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《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
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针对现有方法普遍存在不能充分顾及遥感影像多波段光谱信息,以及忽视遥感影像中地理要素的多尺度特性等问题,提出一种自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果的非监督评价方法。该方法基于信息熵生成光谱信息离散度,利用光谱信息离散度构建能表达分割对象内部光谱均质性指标和分割对象与其相邻分割对象间光谱异质性指标。基于构建的光谱均质性和光谱异质性指标,采用“粗估计+精确定”的策略,逐步得到一个多级优化后的影像最优分割结果。本文在3个不同下垫面影像区域进行试验。结果表明,该方法能有效地实现自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果,与现有方法相比,本文方法确定出的影像最优分割结果质量更高,与参考分割结果更加贴近。 相似文献
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一种高分遥感影像物体分割质量评价方法 总被引：1，自引：0，他引：1
影像分割是面向对象影像分析的重要环节,影像分割结果质量影响着后续的影像信息提取。对影像分割结果进行评价并从不同的分割结果中选出最优分割结果十分重要。本文综合考虑与参考对象相交的所有分割对象的影响,提出了一种高分遥感影像物体分割质量评价方法。该方法用ESI和CDI两个指标来定量评价影像物体分割结果质量,并用ESI和CDI指标组合,确定影像物体的最优分割结果。将该方法应用于GeoEye-1高分遥感影像物体分割结果质量评价,试验结果证明了该评价方法的有效性。 相似文献
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面向对象最优分割尺度的选择及评价 总被引：1，自引：0，他引：1
针对当前面向对象多尺度分割方法存在处理的过程会产生不确定性误差,或分割效果依赖矢量边界线与真实边界的吻合程度等不足,该文以IKONOS、QuickBird高分辨率遥感影像为例,基于Definens平台面向对象多尺度分割算法,依据"种内一致性最大、类间异质性最大"原则,利用标准差及分割斑块对象与领域均值差分绝对值构建了与领域绝对均值差分方差比指数指标来定量选择最优分割尺度,并提出依据不同波段对分割斑块的贡献值不同,赋予不同权重,构建加权对象匹配度指数指标的方法,对分割结果进行评价与验证,最后对最优分割尺度选择及评价方法的可行性进行了探讨。 相似文献
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面向对象的成都平原多源遥感影像分割尺度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
要对高分辨率遥感影像进行分类,采用面向对象的遥感影像分析技术比传统的面向像元的遥感影像分析技术优越。要使用面向对象的遥感影像分析技术,关键的第一步是要对遥感影像进行分割,以便得到一系列与地物有密切联系的影像对象。分割的准确性与分割的尺度选择有关。本文针对成都平原高分辨率卫星影像分割尺度选择进行试验和研究,采用不同尺度对试验区不同分辨率遥感影像进行影像分割,并比较分割结果,得出成都平原高分辨率遥感影像数据分割最佳尺度与影像对象亮度均值标准差最大值所对应的分割尺度一致;并且遥感影像空间分辨率越高,最佳分割尺度越大,反之亦然。 相似文献
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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
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顾及全局和局部最优的高分辨率遥感影像多尺度分割优化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像多尺度分割是面向对象影像分析方法（OBIA）的关键步骤，分割质量直接影响OBIA的分类精度，目前多尺度分割方法都很难让分割结果同时达到全局和局部最优。本文针对上述问题，提出一种新的顾及全局和局部最优的高分辨率遥感影像多尺度分割优化算法。该算法主要包括：（1）采用局部方差准则获得多尺度分割的全局最优分割尺度。（2）对全局最优分割尺度中的过分割和欠分割对象进行优化处理，获得局部最优分割结果。（3）将局部最优化分割结果与全局最优分割结果进行融合，获得最终的多尺度优化分割结果。本文采用2个QuickBird遥感影像进行实验，验证该算法的有效性，并对实验结果进行定性和定量分析，结果表明：（1）从视觉效果来看，优化后的分割结果具有更准确的分割边界，大尺度的地物保持较好的区域性，小尺度的地物保持了更多细节。（2）从定量评价指标（RR、RI和ARI）分析：在实验1中，该算法比全局最优分割尺度的RR\RI\ARI分别提高了2.1%，2.4%，30.2%，比基于K均值优化算法分别提高了8.3%，0.1%，8.1%，比融合边界优化算法分别提高了0.7%，0.4%，17.6%；在实验2中，该算法比全局最优分割尺度的RR\RI\ARI分别提高了4.5%，2.7%，29.3%，比基于K均值优化算法分别提高了17%，0.8%，8.4%，比融合边界优化算法分别提高了1.7%，2.5%，17.2%。（3）相对典型分割算法，该算法的优化结果达到了局部和全局最优；相对其他多尺度分割优化算法，该算法同时减少了欠分割和过分割对象。 相似文献
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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
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针对传统遥感影像质量评价中云层覆盖量无法定量评价的问题,文章提出采用利用边缘信息的阈值分割结合数学形态学方法来提取遥感影像云层覆盖范围。利用边缘信息的阈值分割方法能够有效利用影像自身信息来改善分割结果,再结合形态学方法,进而能消除道路、房屋等大部分噪声信息,最终实现遥感影像上不同特征云层覆盖范围的自动提取。基于浙江全省高分辨率遥感影像的实验结果表明:该方法能够快速有效地识别出遥感影像上云层覆盖范围,研究结果对于遥感影像云层覆盖的自动评价具有参考价值。 相似文献
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面向对象矿区复垦植被分类最优分割尺度研究 总被引：5，自引：0，他引：5
针对面向对象分类中直接影响最终分类精度的分割尺度问题,该文通过基于对象的精度评价,定量对比分析eCognition软件自带的ESP工具、欧几里得距离二指数(ED2)和分割误差(SE)3种分割尺度选择方法,研究不同尺度在矿区复垦植被面向对象分类的精度差异,为高分遥感数据分割尺度的选择提供定量的标准。得出结论:分割尺度的微小变化会导致分类结果的显著差异;ESP工具分类精度最低,SE和ED2全面考虑参照样本与分割对象之间的特征和几何差异,可显著提高面向对象分类精度;将SE和ED2作为最优分割尺度选择算法嵌入面向对象分类体系中,可以快速获取最优分割尺度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(9)
利用遥感影像进行自动化水体提取是一项富有挑战的任务。提出了一种GIS数据辅助下的可见光遥感影像水体自动提取方法,其核心是将影像分割、配准和变化检测集成为一体化处理流程检测水体。利用水体在遥感影像上的显著特性,首先提出了基于多尺度视觉注意模型的疑似水体区域检测;然后对影像显著区域进行水平集分割处理,通过迭代的分割和配准一体化处理不断优化直至获得最优的分割和配准结果,其中改进的形状曲线相似度特征用于约束分割结果与GIS水体对象的匹配;最后,利用基于缓冲区的变化检测方法获取变化和未变化的水体对象,同时利用已知水体辐射特征与GIS地物的空间位置关系剔除非水体对象。采用3组不同分辨率的遥感影像和不同尺度的GIS数据进行实验,结果显示了本文方法在水体自动提取和变化检测中的有效性。 相似文献
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针对如何提升高分遥感影像超像素分割的精度与视觉效果问题,该文提出了一种基于种子区域生长(SRG)的超像素分割算法。该算法主要对超像素的生长过程进行了改进。在本文方法的超像素生长过程中,采用了一种充分利用光谱与形状信息的新度量标准,以有效搜索与种子适合合并的像素。该标准首先为斑块挑选在光谱上足够相似的像素,然后在这些像素中利用紧凑性异质性选择待合并的像素。为了定量评价算法的分割精度与视觉效果,定义了边界符合距离与平均斑块矩形度,并基于此发展了该文算法的参数选择策略。根据两景不同特点的高分遥感影像的超像素分割实验表明:本文方法在分割精度与视觉效果上均优于传统SRG与简单线性迭代算法。 相似文献
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融合像素—多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象和面向对象影像分析方法的"平滑地物细节"现象,提出了一种融合像素特征和多尺度区域特征的高分辨率遥感影像分类算法。(1)首先采用均值漂移算法对原始影像进行初始过分割,然后对初始过分割结果进行多尺度的区域合并,形成多尺度分割结果。根据多尺度区域合并RMI指数变化和分割尺度对分类精度的影响,确定最优分割尺度。(2)融合光谱特征、像元形状指数PSI(Pixel Shape Index)、初始尺度和最优尺度区域特征,并对多类型特征进行归一化,最后结合支持向量机(SVM)进行分类。实验结果表明该算法既能有效减少基于像素多特征的高分辨率遥感影像分类算法的"胡椒盐"现象,又能保持地物对象的完整性和地物细节信息,提高易混淆类别(如阴影和街道,裸地和草地)的分类精度。 相似文献
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结合结构和光谱特征的高分辨率影像分割方法 总被引：4，自引：4，他引：0
影像分割是高分辨率遥感影像基于对象分析的先决和关键步骤。传统的遥感影像分割方法往往仅利用影像的光谱或结构信息。本文提出一种结合结构和光谱特征的分割方法。首先使用形态学运算提取结构信息,并与光谱信息结合,采用光谱角距离来衡量结构-光谱特征的相似性,进行区域生长获得初始分割结果,然后通过区域合并改善初始结果获得最终结果。研究中采用城市地区的高分辨率遥感影像,通过目视评价和定量评价并与现有的其他分割方法进行比较,验证了所提出方法的有效性。 相似文献
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成都平原高分辨率遥感影像分割尺度研究 总被引：2，自引：0，他引：2
对高分辨率遥感影像进行分类,面向对象的影像分析技术优于传统的面向像元的影像分析技术。要使用面向对象的影像分析技术,关键是分割遥感影像,以得到一系列与地物有密切联系的影像对象。分割的准确性与分割的尺度选择有关。针对成都平原高分辨率卫星影像,采用不同尺度对试验区影像进行分割,并比较分割结果,确定成都平原高分辨率遥感影像数据分割最佳尺度为30,该尺度分割的影像对象亮度均值标准差最大。 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性,以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性,并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点,提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先,采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征;然后,根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重,构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型;最后,采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集（WashingtonD.C.数据）验证该算法的有效性。试验结果表明,与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较,本文算法获得了较高的OA和Kappa分类精度,提高了各个尺度地物的分类精度,有效抑止了地物分类结果中的椒盐噪声现象,同时保持大尺度地物的区域性和小尺度地物的细节信息。 相似文献