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城市车辆识别和车辆信息提取研究 城市车辆识别和车辆信息提取研究
城市车辆识别和车辆信息提取研究
（清华大学 土研5 吴泳锋 学号2006210105）
说明：实验所有中间数据及成果都在提交作业的“data”目录下，所有文档图片在“pic”目录下。本实验采用的是traffic目录下的数据。
生成单波段图像文件
实验所用的图像为traffic目录下的数据。
图 1 导入原始数据生成单波段图像
合成图像
使用Layer Stack工具进行单波段图像的合成：
图 2 图像合成
图 3 合成后的真彩图stacked.img
几何纠正
使用Image Geometric Correction工具进行图像的几何纠正：
图 4 几何纠正过程
控制点GCP值如下（gcp.gcc）：
图 5 控制点GCP值
纠正后的成果图像如下：
图 6 纠正成果图resampled.img
专题分类研究
提取道路的子区域：
图 7 子区域图像subimage.img
使用Signature Editor工具生成分类模板（selected.sig）：
图 7 训练样本
使用Contingency Matrix工具评价分类模板：
图 8 评价分类模板
误差矩阵如下：
Data Bus Car Truck Road
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
Bus 319 76 41 13
Car 69 34 24 1
Truck 77 29 95 30
Road 105 42 54 349
Column Total 570 181 214 393
使用Supevised Classification工具进行分类：
图 10 分类结果图像classified.img
使用Accuracy Assessment工具进行分类进度评价：
图 10 分类精度评价
由于道路仅占图像的很小部分，因此经过筛选在道路上的随机点不多，得到的结果误差可能比较大。从生成的分类精度报告（reporter_accuracy.txt）中得出，巴士车：小汽车：货运卡车（Bus：Car：Truck）=7：1：11，小汽车数量少可能因为图元较小，与巴士、卡车的分类有了重叠。
制作专题成果图
图 11 专题成果图
生成DEM
首先从真彩图像得到范围的等高线图（dem_contour.shp），在以此等高线图为基础生成DEM（dem2.img）：
图 12 叠加背景的DEM图virtual.vwp
计算坡度（sloped.img）：
图 13 计算完坡度的图像
计算坡向和坡向分布（aspected.img）：
图 13 计算完坡向分布的图像
由于车辆所在的道路坡度基本为0，因此对于本专题无法分析坡度对交通车辆分布的特点。
Virtual GIS
编辑虚拟GIS视景及其参数以后，设置飞行路径文件（my.flt）：
图 15 设计飞行路径
操作保存录像：my.avi
图 16 保存Virtual GIS录像
城市车辆识别和车辆信息提取研究
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