| 多尺度对象高空间分辨率遥感影像谱聚类分割 |
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| 引用本文： | 李军军,曹建农,廖娟,程贝贝,朱莹莹. 多尺度对象高空间分辨率遥感影像谱聚类分割[J]. 测绘科学, 2019, 44(10): 136-144 |
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| 作者姓名： | 李军军 曹建农 廖娟 程贝贝 朱莹莹 |
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| 作者单位： | 长安大学地球科学与资源学院,西安,710064;长安大学地质工程与测绘学院,西安,710064 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国土资源部退化;重点实验室项目 |
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| 摘 要： | 针对基于像素模型的单尺度或多尺度谱聚类影像分割方法在相似矩阵存储、特征分解效率及分割精度方面存在的不足。该文首先通过给定多组空间及光谱带宽参数,利用mean-shift初分割生成不同尺度的超像素对象层;然后联合像素与超像素对高空间分辨率影像中的不同类别地物进行的多尺度建模表达其空间拓扑关系,即在图割理论框架下建立"像素-超像素"联合的多尺度无向权图模型G(V,E,W),同时根据遥感影像纹理特征丰富的特点,在顶点相似性计算过程中融合纹理特征;最后使用基于normalized cut准则的谱聚类算法,对图模型划分得到最终分割结果。该方法较好地降低了基于像素的谱聚类分割方法的计算复杂度,同时提高分割结果准确率。标准测试数据集和"高分2号"遥感影像分割结果表明了该方法的有效性。
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| 关 键 词： | 高空间分辨率遥感影像 谱聚类 多尺度 超像素 |
Spectral clustering segmentation of high spatial resolution remote sensing imagery based on multi-scale object |
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