k均值聚类引导的遥感影像多尺度分割优化方法   总被引：5，自引：0，他引：5  

王慧贤  靳惠佳  王娇龙  江万寿 《测绘学报》2015,44(5):526-532

针对不同尺度地物的分割需求,提出了一种k均值聚类引导的多尺度分割优化方法。首先对原始影像进行小尺度分割和k均值聚类,然后利用k均值聚类结果引导对象合并,在合并过程中利用Otsu阈值方法自动选择k均值聚类的影响因子,最终得到适应不同尺度地物的分割结果。以FNEA多尺度分割方法为例,利用模拟数据和真实的GeoEye-1影像数据进行相关试验,目视和定量评价表明本文方法能够得到适宜不同尺度地物的高质量分割结果。  相似文献   

基于高分辨率遥感影像数据的FNEA分割算法研究与应用分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

吕志勇  张新利  高利鹏  靳菊红 《东北测绘》2012,(10):13-16

近年来,随着遥感技术和信息技术的发展,遥感影像空间分辨率也大大提高。基于像素的传统影像处理方式已经不能满足现实需求,面向对象的遥感影像分析已成趋势。因此,图像分割技术是进行其他图像处理与分析之前的关键步骤,分形网络演化多尺度分割算法（FNEA）是面向对象分析的核心。本文详细阐述了基于FNEA的多尺度分割算法的思想和流程,并结合遥感影像进行了分割实验与参数分析,对高分辨率遥感影像的研究与应用有一定指导意义。  相似文献   

高分辨率遥感影像的全变分分割模型     

张倩  黄昕  张良培 《测绘科学》2012,37(5):81-83

由于全变分(Total Variation,TV)模型具有较好的去噪、增强和扩散等功能,在过去的几十年中,TV模型在图像去噪、增强和超分辨率重建等方面得到了深入研究与广泛应用。鉴于TV模型的理论与分割理论具有一致性,因此本文主要研究TV模型用于高分辨率遥感影像的分割,并针对地物多尺度特征,提出了自适应的TV(ATV)模型;且与目前流行的面向对象的影像分析软件eCognition中的FNEA分割方法进行了比较。实验采用2幅高分辨率遥感影像,同时采用了面向对象的分割和分类评价,得出各方法各具优缺点的结论。  相似文献   

高分辨率影像分割的分形网络演化改进方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

邓富亮  杨崇俊  曹春香  范协裕 《地球信息科学学报》2014,(1):95-101

分形网络演化是针对高分辨遥感影像的高精度分割方法。它是以像元自下而上进行地物域合并,直至满足区域对象间异质性值大于预设阈值,停止区域合并得到最终分割结果。当对大数据量遥感影像进行分割时,形成初始区域对象的速度较慢,并且数量较多,导致分割时间长,有待在整体分割效率上进一步提高。一种有效的改进措施是采用某种分割方法,快速生成初始区域对象,然后再以初始分割结果区域对象进行区域合并。本文提出一种自动种子点的并行区域生长分割方法,用于快速生成初始区域对象;提出均匀数据划分的并行区域生长策略及消除数据划分线两侧的区域对象方法;采用OpenMP并行技术实现并行区域生长过程。分割效果对比和效率分析结果表明,本文提出的初始分割方法效率较高,并且分割结果可重现,从可信度、通用性角度来看,具有较高的实用价值。  相似文献   

高分辨率遥感影像分割的城市绿地提取研究     

陈周  费鲜芸  高祥伟  王筱雪  赵慧敏 《测绘通报》2020,(12):17-20

城市绿地是生态文明建设的重要组成部分，绿地信息提取是城市绿地规划和建设的基础和前提。遥感影像分割是绿地信息分类提取的关键步骤，选择合适的影像分割方法能有效提高城市绿地提取精度。传统的遥感分割方法分割结果中边缘锯齿现象严重，与绿地实地边界相差较大，不符合绿地信息提取的要求。本文以高分辨率的WorldView影像为数据源，使用深度学习网络DeepLab-v3+对城市绿地进行分割研究，在分割基础上进行城市绿地信息提取。同时，本研究将该网络模型的分割和分类结果与基于Ostu、MeanShift、FNEA分割算法的分类精度进行比较。研究表明：DeepLab-v3+的分割性能最好，其分割边缘光滑，与绿地实地边界吻合度高，有效解决了传统分割算法的边缘锯齿问题；在各种分割分类算法中，DeepLab-v3+的分类精度最高，达到98.01%。  相似文献   

Efficient paddy field mapping using Landsat-8 imagery and object-based image analysis based on advanced fractel net evolution approach     

Tengfei Su 《地理信息系统科学与遥感》2017,54(3):354-380

This paper proposes an efficient paddy field mapping method using object-based image analysis and a bitemporal data set acquired by Landsat-8 Operational Land Imager. In the proposed approach, image segmentation is the first step and its quality has a serious impact on the accuracy of paddy field classification. In order to improve segmentation quality, a new segmentation algorithm based on a frequently used method, fractal net evolution approach, is developed, with improvement mainly in merging criteria. In order to automate the process of scale parameter determination, an unsupervised scale selection method is utilized to determine the optimal scale parameter for the proposed image segmentation approach. After segmentation, four types of object-based features including geometric, spectral, textural, and contextual information are extracted and input into the subsequent classification procedure. By using a random forest classifier, paddy fields and nonpaddy fields are separated. The proposed image segmentation method and the final classification result are both quantitatively evaluated. Our segmentation method outperformed two popular algorithms according to three supervised evaluation criteria. The classification result with overall accuracy of 91.00% and kappa statistic of 0.82 validated the effectiveness of the proposed framework. Further analysis on feature importance indicated that spectral features made the most contribution as compared to the other three types of object-based features.  相似文献   

激光雷达点云辅助的高分影像分水岭分割方法     

王贵叶  徐景中 《测绘科学》2015,40(2):93-96,101

针对分水岭分割方法用于高分辨率遥感影像分割时过分割现象严重,且分割精度会受"同谱异物"现象的影响等问题,该文提出了一种激光雷达(LiDAR)点云辅助的高分影像分水岭分割方法,该方法利用高分影像和LiDAR点云两种数据源指导分割的进行:首先根据点云滤波结果将高分影像分为地物、地面两幅分影像进行分割合并,保证地物与非地物的正确划分;然后对过分割现象,提出了分形网格演化算法结合点云高程特征的合并准则,得到整体分割结果。实验证明该方法能有效改善"同谱异物"地类的混淆现象,可为复杂城区提供更精确的地类分割结果。  相似文献