基于均值-标准差的K均值初始聚类中心选取算法

遥感图像分类是遥感图像处理中长期存在的一个难题，针对不同的传感器图像，不同的应用需求，选择合适的分类算法非常重要。在分类中不仅要考虑分类的精度，而且要考虑分类效率。本文研究了K均值算法的初始聚类中心的选择对算法本身聚类精度及效率的影响，提出了一种高效高精度的初始聚类中心选取方案，实验结果表明。利用该算法进行地表分类，效率比ENVI的K-Means（K均值）模块高。     

基于粗糙集的K-均值聚类算法在图像分割中的应用

结合粗糙集理论和K-均值聚类算法,提出了一种图像的粗糙聚类分割方法,试验结果表明,其比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量,提高了分类精度和准确性。     

基于马尔可夫随机场的大面积遥感影像聚类初值化问题

马尔可夫随机场聚类模型,是利用混合像元所描述物体的时间和空间上的信息,来提高遥感影像的分类精度,例如多光谱偏振合成孔径雷达(SAR)影像。然而,这种影像的分类太过于依赖初始条件的选择,如分类种数和种类参数的选择。本文将会介绍一种基于MRF聚类模型的遥感影像分类的初值化方法。其适当的初始聚类参数来自一系列相似的区域,种类数目的估计由PLIC得到。适用于由许多大面积相似的区域组成的影像,例如农业收获区域。实验采用荷兰Flevoland地区的偏振SAR影像,结果表明比其它方法如模糊C-means和ICM聚类算法好。     

粗糙集理论在遥感影像分割中的应用

结合粗糙集理论和K—均值聚类算法,提出一种遥感影像的粗糙聚类分割方法。根据遥感影像中特征属性的相互依赖关系,应用粗糙集理论的等价关系,求出K—均值聚类所需要的初始类的个数和均值,然后采用聚类算法对图像进行分割。实验结果表明该方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量,提高了分类精度和准确性。     

基于改进的样本预选取的高光谱影像半监督分类

针对高光谱影像中无标记样本对分类精度的影响问题,运用一种改进的KFCM聚类算法先对未标记样本聚类;然后根据聚类结果进行未标记样本选取,挑选出的未标记样本位于聚类边界上可能属于支持向量;最后使用已有的标记样本和挑选的未标记样本对支持向量机(SVM)进行训练,直到其分类精度到达预期效果。实验结果表明,将聚类和半监督SVM分类相结合并进行未标记选取,比省略此过程直接使用SVM进行高光谱影像分类的精度高,且该方法稳定、可靠。     

基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法

非监督波段选择方法是高光谱图像降维的主要方法,但现有方法应用到实际高光谱图像分类时,分类精度并不理想。本文提出一种改进的基于聚类的高光谱图像非监督波段选择方法,主要通过对传统的K-means聚类算法进行两方面改进:一方面是相似性度量函数;另一方面是聚类中心的选取。然后,通过实验数据用支持向量机法(SVM)对所提算法及现有的三种非监督波段选择方法进行分类。最后,用总体精度(OA)和Kappa系数评价分类结果。表明本文所提方法在分类精度方面优于其他现有方法。     

基于粗糙集的K--均值聚类算法在遥感影像分割中的应用

结合粗糙集理论和K——均值聚类算法，提出一种遥感影像的粗糙聚类分割方法。根据遥感影像中特征属性的相互依赖关系，应用粗糙集理论的等价关系。求出K——均值聚类所需要的初始类的个数和均值。然后采用聚类算法对图像进行分割。实验结果表明该方法比随机选取聚类的中心点和个数减少了运算量．提高了分类精度和准确性。     

融合增强型模糊聚类遗传算法与ISODATA算法的遥感影像分类

针对ISODATA算法预设参数较多,其聚类中心与最优迭代数目很难预先准确设定,且在聚类时没有将影像自身特点充分考虑,对个体适应度函数重视不够的问题,本文提出一种融合增强型模糊聚类GA与ISODATA的聚类方法,对聚类原型矩阵进行编码,构造隶属度矩阵,解求个体适应度函数值,在影像特征空间中搜索得到样本全局收敛极值点。通过试验证明,该方法能避开随机初选值的敏感问题,避免聚类过程的随机性,使分类结果与实际情况更为接近,该算法精度优于传统的ISODATA算法与模糊聚类GA算法,提高了分类的精度,整体效果较好。     

基于MRF随机场和广义混合模型的遥感图像分级聚类

有限混合模型FM的分级聚类已广泛应用于不同领域,然而,它的计算复杂度与观测数据的平方成正比,因此,在海量数据方面的应用就受到了限制。另一方面,多光谱图像数据中同时包含有空间和光谱两类信息,但大多数基于像素的多光谱图像聚类方法,仅使用了其频谱信息而忽视了空间信息。本文提出了一种新的基于广义有限混合模型GFM的分级聚类方法,该算法把MRF随机场和GFM模型结合在一起,分类数可以通过PLIC准则自动确定。算法在执行过程中,采用K均值聚类方式获得过分类图像,分级聚类从过分类图像开始,代替原来从单点类开始的方式,这样可以方便获取GFM模型成分密度的初始参数。最后,采用由Gibbs采样器生成的仿真测试图对算法的精度进行了定量评价,通过与K均值聚类和FM聚类的比较说明了本文算法的优越性,同时用荷兰Flevoland农业地区的极化SAR图像验证了本文算法的有效性。     

核聚类改进的RBF神经网络遥感影像分类

为提高RBF神经网络遥感影像分类算法的分类效果,本文提出了一种基于核聚类的改进方法。文中采用武汉地区的SPOT影像为实验数据,比较了改进算法与传统基于K均值的RBF神经网络的分类结果,试验表明改进算法的总体精度和Kappa系数均高于传统算法。     

一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法

针对当前遥感图像分割方法存在的缺点,将人工智能领域的粒子群优化方法应用到遥感图像分割方面,提出了一种融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法。对不同分辨率遥感图像的分割实验结果表明,融合PSO和Isodata的遥感图像分割新方法能够自适应确定聚类数目,避免了聚类过程的随机性,使分割结果更加接近实际情况。     

结合双树复小波纹理特征和MRF模型的遥感图像分割

针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题，以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑。本文提出了结合双树复小波（DT-CWT）纹理和马尔可夫随机场（MRF）模型的高分辨率遥感影像分割方法。首先，通过双树复小波变换提取影像纹理特征，联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量；然后，将混合特征向量高斯归一化处理，并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图；最后，借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息，基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果。本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度，同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的“椒盐噪声”，从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度。     

高分辨率遥感影像分割方法研究

在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。     

一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法

影像分割是面向对象高分辨率遥感影像分析的基础与关键。针对传统影像分割方法易受噪声影响,且难以确定合适的影像分割尺度的问题,本文提出了一种融合超像素与最小生成树的高分辨率遥感影像分割方法。首先用简单线性迭代聚类算法对影像进行过分割生成超像素;然后初始设定影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素进行合并,获得分割数-方差和、分割数-局部方差、分割数-局部方差变化率指标图,依据3个指标图确定合适的影像分割数;最后根据确定的合适影像分割数,采用区域动态约束聚类算法对超像素重新合并得到分割结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以有效地克服影像噪声对分割结果的影响,获得良好的影像分割结果。     

基于面积比分割的面状水域提取方法研究

针对目前遥感影像中面状水域提取算法的自动化程度不高的问题,本文提出了一种基于面积比分割的面状水域提取算法。首先,利用矢量数据提供的面积作为先验信息,对待提取的遥感影像进行图像分割,经过去噪、边缘检测等环节实现面状水域的初步提取;然后将初步提取的面状水域带入到主动轮廓模型中,作为初始边界对面状水域进行精确提取;最后,以天绘影像对上述算法进行验证,结果表明:该算法能够有效提取面状水域,提高现有算法的自动化程度。     

Otsu多阈值算法推广实现

遥感图像处理中的地物分割是分析和解译遥感图像的必要环节。本文分析了Otsu算法进行阈值分割的原理和有效性,针对Otsu多阈值分割算法计算效率低的缺点,提出了用Nelder-Mead单纯形法对Otsu的多阈值分割进行优化。将优化的Otsu算法与传统方法进行了比较,从理论分析和实验结果来看,此方法不仅能获得与传统方法分割一致的结果,而且应用到大尺寸遥感图像的多阈值分割中大大提高了分割效率。     

Landsat 8多光谱数据辅助下的高分影像多尺度分割

为解决高分影像分割的边缘锯齿性明显等问题，本文以黑龙江省伊春市桦皮羌子林场为研究区开展了有无多光谱数据辅助的高分影像分割对比试验。首先，本文设计了多尺度分割算法的相同尺度参数下分割试验，确定了该算法分割GF-2影像时应采用的最佳同质性准则组合参数；然后，基于影像分割对象同质性局部方差变化率反映最优分割尺度的思想，利用ESP2工具找出固定尺度范围内的最优分割尺度范围；最后执行最佳同质性准则组合参数配合下的最优分割尺度范围内各个尺度下的多尺度分割，并采用矢量距离指数、紧密度指数、形状指数对2种分割试验结果进行了评价。结果表明，与GF-2影像独立分割相比，Landsat 8多光谱数据辅助下的GF-2影像分割在矢量距离指数、紧密度指数、形状指数的质量上均有提升，平均提升率分别为8.05%、28.40%、11.76%。     

Improving Spectral–spatial Classification of Hyperspectral Imagery Using Spectral Dimensionality Reduction Based on Weighted Genetic Algorithm

This paper aims to improve the accuracy and the efficiency of high resolution land cover mapping in urban area. To this end, an improved approach for classification of hyperspectral imagery is proposed and evaluated. This approach benefits from both inherent spectral and spatial information of an image. The weighted genetic (WG) algorithm is first used to obtain the subspace of hyperspectral data. The obtained features are then fed into the enhanced marker-based minimum spanning forest (EMSF) classification algorithm. In this algorithm, the markers are extracted from the classification maps obtained by both support vector machine and watershed segmentation algorithm classifiers. For this purpose, the class’s pixels with the largest population in the classification map are kept for each region of the segmentation map. Then, the most reliable classified pixels are chosen from among the exiting pixels as markers. To evaluate the efficiency of the proposed approach, three hyperspectral data sets acquired by ROSIS-03, Hymap and Hyper-Cam LWIR are used. Experimental results showed that the proposed WG–EMSF approach achieves approximately 9, 8 and 6% better overall accuracy than the original MSF-based algorithm for these data sets respectively.     

Evaluation of data fusion and image segmentation in earth observation based rapid mapping workflows

This paper is an exploratory study, which aimed to discover the synergies of data fusion and image segmentation in the context of EO-based rapid mapping workflows. Our approach pillared on the geographic object-based image analysis (GEOBIA) focusing on multiscale, internally-displaced persons’ (IDP) camp information extraction from very high spatial resolution (VHSR) images. We applied twelve pansharpening algorithms to two subsets of a GeoEye-1 image scene that was taken over a former war-induced ephemeral settlement in Sri Lanka. A multidimensional assessment was employed to benchmark pansharpening algorithms with respect to their spectral and spatial fidelity. The multiresolution segmentation (MRS) algorithm of the eCognition Developer software served as the key algorithm in the segmentation process. The first study site was used for comparing segmentation results produced from the twelve fused products at a series of scale, shape, and compactness settings of the MRS algorithm. The segmentation quality and optimum parameter settings of the MRS algorithm were estimated by using empirical discrepancy measures. Non-parametric statistical tests were used to compare the quality of image object candidates, which were derived from the twelve pansharpened products. A wall-to-wall classification was performed based on a support vector machine (SVM) classifier to classify image objects candidates of the fused images. The second site simulated a more realistic crisis information extraction scenario where the domain expertise is crucial in segmentation and classification. We compared segmentation and classification results of the original images (non-fused) and twelve fused images to understand the efficacy of data fusion. We have shown that the GEOBIA has the ability to create meaningful image objects during the segmentation process by compensating the fused image’s spectral distortions with the high-frequency information content that has been injected during fusion. Our findings further questioned the necessity of the data fusion step in rapid mapping context. Bypassing time-intensive data fusion helps to actuate EO-based rapid mapping workflows. We, however, emphasize the fact that data fusion is not limited to VHSR image data but expands over many different combinations of multi-date, multi-sensor EO-data. Thus, further research is needed to understand the synergies of data fusion and image segmentation with respect to multi-date, multi-sensor fusion scenarios and extrapolate our findings to other remote sensing application domains beyond EO-based crisis information retrieval.     

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

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。