基于优化合并的高分辨率遥感影像分割算法

发布时间：2017-09-13 22:42

  本文关键词：基于优化合并的高分辨率遥感影像分割算法

  更多相关文章： 高分辨率遥感影像 图像分割 合并规则 优化

【摘要】：高分辨率遥感影像的分割算法研究对遥感数据处理与应用具有重要意义。本文提出了一种优化合并的分割算法以提高运算效率,该算法包含局部最优合并和全局最优合并2个阶段。第1阶段采用凝聚层次聚类(Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC)方法实现局部最优合并,并对其合并规则进行了优化,使优化后的合并规则先注重光谱特征,再考虑待合并区域的几何特征。第2阶段采用区域邻接图(Region Adjacency Graph,RAG)方法实现全局最优合并,其合并规则主要考虑了区域的光谱和边界信息,减少了区域尺度对合并规则函数产生的负面影响,并且该阶段利用了红黑树来实现全局最优合并,以提高对RAG的搜索效率。最后,利用Orb View3高分辨率遥感影像开展了分割实验,结果表明本文算法可以得到令人满意的分割精度。本文的成果为遥感影像分割及其相关研究提供了新思路。
【作者单位】： 内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院;
【关键词】： 高分辨率遥感影像 图像分割 合并规则 优化
【基金】：国家自然科学基金项目“科尔沁沙地典型生态系统水热通量传输机理及其与植被耦合关系试验和模拟研究”(51569017) 内蒙古自然科学基金项目“半干旱区沙地典型生态系统水热通量传输机理研究”(2015MS0514) 中国博士后科学基金面上资助“西部地区博士后人才资助计划”(2015M572630XB)
【分类号】：P237
【正文快照】： 1引言据分析软件e Cognition中,便于学者进行GEOBIA的相关研究[13-14]。随着越来越多高分辨率(High Resolution,HR)在FNEA的合并规则中,几何特征与光谱特征遥感卫星(如Geo Eye、IKONOS、Quick Bird、Orb-只进行了简单的线性组合,难以对包含不同地物内View)的发射升空,HR遥感影

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本文编号：846359