高分辨率遥感影像分割结果的不一致性评价指标比较研究

发布时间：2017-03-29 04:09

  本文关键词：高分辨率遥感影像分割结果的不一致性评价指标比较研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在基于对象的影像分析中,影像分割是基础而且关键的一个环节,其结果决定了分类精度的上限,直接影响着最终的分类结果。理想的分割结果还能提升分类的效率,而要确定分割结果是否满足要求就需要对分割结果进行质量评价。本文着重研究了基于不一致性的遥感影像分割质量评价方法。不一致性评价方法是一种客观的经验性方法,它基于参考多边形和对应的匹配多边形之间的不一致性来度量当前参数组合所产生的分割数据的质量。不一致性包括几何不一致性和算术不一致性,如果参考多边形和匹配多边形的面积完全相等且数量一一对应,那么该分割数据的质量被认为是最理想的。为了比较已有的6个不一致性指标,并对不一致性方法的基本性质进行探讨,本文基于Quickbird、WorldView II和ALOS的原始及其融合多光谱影像建立了6个分割数据集,在这6个指标下对数据集分别进行了分割质量评价。通过分析各个数据集的质量评价结果,得到了以下结论:(1)现有的不一致性指标中,ED2和ED3m的适用性最强,但是ED2有最高的敏感性。(2)指标间存在相关性,ED2、ED3m和SEI显著正相关,而ED1和F-measure显著负相关。(3)最优分割数据精度评价过程使用的参考数据的平均面积要和质量评价时的保持同一水平,以避免用户精度出现误差。(4)能够被广泛接受并使用的不一致性指标至少应该具有两个特点:准确性、敏感性。
【关键词】：基于对象的影像分析 分割质量评价 不一致法
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-15
• 1.1 选题背景与研究意义7-8
• 1.2 国内外研究现状8-11
• 1.2.1 国外研究现状8-10
• 1.2.2 国内研究现状10-11
• 1.3 研究目标和研究内容11-12
• 1.4 关键科学问题12
• 1.5 研究方案12-13
• 1.6 论文结构13-15
• 第二章 不一致性评价方法15-24
• 2.1 多分辨率分割算法及其参数15-17
• 2.2 不一致性评价方法17-21
• 2.2.1 基本概念17
• 2.2.2 不一致性指标17-20
• 2.2.3 不一致性指标的性质20-21
• 2.3 最优分割数据的精度评价21
• 2.4 基于ArcPy和NumPy实现不一致性评价方法21-22
• 2.5 小结22-24
• 第三章 影像分割质量评价实验24-31
• 3.1 影像及其预处理24-27
• 3.1.1 影像的基本信息24
• 3.1.2 影像融合24-25
• 3.1.3 研究区的地物类型及其特点25-27
• 3.2 参考数据的建立27-29
• 3.3 分割数据集的生成29-30
• 3.3.1 分割参数的设置29
• 3.3.2 影像分割29-30
• 3.4 分割质量评价30
• 3.5 小结30-31
• 第四章 实验结果分析31-52
• 4.1 不一致性评价指标与尺度的散点图31-39
• 4.1.1 散点图中各个指标的共性特征32-37
• 4.1.2 散点图的差异性特点37-39
• 4.2 最优参数组合及其精度评价39-46
• 4.2.1 最优参数组合的特点39-41
• 4.2.2 精度评价结果分析41-46
• 4.3 指标间的相关性分析46-48
• 4.4 不一致性指标的进一步探讨48-51
• 4.4.1 算术不一致性的隐式度量49
• 4.4.2 总体不一致性的累积方式49
• 4.4.3 匹配多边形的选择49-50
• 4.4.4 不一致性指标的设计50
• 4.4.5 不一致性指标的基本特征50-51
• 4.5 小结51-52
• 第五章 结论与展望52-54
• 5.1 结论52
• 5.2 展望52-54
• 参考文献54-58
• 在学期间的研究成果58-59
• 致谢59-60

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