共查询到18条相似文献，搜索用时 140 毫秒
1.
多尺度分割是面向对象遥感影像分析的关键性基础步骤,影像分割过程中尺度参数的选择直接关系到面向对象影像分析的质量和精度。本文首先从理论层面将遥感影像分割的尺度界定为基于统计的原始影像全局或局部特征的一种定量化估计,并在算法层面上将多尺度分割算法的尺度参数概括为空间尺度分割参数（类别或斑块间的空间距离）、属性尺度分割参数（类别或斑块间的属性距离）和合并阈值参数（斑块大小或斑块像元数目）;接着,提出了基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法;最后,以均值漂移多尺度分割算法为例,采用高空间分辨率的Ikonos、Quickbird和航空影像数据,对本文提出的基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法进行了验证。结果表明,该方法在一定程度上不仅避免了高分辨率遥感影像分割尺度参数选择的主观性和盲目性,还提高了面向对象影像分析的自动化程度,具有可行性和有效性。 相似文献
2.
采用面向对象方法处理高空间分辨率遥感影像时,影像分割质量对后续影像的信息提取结果影响很大。本文主要针对高分辨率影像分割中地物多尺度的问题,提出了一种基于多层优选尺度的高分辨率影像分割算法。该算法首先采用一系列规律变化的尺度对高分辨率影像进行多尺度分割,然后通过单分割层全局标准差的变化与尺度的关系确定一组最优分割尺度。在此基础上,通过各优选分割层之间的包含关系,局部建立多层次对象树,从整体上形成影像森林;通过局部同质性异质性综合评价指数的比较及父层光谱特征的限制来选取多层次对象树中的优势对象,从而获得最终的高分辨率影像分割结果。最后,本文分别采用了Geoeye和ZY3多光谱影像进行了2组分割实验,结果表明本文算法能有效地提高正常分割影像对象的比例。 相似文献
3.
4.
基于数学形态学的高空间分辨率遥感影像几何特征提取 总被引：1，自引：0，他引：1
本文结合高空间分辨率遥感影像的特点,利用数学形态学方法,选取具有不同尺度和包含全部方向的结构元素,设计了全方位结构元素多级加权滤波去噪算法和多尺度全方位形态学边缘检测算法,用于高空间分辨率遥感影像的处理;并通过图像边界追踪生成栅格数据对象和矢量数据对象,据此建立了高空间分辨率遥感影像的几何特征提取模型。结果表明:全方位结构元素多级加权滤波去噪算法很好地抑制了图像中的噪声,并保留了图像细节;多尺度全方位形态学边缘检测算法很好地解决了噪声抑制和精细边缘提取的矛盾,检测出的图像边缘比基本的边缘检测算子清晰,而且抗噪性能强。提取的几何特征信息可以结合遥感图像的光谱、纹理、统计等特征用于遥感图像地物识别与分类,也可以在GIS、摄影测量、计算机视觉等领域和气象、农林、地理、海洋、水利、国土资源和环保等行业使用。 相似文献
5.
面向对象的方法提取湖泊,常常面临边界识别不精确的问题。本研究在面向对象方法的基础上,利用分水岭算法,解决湖泊边界识别问题。该方法初步将遥感影像划分为确定湖泊区域、潜在湖泊区域和背景;然后通过分水岭算法对潜在湖泊区域进行二次提取。研究选择昆仑-喀喇和喜马拉雅山脉区域的3个山地湖泊发育良好的区域作为实验区,利用Landsat系列影像验证该算法。实验结果表明该算法的用户精度、生产者精度和总体精度分别高达99.59%、98.47%和96.53%。相比于单一的面向对象方法,本文方法更适合于山地湖泊提取,能够更加准确地描绘湖泊的实际边界,也能够减弱面向对象方法中分割尺度和分类阈值对提取结果的影响。 相似文献
6.
高分辨率遥感影像的分割算法研究对遥感数据处理与应用具有重要意义。本文提出了一种优化合并的分割算法以提高运算效率,该算法包含局部最优合并和全局最优合并2个阶段。第1阶段采用凝聚层次聚类（Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC）方法实现局部最优合并,并对其合并规则进行了优化,使优化后的合并规则先注重光谱特征,再考虑待合并区域的几何特征。第2阶段采用区域邻接图（Region Adjacency Graph,RAG）方法实现全局最优合并,其合并规则主要考虑了区域的光谱和边界信息,减少了区域尺度对合并规则函数产生的负面影响,并且该阶段利用了红黑树来实现全局最优合并,以提高对RAG的搜索效率。最后,利用OrbView3高分辨率遥感影像开展了分割实验,结果表明本文算法可以得到令人满意的分割精度。本文的成果为遥感影像分割及其相关研究提供了新思路。 相似文献
7.
尺度效应的存在使得不同地物的空间及属性尺度存在差异,不存在适合于影像中所有地物的唯一尺度。但通过影像分区,然后针对不同区域设置最优分割参数,可以有效地提高影像整体的分割精度。耕地地块分割中,对分割边界的要求较高,需要保证地块边界清晰连续,鉴于此,本文提出了一种结合影像分区及尺度估计的耕地地块提取方法。本文利用不同地物的温度反演影像来实现区域划分,根据温度数据将影像划分为不同地物类型、作物类型或作物长势不同的多个区域。接下来,分别对不同的区域影像进行分割,由于不同类型地物的固有空间空间尺度不同,所以不同区域影像的最佳分割参数也随之不同。空间统计的平均局部方差法可以用来预估各区域影像的分割参数,与分割参数优选的方法相比,该方法可快速准确定位,且效率较高。因此本文利用该方法进行参数估计,采用边缘约束分水岭分割算法进行耕地地块分割。此外,本文对现有影像分割评价指标进行了改进。实验结果显示,本文提出的耕地地块提取方法可针对影像的不同区域,快速准确地设置分割参数,且与其他分割方法相比,地块边界更清晰连续、多边界问题得到了极大改善。 相似文献
8.
建筑物的自动提取对城市发展与规划、防灾预警等意义重大。当前的建筑物提取研究取得了很好的成果,但现有研究多把建筑提取当成语义分割问题来处理,不能区分不同的建筑个体,且在提取精度方面仍然存在提升的空间。近年来,基于多任务学习的深度学习方法已在计算机视觉领域得到广泛应用,但其在高分辨率遥感影像自动解译任务上的应用还有待进一步发展。本研究借鉴经典的实例分割算法Mask R-CNN和语义分割算法U-Net的思想,设计了一种将语义分割模块植入实例分割框架的深度神经网络结构,利用多种任务之间的信息互补性来提升模型的泛化性能。自底向上的路径增强结构缩短了低层细节信息向上传递的路径。自适应的特征池化使得实例分割网络可以充分利用多尺度信息。在多任务训练模式下完成了对遥感影像中建筑物的自动分割,并在经典的遥感影像数据集SpaceNet上对该方法进行验证。结果表明,本文提出的基于多任务学习的建筑提取方法在巴黎数据集上建筑实例分割精度达到58.8%,在喀土穆数据集上建筑实例分割精度达到60.7%,相比Mask R-CNN和U-Net提升1%~2%。 相似文献
9.
高空间分辨率遥感影像能够充分地描述地表覆盖空间异质性,可用于提取地面目标物。然而高空间分辨率在像元尺度的目标提取时易产生"椒盐效应"问题,面向对象的小尺度影像分割也受此效应影响;而大尺度的影像分割造成较小目标的遗漏。本文提出了一种针对高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合算法MOCA(Multi-scale-segmentation Optimal Composition Algorithm),基于后验概率信息熵指标选择影像中每个地面目标的最优分割尺度并集成组合,获得高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合结果。本文使用F指标和BCI(Bidirectional Consistency Index)两种指标评估地面目标物提取精度,并将MOCA与同类多尺度分割方法进行比较。实验结果表明,本文提出的MOCA算法可实现多个分割尺度的最优组合,并获得较高的地面目标物提取精度。 相似文献
10.
针对城市建成区提取过程中,仅依赖单一数据源导致精度不够的问题,本文基于面向对象分类方法和利用土地类型信息标准差统计变量,实现遥感影像中城市建城区边界的提取,并以该建成区为依据对河南省虞城县的城区空间扩张特征作了分析。实验中首先采用均值漂移分割算法对高分一号遥感影像实现分割,然后利用决策树分类算法实现土地利用类型分类,最后基于0.1 km × 0.1 km窗口统计土地利用类型标准差信息,获取建成区边界。面向实际应用,以河南省虞城县为例,采用高分一号影像获得虞城县2017年建成区数据,并基于该数据采用多个TM影像提取城区其他年份的建成区边界,实现河南省虞城县城区空间扩张特征分析。结果表明,本文方法获取的建成区边界精度较一般的监督分类提取边界有进一步的提高,精度达到89%。进而说明结合高分辨率影像提取多个年份的建成区数据的可靠性,在城市扩张研究中,对仅利用低空间分辨率提取精度不够问题和仅利用高分辨影像提取效率低等问题提供了较好的解决方案。 相似文献
11.
针对多尺度遥感图像的分割质量评估问题,提出了一种光谱和形状相结合的分割质量评估方法。首先,采用超像元方法对图像进行初始分割,将图像过分割为若干区域;其次,根据合并准则迭代合并相邻区域来生成各尺度图像,其中,使用尺度集结构来索引各尺度的区域,使用邻接图来记录各尺度下区域间关系;然后给出各尺度图像形状紧凑性和平滑性的计算公式,并结合各尺度图像光谱特征计算出各尺度图像的同质性和异质性;最后根据贝叶斯风险最小准则选择最优分割尺度。实验结果表明,该方法可以适应不同图像内对象特质,使得最优分割尺度的选择更合理,图像分割效果更佳。 相似文献
12.
本文运用面向对象分类与DEM数据相结合的方法,对资源卫星一号02C卫星遥感影像进行湿地提取。探索了基于对象与DEM信息的提取技术,在02C影像湿地的提取应用,对研究我国国产卫星在湿地监测和保护方面有重要的意义。研究结果表明：（1）面向对象的遥感影像信息提取方法,可同时兼顾影像光谱信息及空间信息,适用于02C影像的湿地提取,精度得到明显提高;（2）基于对象与DEM信息的提取方法,使沼泽地与草地相混淆的现象明显减轻,湿地分类精度进一步提高,该方法适用于高分辨率遥感影像的湿地提取研究;（3）基于对象与DEM信息提取的水田、水体、沼泽地及河滩的精度,分别为88.46%、97.44%、86.96%和83.33%,满足资源卫星一号02C遥感影像对湿地进行监测和保护的需要。 相似文献
13.
�����������ŷָ�߶ȼ���ģ�� 总被引：7，自引：0，他引：7
???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????ж????????????????????????????????????顣???????????????????????????????????? 相似文献
14.
基于标记控制分水岭分割方法的高分辨率遥感影像单木树冠提取 总被引：3，自引：0，他引：3
树冠是树木的重要组成,可以直接反映树木健康状况。高空间分辨率遥感影像和遥感技术为快速获取详细的树冠信息和实时监测林冠变化提供了有效的途径。因此,基于高空间分辨率遥感影像的单木树冠提取方法研究对现代森林管理具有重要意义。本文以黄河三角洲地区孤岛林场人工刺槐林和旱柳为研究对象,以QuickBird影像为数据源,首先利用面向对象方法实现研究区林地和非林地分类;然后以林地为掩膜,提取出树冠分布范围;在此基础上,分别选取疏林区和密林区为试验区域,通过形态学开闭重建滤波,平滑图像,去除噪声;最后,利用标记控制分水岭分割方法分别对疏林区和密林区进行树冠提取。本文以人工勾绘结果为参考进行精度验证,结果显示疏林区F测度达到87.8%,密林区F测度达到65.5%,表明该提取方法简单易行,精度可靠。 相似文献
15.
高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析 总被引：9，自引：2，他引：7
图像分割一直是图像处理和计算机视觉领域中的一项关键技术。本文首先从遥感影像地学处理与应用的角度阐述了影像分割技术对于遥感信息提取和目标识别的重要性,然后提出了基于特征的高分辨率遥感影像信息提取技术框架,建立了一套基于特征的遥感影像分割方法及分类体系。同时,鉴于遥感影像分割方法评价的重要性, 阐述了一种高分辨率遥感影像分割方法评价的思路,并对几种典型的基于特征的遥感影像分割方法进行定性和定量的试验和评价,对其各自的性能和适用面进行对比分析。最后,指出了遥感影像特征分割方法所存在的问题及其发展趋势。 相似文献
16.
结合Gabor小波和形态学的高分辨率图像树冠提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
树冠信息的遥感提取能有效辅助森林参数反演、林分长势监测、树种识别等森林调查活动。随着遥感信息自动化提取的需求不断加强,本文基于高空间分辨率遥感数据,以滁州市皇甫山林场为研究区域,设计了一种结合Gabor小波和形态学的树冠提取方法。该方法首先采用Gabor小波提取出纹理特征,其次结合K-means聚类分析方法,对PCA降维后的纹理特征向量提取出阔叶林区,最后基于形态学理论降低影像噪声,并利用前景后景标记的分水岭方法进行单木树冠提取。经过与人工解译的树冠信息结果对比发现,在郁闭度较高的阔叶林区,该自动化方法提取树冠精度较高,分割准确率Ad为79.59%,F测度达到了79.00%能有效提供精确的单木树冠信息,为林业经济调查技术的发展具有一定的实践意义。 相似文献
17.
面向对象的高空间分辨率遥感影像道路信息的提取 总被引：8，自引：0，他引：8
遥感影像的道路信息提取是构建及更新地理空间数据库的一个重要组成部分。针对高空间分辨率遥感影像丰富的地物细节信息和突出的结构、纹理信息的特点,采用一种面向对象技术,实现了高空间分辨率影像道路信息提取。首先,利用面向对象的影像分割技术得到道路均值对象,然后挖掘高空间分辨率遥感影像中描述道路的光谱特征、几何特征及纹理特征,构建道路对象的知识库,实现了城郊重要道路信息的提取。与最大似然法相比,提取结果充分利用道路形状和纹理信息,能克服光谱特征的噪声现象,提取道路准确率高,为高空间分辨率遥感影像道路信息提取提供了一种新的途径。 相似文献
18.
Remote Sensing image fusion is an effective way to use the large volume of data from multi-source images.This paper introduces a new method of remote sensing image fusion based on support vector machine(SVM),using high spatial resolution data SPIN-2 and multi-spectral remote sensing data SPOT-4.Firstly,the new method is established by building a model of remote sensing image fusion based on SVM.Then by using SPIN-2 data and SPOT-4 data ,image classify-cation fusion in tested.Finally,and evaluation of the fusion result is made in two ways.1)From subjectivity assessment,the spatial resolution of the fused image is improved compared to the SPOT-4.And it is clearly that the texture of the fused image is distinctive.2)From quantitative analysis,the effect of classification fusion is better.As a whole ,the re-sult shows that the accuracy of image fusion based on SVM is high and the SVM algorithm can be recommended for applica-tion in remote sensing image fusion processes. 相似文献