基于谱空间统计特征的高分辨率影像分割尺度估计

发布时间：2017-07-05 11:22

  本文关键词：基于谱空间统计特征的高分辨率影像分割尺度估计

  更多相关文章： 面向对象影像分析 影像分割 尺度估计 空间统计 光谱统计

【摘要】：多尺度分割是面向对象遥感影像分析的关键性基础步骤,影像分割过程中尺度参数的选择直接关系到面向对象影像分析的质量和精度。本文首先从理论层面将遥感影像分割的尺度界定为基于统计的原始影像全局或局部特征的一种定量化估计,并在算法层面上将多尺度分割算法的尺度参数概括为空间尺度分割参数(类别或斑块间的空间距离)、属性尺度分割参数(类别或斑块间的属性距离)和合并阈值参数(斑块大小或斑块像元数目);接着,提出了基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法;最后,以均值漂移多尺度分割算法为例,采用高空间分辨率的Ikonos、Quickbird和航空影像数据,对本文提出的基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法进行了验证。结果表明,该方法在一定程度上不仅避免了高分辨率遥感影像分割尺度参数选择的主观性和盲目性,还提高了面向对象影像分析的自动化程度,具有可行性和有效性。
【作者单位】： 中国地质大学(北京)信息工程学院;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室;
【关键词】： 面向对象影像分析 影像分割 尺度估计 空间统计 光谱统计
【基金】：国家自然科学基金项目(41371347) 中央高校基本科研业务费专项资金项目 国家高分辨率对地观测系统重大专项(03-Y30B06-9001-13/15-01) 江苏省自然科学基金项目(BK20140042)
【分类号】：P237
【正文快照】： 1引言随着卫星遥感传感器技术的发展,遥感影像的空间分辨率得到了极大提高。在高空间分辨率遥感图像上,类别内的光谱异质性加剧,导致同物异谱和异物同谱现象较中低分辨率遥感影像更加明显,因此,高分辨率遥感影像像元分类不仅难以获得较高的精度,也难以保证图斑的完整性。面向

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本文编号：521781