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《国土资源遥感》2021,(1)
影像分割是高分辨率影像面向对象分析中的关键步骤,对信息提取精度起到至关重要的作用。为提高高分辨率遥感影像面向对象算法分割性能,提出一种改进超像素和标记分水岭的分割方法,包括特征融合、超像素初分割、控制标记符的标记分水岭再分割3个主要步骤。在超像素初分割阶段,利用高分辨率遥感影像纹理特征突出的优势,结合颜色空间、空间位置信息以及相位一致性纹理特征等信息提出一种新的距离测度计算规则,按照符合颗粒形状的圆形邻域进行搜索相似点,对影像进行超像素粗分割,并标记超像素斑块;计算超像素分割后每个斑块的灰度值,超像素分割后的影像重建,利用形态学的扩展技术提取局部极小值控制分割区域的数量,对传统数学形态学分水岭分割算法产生的过分割进行优化改进;对重建的影像进行高斯滤波,然后采用控制标记符分水岭算法对重建后的影像进行再分割,得到多尺度综合分割结果。在实验部分,利用资源三号卫星影像和机载航空影像验证本文提出方法,基于准确率和召回率定量评价分割精度,并将本文方法与其他分割方法的结果进行比较,证明本文提出方法的分割有效性。 相似文献
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针对当下全球的水域环境监测中水体提取不完整、与周围地物区分错误等问题，以山东潍河为研究对象，提出了一种改进分水岭分割方法。首先提取目标水体的光谱信息分量作为前景图，然后将膨胀后的水体对象作为背景图，利用前景图与背景图叠加生成标记图，最后利用标记图通过分水岭变换对原图像进行分割以实现水体信息的自动提取。本文将试验结果与OpenCV中手动标记种子点的分水岭算法、基于Canny边缘的分水岭算法、结合形态滤波和标记的分水岭分割方法结果进行了对比。结果表明，本文算法比用种子点手动标记的方法更加自动化，提取的水体更加完整准确；相比于Canny边缘方法又避免了过度分割；比结合形态滤波标记的方法也更加完整准确，目标水体明显，对于水体提取是一种自动化的有效方法。 相似文献
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面向对象分类提取高分辨率多光谱影像建筑物 总被引：1，自引：0，他引：1
初步测试利用基于知识规则的面向对象分类方法从高分辨率Ikonos卫星影像上提取建筑物,包括:融合1 m全色和4 m多光谱波段影像,生成1 m分辨率的多光谱融合影像;分割融合影像;利用影像对象的光谱和空间特征执行基于对象的分类。面向对象分类提取结果与传统的基于像元最大似然分类结果进行对比,表明面向对象分类方法更适用于提取高分辨率遥感影像中的建筑物。 相似文献
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一种区域自适应的遥感影像分水岭分割算法 总被引：4，自引：0，他引：4
提出了一种区域自适应的标记分水岭分割方法。该方法利用高斯低通滤波和概率统计相结合的方法,对梯度影像进行区域自适应阈值分割,提取分割标记,然后采用Meyer算法进行标记分水岭分割。实验结果表明,该算法能够有效解决遥感影像不同区域的分割问题,达到比较理想的水平。 相似文献
5.
基于分水岭算法的高分遥感图像道路提取优化方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对高分辨率遥感图像城市道路提取中存在的问题,在面向对象方法和数学形态学等理论基础上,提出了一种基于改进的分水岭分割算法的道路提取方法.在图像预处理基础上,首先使用改进的分水岭算法分割影像,提取基本的道路信息;然后利用面向对象方法提取道路基元,完善道路信息;最后将道路信息二值化,并采用数学形态学等方法进行优化,去除和修补不完善的道路.结果表明,该方法能有效地提取出城市地区的道路信息,对较复杂的道路环境也有较好的效果. 相似文献
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深度学习的快速发展,为高分辨率卫星遥感影像解译提供了更好的技术手段和应用前景。围绕高分卫星遥感影像地表覆盖信息提取,利用高分辨率卫星遥感影像制作5种常见的地表覆盖类型的像素级样本数据集,并提出一种基于注意力增强与多尺度特征融合的语义分割方法,实现地表覆盖自动提取。通过影像波段选择、预训练模型迁移学习、损失函数改进等方法,提升语义分割模型识别精度,最优的提取结果中,5种地表覆盖类型的F1均值、IoU均值和总体精度分别达到了78.6%、66.8%、85.0%,除道路之外,耕草、林地、建筑、水体的F1均超过80%,且分类图斑边界能够与影像中的地物边界很好套合。实验表明建立的卫星影像地表覆盖分类样本数据集和分类方法,能够应用于高分辨率卫星影像地表覆盖信息提取。 相似文献
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基于对象直方图G统计量的遥感影像道路提取 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于对象直方图G统计量的遥感影像道路提取方法。首先基于标记分水岭算法分割高分辨率遥感影像获取对象像斑,提取对象光谱特征并利用SVM从影像中分离出光谱相似的建成区（道路、建筑物等）;然后从建成区选择合适的对象作为训练样本,采用G统计量度量测试样本与训练样本的LBP纹理直方图距离,以表达对象纹理特征的异质性,并利用最小距离分类器完成建成区内道路与建筑物等的分离;最后结合几何形状特征和数学形态学处理对提取的道路进行优化,获得最终的道路提取结果。试验结果表明：该方法能较好地提取出道路信息。 相似文献