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摘要：本发明公开了一种基于遥感数据的断头路定位及重要性分级方法，充分考虑了断头路的重要目标线索指引作用，利用矢量路网精确定位断头路位置后，以断头路位置作为重要目标的潜在区域，对其关联区域进行地表参数提取与分析，实现对断头路重要性分级以及关联区域场景的估计，符合城市建设、交通规划等部门的应用需求，具有重要的现实意义。

主权项：1.一种基于遥感数据的断头路定位及重要性分级方法，其特征在于，包括以下步骤：1采集矢量路网数据，多光谱遥感数据和数字高程模型数据；首先，以矢量路网数据为基准，对多光谱遥感数据进行配准；然后，以多光谱遥感数据覆盖范围为工作区，对矢量路网数据进行裁剪，得到工作区内矢量路网；2对工作区内矢量路网进行栅格化处理，得到栅格化路网；利用八邻域法对栅格化路网进行全局检测，确定所有断头路的位置；3计算地表属性参数，包括各类地物遥感指数信息以及地势信息，所述地势信息包括坡度和高程；4确定步骤2得到的断头路的道路走向，根据断头路的位置和断头路的道路走向确定断头路的关联区域，统计每个断头路的关联区域内的地表属性参数；5根据断头路关联区域的地势信息确定该区域的地貌及坡度类型；根据断头路关联区域内的不同地物占比，确定该区域的土地利用类型；然后，对断头路进行重要性分级，估计断头路关联区域的场景类型；2.1获取多光谱遥感影像数据的行列数，创建像素值为0的与多光谱遥感影像数据具有相同行列数的单波段空白图像；2.2将矢量路网数据与创建的单波段空白图像叠加；重叠区域若存在路网，则将对应的空白图像中的像素值设置为255，否则仍为0；遍历整个单波段空白图像后得到栅格化后的路网图像P；2.3构建3×3的算子，遍历栅格路网图像P，以待检测点为中心点，计算相邻8个像素的像素值之和；如果相邻8个像素的像素值之和为255且该点不在图像P的边界上，则该中心点为断头路，构建断头路坐标点集R；在步骤4中，确定断头路的道路走向的方法如下：利用步骤2得到的栅格化路网，以步骤2得到的断头路为中心点，检测距中心点为5像素的正方形边界上像素值不为0的像素点A；根据像素点A以及断头路位置坐标，计算两点连线的方位角β，以45°,135°]为下，135°,255°]为右，225°,315°]为上以及0°,45°]为左，将断头路的道路走向分为影像中的上下左右四个方向；在步骤4中，确定断头路的关联区域的方法如下：如果断头路的道路走向为向上，则以断头点为正方形下边线的中心点，设置边长为n的正方形窗口；如果断头路的道路走向为向下，则以断头点为正方形的上边线的中心点，设置边长为n的正方形窗口；如果断头路的道路走向为向左，则以断头点为正方形右边线的中心点，设置边长为n的正方形窗口；如果断头路的道路走向为向右，则以断头点为正方形左边线的中心点，设置边长为n的正方形窗口；在步骤4中，统计断头路的关联区域内的地表属性参数的过程如下：4.1设置水体指数结果图阈值TW，植被指数结果图阈值TV，不透水地表指数结果图设置上、下阈值TNS1、TNS2，建筑用地指数结果图阈值TR，裸土指数结果图设置阈值TS；4.2设置步骤4中正方形窗口内像素数为n2；统计窗口内水体指数结果图中像素值大于TW的像素数NW，植被指数结果图中像素值大于TV的像素数NV，不透水地表指数结果图中像素值大于TNS1且小于TNS2的像素数Nns，建筑用地指数结果图中像素值小于TR的像素数Nr，裸土指数结果图中像素值小于TS的像素数Ns；4.3计算窗口内每种地物的占比Ratioi： 其中，Ni表示属于地物i的像素数，i＝W,V,ns,r,s；4.4统计断头路关联区域内高程和坡度的最大值、最小值和均值。

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百度查询： 东南大学 一种基于遥感数据的断头路定位及重要性分级方法