面向对象建筑物目标提取的最优分割尺度选择

摘要：

面向对象影像分析技术是高分辨率遥感影像自动解译的重要手段,影像分割作为面向对象信息提取的关键预处理步骤,其核心问题在于如何选择合适的影像分割尺度.现有的最优尺度自动确定方法均值方差法、同质性-异质性模型和最大面积法等仅通过建模影像的光谱和几何特征进行最优尺度选取,而忽略了地物纹理信息这一重要特征,难以适用于复杂影像场景的最优尺度选取.针对此问题,提出一种基于灰度共生矩阵的纹理均值法,开展面向对象建筑物目标提取的最优分割尺度选择研究.首先通过生成灰度共生矩阵来提取影像的纹理均值统计量,实现纹理特征和光谱特征的联合建模,继而利用纹理均值与分割尺度之间的变化曲线来自动确定最优尺度.居民住宅区、工业建筑区和教育用地建筑区三类建筑物场景下开展的实验结果表明,本文所提出的方法针对面向对象建筑物目标提取任务能够获得更好的影像分割结果,并且对不同建筑物场景的适用性更强.

关键词：面向对象影像分析、多尺度分割、最优尺度、纹理特征、建筑物提取

所属期刊栏目：25

分类号：TP311.132.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41401374

在线出版日期：2018-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：87-93