型,即确定变化前后该像元处的地物类型; (4)评估变化的时间和空间分布模式。 其中,前两个方面是变化检测所要解决的基本问题,而后两个方面则根据应用要求决定是否需要做。 2、遥感影像变化检测的三个层次 遥感图像分析过程中通常包括数据层处理、特征层处理和目标层处理三个过程。依据这三个层次划分,可将变化检测分为:像元级变化检测、特征级变化检测和目标级变化检测。 (1)像元级变化检测是指直接在采集的原始图像上进行变化检测。尽管基于像元的变化检测有它一定的局限性,但由于它是基于最原始的图像数据,能更多地保留图像原有的真实感,提供其它变化检测层次所不能提供的细微信息,因而目前绝大多数的变化检测方法都是像元级变化检测。 (2)特征级变化检测是采用一定的算法先从原始图像中提取特征信息,如边缘、形状、轮廓、纹理等,然后对这些特征信息进行综合分析与变化检测。由于特征级的变化检测对特征进行关联处理,把特征分类成有意义的组合,因而它对特征属性的判断具有更高的可信度和准确性。但它不是基于原始数据而是特征,所以在特征提取过程中不可避免地会出现信息的部分丢失,难以提供细微信息。 (3)目标级变化检测主要检测某些特定对象(比如道路、房屋等具有明确含义的目标),是在图像理解和图像识别的基础上进行的变化检测,它是一种基于目标模型的高层分析方法。 变化检测的三个层次在实现上各有优缺点,在具体的变化检测中究竟检测到哪个层次是根据任务的需要确定的。像元级的变化检测保持了尽可能多的原始信息,具有特征级和目标级层次上所不具备的细节信息,但像元级变化检测仅考虑像素属性的变化,而未考虑其空间等特征属性的变化;特征级变化检测不仅考虑到空间形状的变化,而且还要考虑特征属性的变化,但特征级的变化检测依赖于特征提取的结果,但特征提取本身比较困难;目标级的变化检测最大的优点是它接近用户的需求,检测的结果可直接应用,但它的不足之处在于目标提取的困难性。

市政道路工程试验检测项目及频率一览表

市政道路工程试验检测项目及频率汇总表2014.10 编 序号 1类别 土工 检验项目采用标准 颗粒分析、界限含水量、JTG E40《公路土工试验规程》 击实试验、室内CBR 试JTG F10《公路路基施工技术规范》 验《公路工程标准施工招标文件》2009 版 检测频率取样方法 每 5000m 3 或土质发生变化时取具有代表性的扰动土50kg。 2 3 4 5细集料(水 泥砼用) 细集料(沥 青砼用) 粗集料(水 泥砼用) 粗集料(沥 青混合料用) 筛分、含泥量、泥块含量 JTG E42《公路工程集料试验规程》 表观密度、堆积密度、坚《公路工程标准施工招标文件》2009 版 固性JTJ041《公路桥涵施工技术规范》 含水量 筛分、含泥量、泥块含量、 砂当量或亚甲兰值JTG E42《公路工程集料试验规程》 《公路工程标准施工招标文件》2009 版 坚固性、棱角性JTG E40《公路沥青路面施工技术规范》 筛分、含泥量、针片状含 量、压碎值 JTG E42《公路工程集料试验规程》 表观密度、堆积密度、坚 JTJ041《公路桥涵施工技术规范》 固性、碱活性 含水量 筛分、含泥量、针片状含 量、压碎值、表观密度、 吸水率JTG E42《公路工程集料试验规程》 粘附性、磨耗损失、坚固JTG F40《公路沥青路面施工技术规范》 性、软石含量、磨光值(表 面层) 以进场数量为一检验批,每检验批代表数 量不得超过 400m3 每一料源检验 1 次 混凝土开盘前必做 以进场数量为一检验批,每检验批代表数 量不得超过 400 m3 每一料源检验 1 次 每批次进场检验 1 次,每检验批代表数量 不得超过 400m 3 每一料源检验 1 次 混凝土开盘前必做 每批次进场检验 1 次,每检验批代表数量 不得超过 400 m3 每一料源检验 1 次 取样前先铲除堆脚等处无代表性的 部分,再在料堆的顶部、中部和底部, 各由均匀分布的几个不同部位,抽取 大致相等的8 份组成一组试样,每组 试样 25kg。 取样前先铲除堆脚等处无代表性的 部分,再在料堆的顶部、中部和底部, 各由均匀分布的几个不同部位,抽取 大致相等的8 份组成一组试样,每组 试样 25kg。 取样前先铲除堆脚等处无代表性的 部分,再在料堆的顶部、中部和底部, 各由均匀分布的几个不同部位,抽取 大致相等的 15 份组成一组试样,每组 试样 50kg。 取样前先铲除堆脚等处无代表性的 部分,再在料堆的顶部、中部和底部, 各由均匀分布的几个不同部位,抽取 大致相等的 15 份组成一组试样,每组 试样 50kg。

遥感影像道路网自动提取的研究_李燕

收稿日期:2003-03-28作者简介:李燕(1977-),女,四川成都人,硕士研究生,主要从事遥感图像处理与应用、模式识别研究。 遥感影像道路网自动提取的研究 李 燕,余旭初 (解放军信息工程大学测绘学院,河南郑州 450052) Road Automatic Extraction from Remote Sensor Image LI Yan,YU Xu -chu 摘要:详细分析了道路的影像特征,建立了道路网描述模型。对道路模型的表达采用了模糊数学的方法,对知识的表达使用了带有置信度因子的模糊产生式规则,知识的推理使用了不确定性推理中的各种理论。本项研究力图模拟人的感知过程,以段的几何与灰度属性为主,并顾及局部上下文线索进行感知编组;基于道路模型对道路段进行识别;再利用道路的全局性约束知识对道路段进行重组,弥补了局部编组下的缺点。进行道路的分支和交叉的检测形成道路网。 关键词:影像理解;道路模型;感知编组;知识表达;知识推理;特征提取;几何结构信息中图分类号:P237 文献标识码:B 文章编号:1671-3044(2003)03-0011-05 1 引 言 近年来,遥感技术迅猛发展,而人们对遥感信息的认识和利用程度要远远落后于通过空间和航空系 统获取信息源的速度。从影像获取信息是人类获得知识的主要来源之一,如何自动处理、解译海量的图像数据是在整个社会信息化过程中面临的重要问题。从遥感图像中识别各种目标,是图像处理和目标识别的一个重要研究课题。道路自动识别是其中一个基本的、常见的问题。道路网是非常重要的基础地理信息,它的识别和精确定位对GIS 数据获取、影像理解、制图以及作为其他目标的参照体都有深远的意义。在过去的二十多年里,道路的提取在摄影测量界和计算机视觉界受到了广泛的重视,针对不同的影像类型,不同的影像分辨率,不同区域的影像和不同的道路类型,人们提出了许多从航空和遥感图像中自动提取道路的方法。但由于道路在遥感图像中的表现形式十分复杂,对不同比例尺的影像难以用固定的参数或特征描述,而只能用一些抽象的语句来描述。对于同一算法,不同的环境、不同的传感器、不同的图像、不同的成像条件等等会造成提取结果的极大差异,因而造成了自动识别的困难,使得自动提取道路信息成为一个难度很大的课题。目前仍然没有足够可靠和实用的自动识别软件。 本文以低分辨率影像乡村道路网的自动提取为对象,研究了以道路模型为基础,基于感知编组从遥感图像中自动提取道路网的方法。详细分析了道路的影像特征,建立了道路网描述模型。在道路识别过程中,对道路模型的表达采用了模糊数学的方法,对知识的表达使用了带有置信度因子的模糊产生式规则,知识的推理使用了不确定性推理中的各种理论。力图模拟人的感知过程,以段的几何与灰度属性为主,并顾及局部上下文线索进行感知编组,然后基于道路模型对道路段进行识别,再利用道路的全局性约束知识,如功能特征、拓扑特征、上下文特征等对道路段进行重组,弥补了局部编组下的缺点,最后进行道路的分支和交叉的检测形成道路网。2 道路描述模型 如何在实际图像中检测道路,关键问题是对现实世界中的道路进行正确的描述和理解,建立合适的道路模型。描述现实世界中的道路已经有很多学者做了研究,Garnesson 与Vosselman 等指出,道路的特征可以分为功能特征(functional)、几何特征(geometric)、辐射特征(photometric )、拓扑特征(topologic)、光谱特征和关联或上下文特征(contextual)等六个方面。本文重点研究低分辨率乡村主要道路的自动提取,我们抽象出道路的描述模 第23卷第3期2003年5月 海 洋 测 绘 H YDROGRAPHIC SURVEYING AND CHARTING V ol 123,No 13M ay ,2003

基于Hough变换的道路边界提取方法

基于Hough变换的道路边界提取方法 摘要:本文利用 matlab7.0软件开发平台工具,采用hough变换等技术手段在图片上进行线性构造信息提取,为今后的研究部署工作提供参考。但hough变换存在一定的局限性,如对影像分割依赖性大、受非道路因素影响大等。本文首先利用道路种子点处的光谱信息进行道路区域的生长, 提取光谱信息一致的道路区域, 得到一个包含道路信息的二值影像,然后对此二值影像进行滤波,在提取出的道路条状区域的基础上, 根据道路具有的形状特点, 利用形态学进行细化和一定次数的形态修剪处理, 得到单像素宽 的道路中心线信息。最后对图像进行基于hough变换的线性特征提取,文章对高分辨率航空遥感影像进行了实验验证了该方法的有效性[1-3]。 关键词:线性特征提取,hough变换,matlab a road edge detection algorithm based on the hough transform qiu zhiweili yan (henan university of urban construction, pingdingshan 467036, china) aqiuzhiwei-2008@https://www.sodocs.net/doc/6e11456738.html,, bliyan0502@https://www.sodocs.net/doc/6e11456738.html, abstract: by using the road seed point spectrum information in this paper firstly, the relevant road information can be extracted from the spectral information consistent with the road area, road information including two value image can be

道路路基试验检测方法

道路路基试验检测方法 摘要:当今社会经济的不断高速运转,科学技术的不断更新进步,城市建设脚步的逐渐加快,带动着道路桥梁的发展,人们的出行离不开路桥的建设。而对于路桥建设而言,其原料以及路基的检测是十分重要的,稍有不慎都有可能会影响路桥的安全性。因此本文主要根据笔者多年工作经验探讨了道路路基试验检测中值得注意的几个问题,同时提出了相对的解决方法。 关键词:道路路基;试验检测;方法 1 道路工程试验检测技术的意义 道路管理部门以及施工单位基于实现对工程施工质量有效控制的目的,必须强化对道路工程试验检测技术的应用,通过试验检测工程项目或特定工程,并以检测结果为参考数据,以便实现对特定产品质量或工程质量是否达到现行技术规范的标准化要求进行科学的甄别。工程质量管理涵盖了对道路工程质量的试验检测工作,同时也是定性公路工程施工质量控制评定与验收的不可或缺的环节。从这个意义来看,试验检测工作直接关乎到道路工程施工的整体质量,施工单位必须给予足够的重视。 2 道路路基试验检测方法 2.1地基系数检测法 路基应稳定、密实、均匀,对路面结构提供均匀的支撑。即路基在环境和荷载作用下不产生不均匀变形。但是路基在长期的行车荷载作用下可能产生塑性变形不均匀变形,引起路面病害如:路面裂缝,路面不均匀沉降,路面坑槽等,降低路面的使用性能和行车舒适性,甚至有可能引起较大的行车事故。人们很据长期的实践经验发现想用单一的物理指标来概括衡量路基变形是难以实现的,并适时的提出了地基系数这一力学指标来对路基刚度和承载能力进行直观描述。地基系数测试装置主要由两部分组成,分别为:加载系统和量测系统。地基系数测定方法:首先将检测装置底板与支架水平放置,同时用配重较大的车辆提供支撑反力,然后缓慢分级进行加载,加载时要保证每一级荷载的加载都是在地基充分下沉变形后进行的。在进行地基系数检测前应对地基进行预压以减少荷载板与地基间的缝隙对试验准确性的影响。同时还应在施加每级荷载地基变形稳定后,对千斤顶荷载进行补充以减少因地基沉降而产生的卸载值,以保证试验荷载始终为一稳定值。 2.2灌砂法 灌砂法主要用来测量路基压实度,在国内孔隙率这一指标被广泛应用于路基检测中,而这一指标主要采用环刀法、核子密度仪法和灌砂法获得。环刀法和核子密度法都有各自的缺点,并且规范明确规定核子密度仪法只能用于过程控制,不能用于质量评定。现在分别对这两种方法的缺点进行简要介绍。环刀法缺点:①环刀规格不够规范而引起操作误差。②环刀灌入深度难以控制,环刀在灌入待测土体时需要掌握好力度,力度不足会引起环刀装土不够饱满,又要防止用力过大,使环刀周围土体因受到挤压引起密度增大,在环刀从土体中取出时受到过大阻力而引起环内土体的扰动。在实际操作中这个力度是很难把握的。③试验进行中水分蒸发易引起密度误差。核子密度仪法缺点:①核子密度仪会释放出放射性物质,对人体会造成一定伤害。②需进行打洞操作,会不可避免的扰动测定洞壁附近的结构,从而影响测定的准确性。相比之下,灌砂法的优势就较为明显,

道路提取

道路信息自动化和半自动提取研究综述 姓名:****** 学号:****** 专业:地图学与地理信息系统 学院:*******

道路信息自动化和半自动提取研究综述 摘要:道路信息作为一种重要的基础地理信息,可以作为提取其他地物目标的线索和参考系,具有很强的现实意义。从遥感影像自动提取人工地物,特别是线状地物(主要是道路),不仅是摄影测量与遥感领域的难题,也是计算机视觉与图像理解研究的重点之一。本文首先阐述了道路提取的基本思想以及与道路提取有关的背景知识,然后介绍了国内外比较成熟的理论与技术,最后总结并展望了道路提取的发展趋势。 关键词:道路提取,自动化道路提取,半自动道路提取 Abstract:Road information as a kind of important basic geographic information, and other features can be extracted the clues and reference of the target has a strong practical significance. Automatic extraction of artificial from remote sensing image features, especially linear feature (mainly road), not only is a difficult problem in the field of photogrammetry and remote sensing, is also the emphasis of research in computer vision and image understanding. Firstly, this paper expounds the basic ideas and road extraction road extraction related background knowledge, and then more mature theory and technology at home and abroad is introduced, finally summarized and prospected the development trend of road extraction. Key words: road feature extraction; automatic road extraction; semi-automatic road extraction 随着实时、全天候、大面积获得地面高分辨率、高精度、多时相、多光谱的数字影像成为可能。而又作为获得地面几何与物理信息的主要信息源,遥感影像解译或者说信息的自动提取是摄影测量与遥感以及计算机视觉等领域的热门课题,有着十分重要的理论和意义。道路不仅是一种重要的基础地理信息,而且可以作为提取其他地物目标的线索和参考系。影像上的道路虽然比其他地物更突出,但实现起来却很困难[1]。这主要是因为目前计算机人工智能还远未达到完全自动地从数字影像中理解与提取地物信息的水平[2]。但是在道路提取方面,国内外还是涌现出了许多重要理论与技术。这里主要是对道路信息提取做了一个总体概述,并展望了其发展趋势。 1 道路特征及提取思想 1.1道路的基本特征 影像特征是由于景物的物理与几何特性使影像中局部区域的灰度产生明显变化而形成的[3]。在高分辨率遥感图像上,图像分辨率的提高使得图像细节特征越来越丰富。欲得到理想的道路提取效果,必须充分了解道路在遥感影像上的基本特征。有关道路的影像特征描述很多,Vosselman和Kneeht等将道路描述为几何(Geometries)特性、辐射度(photometries)特性、拓扑(Topologies)特性、功能(Functional)特性和关联(Contextual)特性,其中几何特性、辐射度特性和拓扑特性属于中低级知识,功能特性和关联特性属于高

遥感图像中道路提取方法的探讨

遥感图像中道路提取方法的探讨 【摘要】道路提取是遥感图像中信息提取的一个研究热点,不仅具有理论价值也具有很广阔的应用前景。道路与人们生活休戚相关,而手工提取的方法远远不能满足地理信息系统(GIS)数据获取与更新的需要,因此从遥感图像自动提取道路的研究就显得尤为迫切。本文从遥感图像的道路特征描述出发,对道路提取的基本思想和模式识别的方法进行了探讨,对近年来道路提取的研究状况进行了分析和总结,并对道路提取的进一步发展提出了分析和展望。 【关键词】道路;遥感图像;模式识别;自动提取 1 道路提取的基本思想 1.1 道路的基本特征 道路的特征主要包括物理与几何的,其基本特征主要有以下几种。 (1)几何特征。道路呈长条状,其长度大于宽度,在较大范围内道路的宽度变化比较小,曲率也有限制; (2)辐射特征。道路一般有明显的边缘,路面灰度均匀,与相邻区域灰度差比较大; (3)拓扑特征。道路从拓扑结构看是相连的,可以形成网络状; (4)上下文特征。上下文特征指的是道路相关的特征与信息,如道路旁的建筑物和树,这是局部上下文,全局上下文提供全局信息,如图像区域是城市还是乡村。 1.2 道路提取的模型与策略 常见的道路提取的模型与策略有很多。线段模型常用在中低分辨率下道路的建模中,对于主干道的检测这个模型是足够的。在高分辨率下,道路常用平行的边线来建模,相对线段模型来说,阴影或干扰将对道路提取产生很大影响。道路网络的组成离不开连接点与交叉点,对交叉点的精确检测与建模将有助于道路提取结果的改善。全局的拓扑性质应该与局部的上下文及几何特征有效的结合。 2 半自动道路提取方法 半自动的道路提取与全自动方法不同在于其需要人机交互,按交互的方式不同又可以分为两类。一类仅给定初始点和初始方向利用跟踪的方法来提取道路;另一类方法则给定一系列分散的种子点,利用主动轮廓模型,模拟退火,和动态规划等方法曲线拟合提取道路中心线。前者运用的主要是局部的特征,后者往往求的是全局的能量最小。 跟踪的方法会给定初始点和初始道路的方向,要通过跟踪的方法得到道路的中心线和边线。要解决的问题包括如何通过已检测到信息预测下一点处道路的参数(位置,宽度,曲率,方向),利用图像信息选择最佳预测点并修正预测模型,确定停机准则(连续出现预测误差很大或是已经检测到的部分道路已经得到验证)。 在文献[4]中,预测利用了卡尔曼滤波方法,修正利用的是截面匹配的方法。截面匹配是指道路为狭长区域,在垂直于道路方向的相近的截面具有极大的相似性,根据这一特点,可以在预测到道路中心点后找到下一截面的位置,从而确定道路宽度和方向。卡尔曼滤波中假设系统是线性的,系统的观察也是固有状态的线性函数,系统和测量中的噪声是高斯白噪声。文章中把道路的曲率当成

市政道路试验检测内容及方法

市政道路试验检测容及方法 摘要:市政道路施工过程中,任何一个环节出现问题,都会给工程质量带来严重的危害,甚至会造成巨大的损失,因此,实行严格的质量控制,其意义十分重大。对公路和桥梁结构进行试验检测,既是一项控制工程质量的重要手段,也是评定工程质量必不可少的技术措施。本文将介绍市政道路施工中需要进行的主要试验检测容及方法。 关键词:路基检测给排水检测路面检测

目录 一、路基工程试验检测 (1) 1.土工试验 (1) 2.压实度检测 (1) 3.弯沉检测: (3) 二、给排水试验检测 (4) 1.原材送检 (4) 2.地基承载力 (5) 3.试块检测 (5) 4.压实度 (5) 三、路面试验检测 (6) 1.原材检测 (6) 2.弯沉检测 (6) 3.平整度检测 (6) 四、试验检测工作对工作质量的影响 (7) 参考文献: (9)

一、路基工程试验检测 1.土工试验 土工试验是最基本的试验,包括含水率试验、液塑限、颗粒分析和土工击实试验。含水率试验用于确定沟槽回填料、路基压实料、桥台背回填料是否需要加水或晒干,以及测定砂、石的天然含水量,用于调整砼的施工配合比。颗粒分析试验是测定干土中各种粒组所占该土总质量的百分数的方法借以明了颗粒大小分布情况,供土的分类及概略判断土的工程性质及选料之用。前期的土石方填筑、路基换填、沟槽回填,后期的级配碎石层、水稳层、沥青面层等均须做土工击实试验,土工击实试验将为压实度检测提供最大干密度值。土工击实试验检测频率为每5000m3一组,取具有代表性的扰动土50kg,随工程进度及时取样送检。 2.压实度检测 压实度指的是土或其他筑路材料压实后的干密度与标准最大干密度之比,以百分率表示。压实度是路基路面施工质量检测的关键指标之一,表征现场压实后的密度状况,压实度越高,密度越大,材料整体性能越好。对于路基、路面半刚性基层及粒料类柔性基层而言,压实度是指工地上实际达到的干密度与室标准击实实验所得最大干密度的比值;对沥青面层、沥青稳定基层而言,压实度是指现场达到的密度与室标准密度的比值。本工程压实度现场试验主要采用灌砂法和环刀法,灌砂法主要用于砂砾石、水泥稳定碎石等粗颗粒材料,环刀法主要用于素土等材料。灌砂法及环刀法的主要检测步骤如下:

市政道路试验检测内容方法

市政道路试验检测内容及方法 摘要:市政道路施工过程中,任何一个环节出现问题,都会给工程质量带来严重的危害,甚至会造成巨大的损失,因此,实行严格的质量控制,其意义十分重大。对公路和桥梁结构进行试验检测,既是一项控制工程质量的重要手段,也是评定工程质量必不可少的技术措施。本文将介绍市政道路施工中需要进行的主要试验检测内容及方法。 关键词:路基检测给排水检测路面检测

目录 一、路基工程试验检测 (1) 1.土工试验 (1) 2.压实度检测 (1) 3.弯沉检测: (3) 二、给排水试验检测 (4) 1.原材送检 (4) 2.地基承载力 (4) 3.试块检测 (5) 4.压实度 (5) 三、路面试验检测 (6) 1.原材检测 (6) 2.弯沉检测 (6) 3.平整度检测 (6) 四、试验检测工作对工作质量的影响 (7) 参考文献: (9)

一、路基工程试验检测 1.土工试验 土工试验是最基本的试验,包括含水率试验、液塑限、颗粒分析和土工击实试验。含水率试验用于确定沟槽回填料、路基压实料、桥台背回填料是否需要加水或晒干,以及测定砂、石的天然含水量,用于调整砼的施工配合比。颗粒分析试验是测定干土中各种粒组所占该土总质量的百分数的方法借以明了颗粒大小分布情况,供土的分类及概略判断土的工程性质及选料之用。前期的土石方填筑、路基换填、沟槽回填,后期的级配碎石层、水稳层、沥青面层等均须做土工击实试验,土工击实试验将为压实度检测提供最大干密度值。土工击实试验检测频率为每5000m3一组,取具有代表性的扰动土50kg,随工程进度及时取样送检。 2.压实度检测 压实度指的是土或其他筑路材料压实后的干密度与标准最大干密度之比,以百分率表示。压实度是路基路面施工质量检测的关键指标之一,表征现场压实后的密度状况,压实度越高,密度越大,材料整体性能越好。对于路基、路面半刚性基层及粒料类柔性基层而言,压实度是指工地上实际达到的干密度与室内标准击实实验所得最大干密度的比值;对沥青面层、沥青稳定基层而言,压实度是指现场达到的密度与室内标准密度的比值。本工程压实度现场试验主要采用灌砂法和环刀法,灌砂法主要用于砂砾石、水泥稳定碎石等粗颗粒材料,环刀法主要用于素土等材料。灌砂法及环刀法的主要检测步骤如下:

遥感图像的分类与变化监测最终版

遥感图像的分类与变化监测 1.数据准备 1.1研究区域概况 向10度至30度长有210公里,东西宽有15公里至20公里,是川西断陷带和川东隆起带 泉驿区总面积的39.07%、3.86%、57.07%。2009年,龙泉驿区土地总面积5.5698万公顷,其中耕地7367.83公顷,占土地总面积的13.23%;园地2.5295万公顷,占土地总面积的45.42%;林地7628.2公顷,占土地总面积的13.70 %;其他农用地3295.85公顷,占土地总面积的5.92%;居民点及工矿用地1.0742万公顷,占土地总面积的19.29%;交通运输用地539.83公顷,占土地总面积的0. 97%;水利设施用地553.30公顷,占土地总面积的0.99 %;未利用地274.93公顷,占土地总面积的0.49%。 1.2数据下载 在地理空间数据云中先搜索2000年---2005年的数据,选择云量较少,图像 质量高的进行下载;搜索2009年---2015年图像选择质量高的下载,最终选定2001年和2009年龙泉驿区的图像(landsat4--5)。 两期影像的像元信息: 影像 数据 类型 卫星名称 传感 器 条带 号 太阳 高度角 太阳 方位角 平均 云量 数据标示 2001 TM landsat4--5 TM 129 37.5708 141.1516 5.45 LT5129039200104 2009 TM landsat4--5 TM 129 51.3982 133.2621 0 LT5129039200908 2001年影像

2009年图像 2.数据处理 2.1图像格式的转换 2.1.1格式转换 利用Import工具,将下载的TIFF影像转换为后缀为img图像,并选择存储的路径。 2.1.2多波段图像的融合 在interpreter工具中利用image interpreter中的layer stack进行1--7图像的融合, 为后面的处理提供基础。

城市道路信息提取方法探讨

第35卷第2期2019年6月 测绘标准化 Standardization of Surveying and Mapping Vol. 35No.2 Jun.2019城市道路信息提取方法探讨 马婵1马润霞2 (1?西安科技大学测绘科学与技术学院陕西西安710054;2,自然资源部大地测量数据处理中心陕西西安710054)On the Methods for Urban Road Information Extraction MA Chan MA Runxia 摘要:利用高分辨率遥感影像的高空间分辨率、高时间分辨率的特点,可较好地满足路线信息提取成果的需求。提出一种基于面向对象分类的城市道路提取方法。首先,进行面向对象分类并提取道路中心线;然后,利用MATLAB二值化处理及调用MATLAB细化函数等相关操作清除非道路区域,优化道路;最后,通过建立缓冲区提取城市道路信息,提取较理想的初始道路网络。这种道路提取方法可为基于遥感图像提取道路信息提供借鉴。 关键词:道路提取;面向对象分类;二值化处理;缓冲区分析;MATLAB 中图法分类号:P237.2;P283.2 随着传感器的发展,遥感影像分辨率进一步提高,遥感影像的应用也越来越广,影像中所包含的数据信息已成为研究的热点。城市道路是遥感影像中的一个重要地物,表现形式非常复杂,主次干道的宽窄不一,道路段间的材质不同,在遥感影像中呈现的光谱特征有所不同。传感器在成像过程中,因传感器、地理位置等要素,造成道路信息提取不够完整,给路线的自动化获取带来了极大的难题。目前,提取道路信息采用的方法都存在人工干预过多的情况,且很多算法还不完整,因而对道路提取相关问题进行研究仍有非常重要的意义。刘俊⑴等提出基于多标准的差异分辨率遥感影像路线提取办法。施海亮⑵等论述了城市遥感影像中路线提取的特点,以及当今道路特征提取的一些研究成果。徐天才⑶等采用形态学细化算法,对图像进行二值化操作后,使用栅格数据中的细化操作,提高了线提取精度及计算效率,然后利用模糊Hough变换算法提取遥感图像中的城市道路。 本文在前人研究成果的基础上,提出了一种城市道路提取方法,首先对遥感影像进行了面向对象分类,得到提取道路的矢量文件,然后利用MATLAB 进行二值化处理和调用MATLAB细化函数等相关操作清除非道路区域,从而优化道路。 1基于对象的遥感影像监督分类道路提取具体流程见图1。 1.1数据准备 在ArcGIS中选择面向对象提取工具,进行数据准备,包括设置遥感影像路线提取规则,然后保存提取规则并处理下张影像,不断试验选择最优方法,最后输出保存。 图1道路提取流程 1.2影像预处理 在遥感影像处理软件ArcGIS中加载原始数据,对影像数据进行预处理,包括对影像数据进行分析前的校正、镶嵌、裁剪等一系列操作,消除噪声,提高影像质量,为后续影像分析奠定基础。影像预处理流程见图2。 1.3面向对象分类 利用高分辨率遥感影像的高空间分辨率、高时间分辨率的特点,可以较好地满足路线信息提取成果需求。面向对象的分类方法是近几年基于高分辨率影像提出来的,是一种智能化的主动影像提取方法。道路作为人们通行的基础设施,可以按照不同的道路标志进行分类,按利用的特点可分为城市路线、公路、厂矿路线等。道路的面向对象分类就是通过对遥感影

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