1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加速，对城市建筑物的精细化监测和分析需求日益增长。
高分辨率遥感影像以其高空间分辨率、丰富的地物信息，为城市建筑物检测提供了重要的数据基础。
如何高效、准确地从高分遥感影像中提取建筑物信息，成为遥感领域的研究热点和难点。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在高分遥感影像建筑物提取方面展开了大量研究，取得了一系列成果。
国内研究现状
国内学者在高分遥感影像建筑物提取方面做了大量研究，提出了一系列有效的方法，例如：
基于形态学特征的建筑物提取方法：利用数学形态学算子对影像进行处理，提取建筑物的形状、大小等特征，实现建筑物提取。
基于面向对象的方法：将影像分割成多个对象，利用对象的spectral、shape、texture等特征进行分类，实现建筑物提取。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将在深入分析高分遥感影像特点和传统分水岭分割算法局限性的基础上，研究改进的分水岭分割算法，并将其应用于城市建筑物检测，具体研究内容如下：
1.高分遥感影像数据预处理：针对高分影像数据特点，研究影像噪声去除、几何校正等预处理方法，提高影像质量，为后续分割奠定基础。
2.多尺度形态学梯度重构：针对传统分水岭算法对噪声敏感、易产生过度分割的问题，研究基于多尺度形态学的梯度重构方法，增强建筑物边缘信息，抑制噪声和无关细节的干扰。
3.基于标记控制的分水岭分割：引入标记机制，利用建筑物的先验知识或其他辅助信息，对分水岭分割过程进行引导，避免过度分割，提高分割精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研阶段:查阅国内外相关文献，了解高分遥感影像建筑物提取的研究现状、分水岭分割算法的优缺点以及改进方法，为本研究提供理论基础。
2.算法设计与实现阶段:分析传统分水岭分割算法在高分遥感影像建筑物提取中的局限性，并针对性地提出改进策略。
研究多尺度形态学梯度重构方法，设计基于标记控制的分水岭分割算法，并进行算法实现和优化。
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.提出一种基于多尺度形态学梯度重构的分水岭分割算法：针对传统分水岭算法对噪声敏感、易产生过度分割的问题，本研究提出一种基于多尺度形态学梯度重构的改进方法。
该方法能够有效增强建筑物边缘信息，抑制噪声和无关细节的干扰，提高分水岭分割算法的鲁棒性和准确性。
2.引入标记机制，实现基于标记控制的分水岭分割：为了进一步提高建筑物提取的精度，本研究引入标记机制，利用建筑物的先验知识或其他辅助信息，对分水岭分割过程进行引导。
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. 秦绪佳,王密,郭文静,等.融合多尺度特征和边界约束的遥感影像建筑物提取[J].武汉大学学报(信息科学版),2021,46(12):1859-1868.
2. 武文欢,张永军,郭华东.基于高分遥感影像的城市建筑物提取方法综述[J].地理空间信息,2022,20(09):1-6 12.
3. 孙显,王慧,毕硕本,等.结合高分影像和LiDAR数据的多尺度建筑物提取[J].测绘科学,2020,45(04):58-64 71.
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