共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
遥感模式分类中的空间统计学应用——以面向对象的遥感影像农田提取为例 总被引：4，自引：1，他引：3
如何有效地从遥感图像中提取所需信息,是遥感图像处理和应用的关键,而尺度选择问题一直是影响遥感信息提取精度的关键问题之一。本文论述了利用空间统计学方法解决遥感影像模式分类中的尺度问题的理论基础。针对面向对象影像分析问题,将影响遥感影像多尺度分割的尺度分割参数概括为空间属性分割参数、光谱属性分割参数和影像对象面积阈值参数,并分别提出了基于统计学的尺度参数估计方法。以SPOT-5影像面向对象农田提取为例,基于变异函数方法进行了尺度优选试验,系列尺度分类试验结果表明基于空间统计学尺度估计得到的尺度分割结果进行分类能得到最高的精度,进而证明了基于空间统计学方法进行面向对象信息提取尺度估计的有效性。该方法是完全数据驱动的方法,基本不需要先验知识参与。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会占用大量计算资源且耗费大量时间,本文提出的方法不仅能在一定程度上保证面向对象信息提取的精度,而且在一定程度上也提高了面向对象信息提取的效率和自动化程度。 相似文献
2.
多尺度分割是遥感影像分析的关键步骤,影像分割过程中的尺度参数选择直接关系到面向对象影像分析的质量和精度。首先,总结了面向对象影像分析中尺度概念的内涵,分析遥感影像空间和属性两大基本特征,依据空间统计和光谱统计获得理论上最优的空间尺度分割参数、属性尺度分割参数。其次,运用了基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法,分析了分形网络演化多尺度分割与影像谱空间统计特征的关系,进而将基于谱空间统计的面向对象影像分析尺度参数应用于分形网络演化多尺度分割算法中,最后,对其参数的合理性进行验证。研究采用高空间分辨率IKONOS和SPOT 5影像数据,选择建筑实验区和农田实验区进行空间和光谱特征统计,以进一步估计分割中的最佳尺度参数。使用分形网络演化方法对图像进行分割,利用监督分类对本文提出的尺度估计方法进行验证,验证结果表明尺度估计方法可以一定程度上保证后续的面向对象影像分类的精度。不同于以往分割后评价的尺度选择方法会需要大量的运算量,本文方法不需要先验知识的参与,且在分割前就可以自适应地估计出相对较为合适的尺度参数,提高了面向对象信息提取的自动化程度。 相似文献
3.
一种改进的基于最小生成树的遥感影像多尺度分割方法 总被引：3，自引：1，他引：2
影像分割是遥感影像面向对象信息提取的基础步骤。基于多特征、多尺度及考虑空间关系的遥感图像分割是主流研究方向。本文基于eCognition软件的多尺度分割思想,引入基于图论的最优化理论,提出了基于最小生成树分割和最小异质性准则的多尺度分割方法。该方法采用相干增强各向异性扩散滤波和最小生成树分割得到初始分割结果,通过最小异质性合并准则同时考虑多波段光谱特性区域形状参数进行区域合并,实现多尺度的影像分割。本次研究选取两景试验影像,对本文方法和eCognition软件的多尺度分割方法开展了目视比较和定量指标评价,结果表明,本文提出的方法是一种有效的影像分割方法,在光谱差异较小区域的细分方面优于eCognition方法。 相似文献
4.
5.
6.
面向对象的多尺度无人机影像土地利用信息提取 总被引：3，自引：0，他引：3
选取面向对象的方法,对无人机影像进行土地利用信息提取.通过对获取的原始无人机影像进行预处理,选取合适的分割参数对实验区进行多尺度分割,找出不同地物最优分割尺度,建立多尺度分割分类的层次结构体系,然后依据地物分类特征差异,在各自最优分割尺度层建立地物特征提取规则,实现土地利用信息的提取.研究结果表明,针对无人机高分辨率影像,运用面向对象的多尺度分割影像信息提取技术,可充分利用影像中包含的纹理、形状、大小及其相互空间信息,快速、准确地进行土地利用信息提取. 相似文献
7.
基于MRMRF的多光谱纹理影像分割方法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种新的基于多分辨率马尔可夫场(multiresolution Markov random field, MRMRF)模型的小波域多光谱纹理影像分割方法.该方法采用可变的权重参数连接小波分解的多尺度特征场和标记场,通过直接映射,将上一尺度的分割结果作为下一尺度的初始结果,最细尺度上的分割结果作为算法的最终分割结果.实验表明,本文算法能够降低多光谱纹理图像分割的错误率. 相似文献
8.
《国土资源遥感》2016,(4)
面向对象的遥感影像分类质量和精度,不仅取决于分类算法的好坏,而且取决于遥感影像的分割质量。以定量方法确定最优分割尺度,排除主观因素干扰,已成为影像分割质量评价的重点。以往的分割质量评价方法往往忽视了对象识别在影像分割质量评价中的重要性,因此,在分析地表真实地物和影像分割对象之间空间关系的基础上,构造出一种基于面积和位置的影像分割最优尺度评价指数;并对World View2多光谱影像进行分割实验,确定了不同地物的最优分割尺度。研究结果表明,该方法在影像分割结果评价和参数优化方面具有更大的优势,不仅可以评价遥感影像分割质量、进行分割尺度参数优化,而且在分割质量评价过程中减少了人为干预,提高了方法的客观性。 相似文献
9.
多尺度多准则的遥感影像线状地物信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统低层次单个像元纯光谱的信息提取方法存在的不足,以ZY-3高分辨率遥感影像为数据源,依据"种内一致性最大、类间异质性最大"原则,提出了基于多尺度多准则的ZY-3影像线状地物信息提取方法。利用基于最优分割尺度的影像分割、面向对象线状地物目标信息的提取方法,实现了河流、水渠、道路等线状地物信息的提取,并通过实验分析验证了可行性、有效性。结果表明:构建的RMAS指数指标,可以作为多尺度分割中选择最优分割尺度的一种很好的指示器,所提方法不仅有效避免了分割斑块面积对分割结果评价的影响,还能够有效识别ZY-3影像中的线状地物信息,研究结果对高分辨率遥感影像处理尺度依赖的技术难点及线状地物信息提取等研究具有重要的参考价值。 相似文献
10.
11.
《国土资源遥感》2015,(4)
变异函数(variogram function,VF)作为遥感图像纹理提取的一种有效工具,可以很好地用于描述图像的结构性和随机性。为了克服传统的基于移动窗口提取的VF纹理带有边缘效应且难以确定合适窗口大小的问题,以新疆维吾尔族自治区英吉沙县裸露地层的World View-2图像为信息源,利用多尺度分割算法获得的3个尺度分割结果提取VF纹理;将提取的VF纹理叠置到原始多光谱图像上进行地层识别研究,并与基于移动窗口的地层识别结果进行对比。研究结果表明,基于分割对象提取的纹理信息可以很好地去除边缘效应,减轻阴影影响,提高地层识别精度;不同分割尺度对纹理的识别效果有一定差别,但选择合适的分割尺度之后,采用VF方法提取的纹理信息比采用移动窗口法提取的信息更加稳定。 相似文献
12.
《国土资源遥感》2021,(3)
随着遥感技术的快速发展,高光谱遥感影像的分类方法研究受到普遍关注。现有高光谱遥感影像分类研究采用单一尺度下的超像素方法进行图像分割处理,无法确定最佳超像素个数,较易忽视图像细节信息,且单一核矩阵无法表征多特征信息导致分类精度降低。因此,本研究拟在多尺度下采用超像素分割方法对高光谱影像的第一主成分分量进行多尺度超像素分割处理,通过权值耦合多尺度空间光谱核与原始空间光谱核形成合成核来进行高光谱影像分类,并以Washington DC Mall高光谱影像为实验数据对本文方法进行测试与分析。实验结果显示,相较于对比方法,这一方法的有效分类精度最高提升6.93个百分点。结果证明该方法可以有效解决图像光谱无法自适应、光谱信息获取不全面的问题,能够显著提升高光谱影像分类精度。 相似文献
13.
为解决高分影像分割的边缘锯齿性明显等问题,本文以黑龙江省伊春市桦皮羌子林场为研究区开展了有无多光谱数据辅助的高分影像分割对比试验。首先,本文设计了多尺度分割算法的相同尺度参数下分割试验,确定了该算法分割GF-2影像时应采用的最佳同质性准则组合参数;然后,基于影像分割对象同质性局部方差变化率反映最优分割尺度的思想,利用ESP2工具找出固定尺度范围内的最优分割尺度范围;最后执行最佳同质性准则组合参数配合下的最优分割尺度范围内各个尺度下的多尺度分割,并采用矢量距离指数、紧密度指数、形状指数对2种分割试验结果进行了评价。结果表明,与GF-2影像独立分割相比,Landsat 8多光谱数据辅助下的GF-2影像分割在矢量距离指数、紧密度指数、形状指数的质量上均有提升,平均提升率分别为8.05%、28.40%、11.76%。 相似文献
14.
15.
针对基于像素模型的单尺度或多尺度谱聚类影像分割方法在相似矩阵存储、特征分解效率及分割精度方面存在的不足。该文首先通过给定多组空间及光谱带宽参数,利用mean-shift初分割生成不同尺度的超像素对象层;然后联合像素与超像素对高空间分辨率影像中的不同类别地物进行的多尺度建模表达其空间拓扑关系,即在图割理论框架下建立"像素-超像素"联合的多尺度无向权图模型G(V,E,W),同时根据遥感影像纹理特征丰富的特点,在顶点相似性计算过程中融合纹理特征;最后使用基于normalized cut准则的谱聚类算法,对图模型划分得到最终分割结果。该方法较好地降低了基于像素的谱聚类分割方法的计算复杂度,同时提高分割结果准确率。标准测试数据集和"高分2号"遥感影像分割结果表明了该方法的有效性。 相似文献
16.
17.
为了捕捉遥感影像中丰富的上下文信息与多尺度的地物信息,改进集成模型的策略,提高语义分割精度,提出一种融合周期递增余弦退火与多尺度空洞卷积的高分辨率遥感影像语义分割方法。方法引入多尺度并行的空洞卷积,有利于捕捉更大范围的上下文信息,在不增加参数的情况下,提高网络对多尺度对象的辨识能力;使用全连接条件随机场引入空间和边缘的上下文信息,提高网络对遥感影像的细节分割能力;引入周期递增的余弦退火策略调整学习率,获得合适数量的局部最优解,集成局部最优解进一步提升网络在像素上的分类能力。在Gaofen Image Dataset数据集上的实验结果表明,多尺度并行空洞卷积可以充分捕捉遥感影像上的多尺度地物信息,能有效辨识复杂对象;空间和边缘上下文信息的引入使语义分割对象的边界辨识更精准;周期递增余弦退火策略能明显减少集成模型的推理时间,模型的总体精度与Kappa系数均优于目前主流的语义分割模型。 相似文献
18.
19.
20.
多尺度分析技术广泛应用于高分辨率遥感影像的特征提取和建模。分解层数受制于影像的大小,下采样小波变换实现的影像多尺度表达难以描述大范围的空间模式,导致分类结果出现"胡椒盐"现象;面向对象的影像分析技术虽避免了"胡椒盐"现象,但由于仅利用了单尺度的的特征,也难以描述影像多层次的空间模式,导致分类精度较低。为改善分类结果中的"胡椒盐"现象和提高分类精度,提出了一种结合区域多尺度遥感影像分割和马尔可夫随机场的分类方法。首先,获得原始影像过分割区域,依据区域内亮度均值以及区域间的共享边界长度信息,提取影像低频和高频特征,采用该低频特征波段代替原始影像,重复分割与特征波段提取过程,形成影像的区域多尺度表达。然后,以原始图像为初始尺度,以分割区域为处理单元,以更细尺度分类结果为标记场先验,以当前高频特征建立特征场,逐层分类、投影,获得最终尺度分类结果。合成纹理影像和多光谱遥感影像的实验表明:相比于小波域多尺度建模方法和单尺度区域建模方法,本文提出的方法可以有效提高分类精度,并避免"胡椒盐"现象的产生。 相似文献