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。     

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。     

融入空间关系的二型模糊模型高分辨率遥感影像分割

为解决高分辨率遥感影像分割中,由光谱测度的空间复杂性、相同类型地物目标异质性增大带来的类属不确定性以及分割决策不确定性等引起的分割精度下降问题,提出一种融入空间关系的区间二型模糊模型高分辨率遥感影像监督分割方法。(1)建立高斯函数模型作为一型模糊模型,用来刻画像素类属的不确定性;(2)模糊化一型模糊模型中的均值或标准差,建立区间二型模糊模型,以强化类属的不确定表达和增加分割决策信息;(3)综合一型模糊模型及区间二型模糊模型的上、下隶属函数建模模糊决策模型;(4)融入邻域像素关系,使用待分像素及其邻域像素在模糊决策模型中的隶属度共同决定像素的类属。采用本文算法分别对真实高分辨遥感影像及合成影像进行分割,并对测试结果进行定性和定量分析。结果表明,本文算法可以得到更高的分割精度。     

高分辨率遥感影像分割的城市绿地提取研究

城市绿地是生态文明建设的重要组成部分,绿地信息提取是城市绿地规划和建设的基础和前提。遥感影像分割是绿地信息分类提取的关键步骤,选择合适的影像分割方法能有效提高城市绿地提取精度。传统的遥感分割方法分割结果中边缘锯齿现象严重,与绿地实地边界相差较大,不符合绿地信息提取的要求。本文以高分辨率的WorldView影像为数据源,使用深度学习网络DeepLab-v3+对城市绿地进行分割研究,在分割基础上进行城市绿地信息提取。同时,本研究将该网络模型的分割和分类结果与基于Ostu、MeanShift、FNEA分割算法的分类精度进行比较。研究表明：DeepLab-v3+的分割性能最好,其分割边缘光滑,与绿地实地边界吻合度高,有效解决了传统分割算法的边缘锯齿问题;在各种分割分类算法中,DeepLab-v3+的分类精度最高,达到98.01%。     

利用分层聚合进行高分辨率遥感影像多尺度分割

针对高分辨率遥感影像的特点,提出了一种基于分层聚合的多尺度分割算法。该算法首先对遥感影像进行分水岭变换,然后对初始分割区域构建底层加权无向图,利用代数多重网格解法(AMG)在尺度空间求解最优的图割测度,整个分割过程自动得到了多尺度的分割结果。实验表明,该方法能够得到满意的分割结果,并具有较高的自动化程度。     

多尺度分割的高分辨率遥感影像变化检测

针对高空间分辨率的遥感影像,提出了一种基于多尺度分割的变化检测算法。采用Mean-Shift分割算法对影像进行多尺度分割,构建了不同尺度上的地理对象,以不同尺度上的地理对象灰度均值构建了变化检测的多尺度特征向量,采用变化矢量分析法获得最后的变化检测结果。以城镇区和农田区的Quick Bird影像对本文算法进行了检验,从精度评价的效果来看,无论城镇区还是农田区,采用面向对象的变化检测方法精度都高于基于单像素的检测方法,且当尺度层数固定时,多尺度组合的变化检测结果优于单一尺度的变化检测结果,对城镇、农田区域的变化检测的精度分别达到87.57%和81.55%。本文算法既可以顾及大面积同质区域变化,又可以反映小的地物目标及边缘部分的变化,能够很好地满足城镇、农田等不同环境背景下的变化检测需求,在国土资源监测中具有一定的应用价值。     

基于形态分割的高分辨率遥感影像道路提取

基于灰度形态学,提出一种从高分辨率遥感图像提取道路网络的方法.首先利用灰度形态特征对遥感影像进行分割,进而得到基本的道路网络轮廓.然后在此基础上,利用线段特征匹配方法提取道路网络.提出的方法能适应于从道路和背景区别不很清楚的遥感图像中提取道路.实验结果也表明,本文方法能有效地从遥感影像中提取道路网络.     

一种基于最优邻接链的高分辨率遥感影像分割方法

基于区域合并分割方法的性能很大程度上取决于区域模型、合并准则和合并顺序。依据遥感影像的目视解译原理,分析高分辨率遥感影像的特点,设计一种新的融合光谱、形状和空间位置的合并代价函数进行区域相似性度量。同时加入面积控制参数,使得区域在光谱值相同的情况下优先合并小区域。在合并顺序的改进中,以最优邻接链的形式来表达和获取局部范围的最小合并代价区域对,确保每次相互合并的区域都为局部最优。对QuickBird多光谱影像进行分割实验并与eCognition的分割结果比较,结果证明本文方法在分割精度上有优势,更符合人的视觉感知。     

高分辨率遥感影像多尺度分割中最优尺度选取方法综述

目前,对高分辨遥感影像进行地物获取一般采用面向对象的理念,而影像分割是面向对象理念中至关重要的初始环节,分割结果的好坏将直接影响后续的分类工作,分割尺度的选取已经成为了当前研究的一个热点。本文详细总结了前人对高分辨遥感影像多尺度分割中最优尺度的获取方法,指出了各方法的不足之处,并提出了尺度评定的研究前景。     

面向对象的高分辨率影像特征选择研究

本文主要研究面向对象的高分辨影像信息提取中的特征选择问题.文中分别选择光谱、纹理、形状等特征57个和28个进行特征优化,得到两组分别由46个和4个特征组成的不同的最优特征集,并利用这些特征集采用K近邻、模糊与K近邻级联两种不同的面向对象分类策略进行分类研究.最后从合理性、效率和精度三方面进行了对比分析.实验结果表明,对...     

面向对象高分辨率影像信息提取中的尺度效应及最优尺度研究

本文从面向对象的遥感信息提取中的尺度效应研究入手,对影像对象的分形维数、紧凑度、面积、均值、标准差和与邻域均值差分等特征进行了实验.在此基础上,根据"类内同质性大,类问异质性大"的最佳分类原则,提出了面向对象的RMAS方法,该方法的思想是,当对象RMAS值最大时,对象内部的异质性最小,对象外部的异质性最大,此时的分割尺...     

New mathematical model based on affine transformation for remote sensing image with high resolution

This paper calculates the parameters of image position and orientation,proposes a mathematical model and adopts a mew method with three steps of transformations based on parallel ray projection.Every step of the model is strict,and the map function of each transformation is the first order polynomials and other simple function.The final calculation of the parameters is for the linear equation with good status.As a result,the problem of the relativity of image parameter calculation is solved completely.Some experiments are carried out.     

面向对象的多尺度加权联合稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类

针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性,以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性,并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点,提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先,采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征;然后,根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重,构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型;最后,采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集（WashingtonD.C.数据）验证该算法的有效性。试验结果表明,与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较,本文算法获得了较高的OA和Kappa分类精度,提高了各个尺度地物的分类精度,有效抑止了地物分类结果中的椒盐噪声现象,同时保持大尺度地物的区域性和小尺度地物的细节信息。     

Unsupervised evaluation-based region merging for high resolution remote sensing image segmentation

Image segmentation has a remarkable influence on the classification accuracy of object-based image analysis. Accordingly, how to raise the performance of remote sensing image segmentation is a key issue. However, this is challenging, primarily because it is difficult to avoid over-segmentation errors (OSE) and under-segmentation errors (USE). To solve this problem, this article presents a new segmentation technique by fusing a region merging method with an unsupervised segmentation evaluation technique called under- and over-segmentation aware (UOA), which is improved by using edge information. Edge information is also used to construct the merging criterion of the proposed approach. To validate the new segmentation scheme, five scenes of high resolution images acquired by Gaofen-2 and Ziyuan-3 multispectral sensors are chosen for the experiment. Quantitative evaluation metrics are employed in the experiment. Results indicate that the proposed algorithm obtains the lowest total error (TE) values for all test images (0.3791, 0.1434, 0.7601, 0.7569, 0.3169 for the first, second, third, fourth, fifth image, respectively; these values are averagely 0.1139 lower than the counterparts of the other methods), as compared to six state-of-the-art region merging-based segmentation approaches, including hybrid region merging, hierarchical segmentation, scale-variable region merging, size-constrained region merging with edge penalty, region merging guided by priority, and region merging combined with the original UOA. Moreover, the performance of the proposed method is better for artificial-object-dominant scenes than the ones mainly covering natural geo-objects.     

高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究

由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。     

基于高分辨率遥感影像的车道线提取

车道线是自动驾驶高精度地图的组成部分,利用车载摄像头和激光雷达提取车道线的研究已经比较深入。本文探讨了利用高分辨率遥感影像提取车道线的方法。首先依据直方图原则选取合适的阈值进行二值化分割,其次利用道路中线形成的缓冲区去除道路范围外的要素,然后利用形态学算子去除噪声,最后利用方向和面积因子提取不同的车道线。该方法可以降低数据采集的成本,提高采集效率。     

面向对象的高分辨率遥感影像地理要素提取

应用面向对象影像分类方法进行空间目标特征提取和分析,实现利用遥感影像建立与更新地理空间数据库,对于正在进行的数字城市建设和国情监测具有重要的意义和作用。本文阐述了高空间分辨率影像特征提取的关键技术,采用面向对象的特征提取技术和影像分类方法,开展了基于ADS40航空影像的地理要素提取实验,获得了比较满意的专题信息。