综合多层优选尺度的高分辨率影像分割

采用面向对象方法处理高空间分辨率遥感影像时,影像分割质量对后续影像的信息提取结果影响很大。本文主要针对高分辨率影像分割中地物多尺度的问题,提出了一种基于多层优选尺度的高分辨率影像分割算法。该算法首先采用一系列规律变化的尺度对高分辨率影像进行多尺度分割,然后通过单分割层全局标准差的变化与尺度的关系确定一组最优分割尺度。在此基础上,通过各优选分割层之间的包含关系,局部建立多层次对象树,从整体上形成影像森林;通过局部同质性异质性综合评价指数的比较及父层光谱特征的限制来选取多层次对象树中的优势对象,从而获得最终的高分辨率影像分割结果。最后,本文分别采用了Geoeye和ZY3多光谱影像进行了2组分割实验,结果表明本文算法能有效地提高正常分割影像对象的比例。     

改进的分水岭变换算法在高分辨率遥感影像多尺度分割中的应用

由于高空间分辨率遥感影像自身的复杂性,传统的分水岭分割方法难以取得令人满意的效果。本文提出一种改进分水岭变换的高分辨率遥感影像多尺度分割方法,在抑制分水岭过分割现象的同时,还能实现对遥感影像的多尺度分割。该方法充分考虑了高分辨率遥感影像的多光谱和多尺度特性,首先,利用各向异性扩散滤波技术对影像进行平滑滤波,目的是在滤除各种噪声的同时还能保持影像的边缘特征和重要的细节信息;然后,提取影像的多尺度形态学梯度,并从梯度图像中提取标记;接着进行基于标记的分水岭变换;最后,利用改进的快速区域合并算法实现对影像的多尺度分割。实验表明,改进的算法能有效地抑制分水岭的过分割现象,对高分辨率遥感影像有较好的分割性能。     

光谱、形状特征结合的多精度图像分割算法与应用

由于高分辨率遥感图像的数据量和计算复杂性骤增,影像噪声、光谱混淆现象更为突出,这对传统主要依据于像元光谱特征的图像处理与分析方法提出了极大挑战。为此,特征更为丰富、在噪声处理和知识融合上,更具优势的面向对象的图像分析方法,逐步成为高分辨率遥感图像应用的研究热点。面向对象图像分析的第一步,以及关键一步是图像分割。本文设计了多精度图像分割算法:(1)采用降水分水岭变换进行初步分割获取图像次一级斑块,即分割亚基元;(2)设计一种可重复合并的快速图斑合并方法,进行亚基元的层次归并获得最后分割斑块,完成图像分割。在合并过程中,斑块之间的差异指标是其光谱合并代价、形状合并代价的加权和,合并结束的标志是斑块间两两合并代价超过尺度参数的平方。设置不同的尺度参数,则可实现多精度图像分割过程。实验证明,方法分割效果较好,并在算法效率上满足实际应用需求,可以开展后续图像分类、专题信息提取等工作。     

高空间分辨率遥感影像分割尺度参数自动选择研究

面向对象解译技术在高分辨率遥感影像信息提取中得到广泛应用,但影像分割的基础问题仍严重制约其自动化水平,尤其是分割参数选择。因此,本文以广泛使用的分型网络演化分割算法为例,开展尺度参数选择研究。借鉴对遥感影像分辨率敏感的局部方差指标,引入边长和面积权重,构造加权局部方差（WLV）指标,对多个分割结果进行评价,进而实现最佳尺度参数选择。在珠江区域2.5 m的SPOT 5融合影像上进行实验,通过计算最佳分割结果与人工分割结果的相似度对WLV进行定量验证。此外,还对WLV在分割对象最小为一个像元、最大为整景影像的全范围尺度参数的变化规律进行了实验,结果表明：在WLV随尺度参数的变化曲线中,不同极大值点的分割结果反映了实验区不同景观层级上的斑块,其中第1个极大值点对应的分割结果能够较好地反映影像的最小可识别单元。     

面向对象的高分辨率遥感影像分割分类评价指标

由于总体精度或Kappa系数的遥感影像分割/分类评价指标,对影像分割图斑的几何形状等真实结构未能有效刻画,不能有效体现面向对象处理中边缘像元的真实分割/分类效果。本文基于分割对象的几何结构,提出了5个面向对象的高分辨率遥感影像分割/分类精度评价指标:过分割、欠分割、边缘匹配、分割块数,以及形状误差,并在IDL平台实现了一个面向对象影像分析与评价的原型系统。通过对福州市QuickBird影像的Meanshift分割评价,证实了其指标能够刻画出分割对象的深层结构,并符合地物对象分割/分类的真实分布。实验还表明,该评价指标在确定分割算法的参数方面具有重要的应用价值。     

高空间分辨率遥感影像多尺度分割优化组合算法

高空间分辨率遥感影像能够充分地描述地表覆盖空间异质性,可用于提取地面目标物。然而高空间分辨率在像元尺度的目标提取时易产生"椒盐效应"问题,面向对象的小尺度影像分割也受此效应影响;而大尺度的影像分割造成较小目标的遗漏。本文提出了一种针对高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合算法MOCA(Multi-scale-segmentation Optimal Composition Algorithm),基于后验概率信息熵指标选择影像中每个地面目标的最优分割尺度并集成组合,获得高空间分辨率遥感影像的多尺度分割优化组合结果。本文使用F指标和BCI(Bidirectional Consistency Index)两种指标评估地面目标物提取精度,并将MOCA与同类多尺度分割方法进行比较。实验结果表明,本文提出的MOCA算法可实现多个分割尺度的最优组合,并获得较高的地面目标物提取精度。     

结合影像分区与尺度估计的耕地提取方法研究

尺度效应的存在使得不同地物的空间及属性尺度存在差异,不存在适合于影像中所有地物的唯一尺度。但通过影像分区,然后针对不同区域设置最优分割参数,可以有效地提高影像整体的分割精度。耕地地块分割中,对分割边界的要求较高,需要保证地块边界清晰连续,鉴于此,本文提出了一种结合影像分区及尺度估计的耕地地块提取方法。本文利用不同地物的温度反演影像来实现区域划分,根据温度数据将影像划分为不同地物类型、作物类型或作物长势不同的多个区域。接下来,分别对不同的区域影像进行分割,由于不同类型地物的固有空间空间尺度不同,所以不同区域影像的最佳分割参数也随之不同。空间统计的平均局部方差法可以用来预估各区域影像的分割参数,与分割参数优选的方法相比,该方法可快速准确定位,且效率较高。因此本文利用该方法进行参数估计,采用边缘约束分水岭分割算法进行耕地地块分割。此外,本文对现有影像分割评价指标进行了改进。实验结果显示,本文提出的耕地地块提取方法可针对影像的不同区域,快速准确地设置分割参数,且与其他分割方法相比,地块边界更清晰连续、多边界问题得到了极大改善。     

城市建成区遥感影像边界提取与扩张分析

针对城市建成区提取过程中,仅依赖单一数据源导致精度不够的问题,本文基于面向对象分类方法和利用土地类型信息标准差统计变量,实现遥感影像中城市建城区边界的提取,并以该建成区为依据对河南省虞城县的城区空间扩张特征作了分析。实验中首先采用均值漂移分割算法对高分一号遥感影像实现分割,然后利用决策树分类算法实现土地利用类型分类,最后基于0.1 km × 0.1 km窗口统计土地利用类型标准差信息,获取建成区边界。面向实际应用,以河南省虞城县为例,采用高分一号影像获得虞城县2017年建成区数据,并基于该数据采用多个TM影像提取城区其他年份的建成区边界,实现河南省虞城县城区空间扩张特征分析。结果表明,本文方法获取的建成区边界精度较一般的监督分类提取边界有进一步的提高,精度达到89%。进而说明结合高分辨率影像提取多个年份的建成区数据的可靠性,在城市扩张研究中,对仅利用低空间分辨率提取精度不够问题和仅利用高分辨影像提取效率低等问题提供了较好的解决方案。     

高空间分辨率遥感影像分割定量实验评价方法综述

GEOBIA（Geographic Object-Based Image Analysis）技术针对高空间分辨率遥感影像分析的效果和精度远优于基于像元的传统方法。影像分割作为GEOBIA中的关键技术,学者们对此已经做了大量的研究,提出众多分割算法。对分割算法进行评价和分割技术本身同样重要,通过分割评价可以对分割算法的性能进行评价,比较不同分割算法的优劣,为影像选择合适的分割算法并设定合适的分割参数。影像分割的目的是为了实现影像分析操作的自动化,而主观评价法、系统评价法和分析评价法,因其无法给出客观定量指标的特点,难以应用于实时、自动化的高分辨率影像信息提取与分析系统当中。加之近年来针对分割评价方法的研究远远落后于分割算法本身,因此对定量分割评价方法进行综述对于影像分割方法及其应用研究意义重大。本文对现有的评价方法进行系统总结,建立了针对高空间分辨率遥感影像分割评价方法的分类体系。对各种方法,特别是定量的实验评价法进行对比,分析其应用范围和优劣,最后指出了高空间分辨率遥感影像分割评价未来的改进方向和应用前景。     

基于优化合并的高分辨率遥感影像分割算法

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OrbView3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。     

基于光谱和形状的遥感图像分割质量评估方法

针对多尺度遥感图像的分割质量评估问题,提出了一种光谱和形状相结合的分割质量评估方法。首先,采用超像元方法对图像进行初始分割,将图像过分割为若干区域;其次,根据合并准则迭代合并相邻区域来生成各尺度图像,其中,使用尺度集结构来索引各尺度的区域,使用邻接图来记录各尺度下区域间关系;然后给出各尺度图像形状紧凑性和平滑性的计算公式,并结合各尺度图像光谱特征计算出各尺度图像的同质性和异质性;最后根据贝叶斯风险最小准则选择最优分割尺度。实验结果表明,该方法可以适应不同图像内对象特质,使得最优分割尺度的选择更合理,图像分割效果更佳。     

多尺度空间关系研究进展

空间关系及其尺度变化建模,一直是地理信息科学基础理论的重要前沿领域之一。本文全面总结了该领域在理论、方法和应用方面的最新进展。首先,详细阐述了关系表现与几何表现的特点和差异,提出了关系表现的尺度问题,尤其是与制图综合的关系。然后,分别结合形状化简、面对象合并、属性归纳、空间维数退化等制图综合算子,论述了拓扑和方向关系尺度变化规律的推导和建模方法。最后,结合多尺度空间关系变化模型,提出了基于关系的多尺度数据分析技术框架,并重点阐述了基于关系的多尺度数据一致性检测和多尺度数据查询的概念及解决方法,且用实例分析证明了它们的有用性。详细而具体地研究不同综合算子对拓扑和方向关系尺度变化的影响及建模方法,对于分析和理解多尺度空间数据,具有重要意义。     

Douglas-Peucker算法全自动化的多尺度空间相似关系方法

地图综合本质上是空间相似变换,研究Douglas-Peucker算法及其参数的设置,实质是研究算法的最佳距离阈值与尺度变化间的定量关系,但目前二者关系未知,导致参数设置及化简结果的选择主观性强。为此,提出以多尺度线要素空间相似关系为契合点,利用阈值参数寻优原理确定二者间定量关系,以实现基于DP算法线要素的全自动化简。结果表明：① 二次函数是描述最佳距离阈值与尺度变化间定量关系的最优函数;② 针对来源于相同地理特征区,如长江下游平原,的线要素可行,利用同一最佳距离阈值可实现基于DP算法线要素的全自动化简,且化简结果与已有成果数据吻合度较高;而来源于不同地理特征区域,如长江下游平原和江淮平原,的线要素,用同一最佳距离阈值化简是不合理。因此,应选择不同的最佳距离阈值,以实现不同地理特征区域线要素的DP算法全自动化简。     

基于图像分割的城市变化检测

利用遥感数据进行城市变化检测时,由于城市是包含建筑物、道路、绿地以及水体等多种地物类型的综合体,同时与农村居民地等地物类型具有相似的光谱特征,因此,传统的单纯基于光谱信息的变化检测方法很难取得理想的效果。将空间信息加入到变化检测中,可提高变化检测的精度,但常用的加入纹理的方法容易产生边缘效应。本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,在该方法中使用一种基于组分的多尺度形态学梯度,具有对噪声不敏感、边缘不会变厚等优点;同时与现有方法进行比较。实验结果表明,该方法在加入图像空间信息的同时避免了加入纹理等空间信息所产生的边缘效应,能够有效地提高城市变化检测的精度。