基于SLIC的哨兵1号雷达数据水体信息提取

发布时间：2021-12-10 13:47

　　针对水域面积较少时水体信息提取困难的问题,提出了以Sentinel-1A SAR为数据源,用简化的SLIC超像素分割算法对图像进行分割,根据相似度将分割后图像进行分层区域合并,将图像二值化得到最终水体信息的方法。将提取的信息与Otsu阈值法提取的水体信息进行对比分析,结果表明:水体提取算法相比Otsu阈值法有效提升了水体信息提取的效率和精度,对于防汛减灾具有重要的科学价值。将提出的方法应用于2019年7月份的株洲洪水监测,取得了较好的效果。 

【文章来源】：人民长江. 2020,51(04)北大核心

【文章页数】：6 页

【图文】：

图10 株洲灾中灾后对比

计算所有区域之间的相似度,找到RAG的边集合中最相似的边(Cij最小),融合最相似边对应的两个区域的顶点,得到K-1的RAG,更新顶点和边集合,直到最小的相似度大于一个阈值,停止合并。2 实验结果与分析

在超像素分割算法中,参数的设置对于超像素的分割效果起着十分重要的作用,参数主要有两个:超像素个数K和紧凑度因子m。紧凑度因子主要用于调节距离信息和颜色信息的相对重要程度,对于灰度值为0～255 RGB的影像而言,m一般取值为[1,40]。为探究紧凑度因子对分割的影响,采用固定超像素个数,改变紧凑度因子的方式。当m太小时,分割就会失败;当m太大时,颜色信息占比很小,距离基本由空间距离决定,图像会被分割成均匀的方块,结果如图2所示。根据超像素分割的原理,超像素的个数由超像素的边长N决定,通过分层区域合并,使用阈值二值化,得到最终水体提取结果。不同边长N对应的水体信息提取结果见图3。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]高分辨率SAR卫星影像洪水区域提取应用研究[D]. 陈志国.武汉大学 2017



本文编号：3532738