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.
高分辨率影像、分割、多尺度、多层次对象树、综合评价指数
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TP3;TP7
国家自然科学基金项目41271367、41501453、41371347;浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室开放课题项目OBDMA201512;国家高分辨率对地观测系统重大专项03-Y30B06-9001-13/15-01
2016-06-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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