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第1章 绪论1

1.1 目标地物提取的研究目的及意义1

1.2 目标地物提取的研究背景2

1.2.1 建筑物提取研究背景2

1.2.2 道路提取研究背景3

1.3 目标地物提取的研究现状5

1.3.1 建筑物提取研究现状5

1.3.2 道路提取的研究现状12

1.3.3 桥梁提取研究现状15

第2章 遥感数据16

2.1 遥感数据的概念16

2.2 遥感数据简介16

2.2.1 卫星系列简介16

2.2.2 航空影像23

2.2.3 无人机影像24

第3章 遥感数据预处理25

3.1 遥感影像预处理25

3.1.1 遥感影像校正25

3.1.2 遥感影像增强处理29

3.1.3 遥感影像融合31

3.2 基于Mean Shift算法的遥感影像平滑预处理33

3.2.1 Mean Shift向量34

3.2.2 Mean Shift算法的基本思想35

3.2.3 Mean Shift算法的基本步骤35

3.3 基于超像素的影像预分割37

3.3.1 超像素分割方法介绍37

3.3.2 SLIC超像素分割方法39

3.4 点云数据预处理44

3.4.1 真正射影像缺失信息的修复44

3.4.2 LIDAR点云预处理45

3.5 基于渐进形态学滤波和NDVI指数的DTM生成48

3.5.1 渐进形态学滤波的基本原理49

3.5.2 归一化植被（NDVI）指数50

3.5.3 DTM的生成51

第4章 基于多源遥感数据的目标地物提取54

4.1 基于LIDAR数据和高分辨率遥感影像的建筑物提取54

4.1.1 nDSM的生成54

4.1.2 低矮地物的去除54

4.1.3 高大植被及墙面点的去除54

4.1.4 区域生长获取完整的建筑物斑块57

4.1.5 初始轮廓线的生成58

4.2 基于高分辨率遥感影像的建筑物提取59

4.2.1 图割方法基本原理60

4.2.2 能量函数的确定61

4.2.3 图的构建62

4.2.4 建筑物斑块提取64

4.2.5 获取初始建筑物轮廓线65

4.2.6 实验与分析66

4.3 基于高分辨率遥感影像的道路提取74

4.3.1 基于变异函数与支持向量机的道路提取算法74

4.3.2 基于时频特征与迁移支持向量机的道路提取算法84

第5章 遥感数据中地物边界线优化提取92

5.1 基于α-扩展分割与最小二乘模板匹配的建筑物轮廓规则化92

5.1.1 建筑物主方向的获取92

5.1.2 基于α-扩展的轮廓线多类分割96

5.1.3 建筑物分类104

5.1.4 建筑物轮廓线的精确定位105

5.1.5 规则化轮廓线的获取111

5.2 基于GCBAC算法的不规则建筑物轮廓优化113

5.2.1 基于GCBAC算法优化建筑物轮廓的基本原理114

5.2.2 轮廓线优化方法的设计115

5.2.3 确定相邻点连接弧的权重118

5.2.4 实验与分析119

5.3 实验与分析121

5.3.1 实验数据121

5.3.2 简单结构建筑物轮廓提取实验122

5.3.3 复杂结构建筑物轮廓提取实验126

5.3.4 复杂场景建筑物轮廓提取实验130

5.4 融合初始轮廓线和边缘候选区的建筑物轮廓提取133

5.4.1 基于张量投票确定建筑物轮廓候选区133

5.4.2 边界融合157

5.5 道路形态特征和数学形态学处理164

5.5.1 道路的形态特征164

5.5.2 数学形态学处理165

第6章 本研究的总结与展望166

6.1 总结166

6.2 展望168

参考文献171