本文選題：可變尺度　切入點(diǎn)：Mean-Shift　出處：《國土資源遙感》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提升農(nóng)田高分遙感影像(high spatial resolution remote sensing image,HRI)的信息提取效果,提出了一種新的農(nóng)田HRI分割算法。傳統(tǒng)的Mean-Shift(MS)HRI分割算法僅利用全局或單一的尺度參數(shù);而常規(guī)可變尺度MS算法在尺度參數(shù)估算中也只考慮光譜信息。這些都導(dǎo)致其分割結(jié)果難以完整地展現(xiàn)不同尺度的農(nóng)田區(qū)域。針對(duì)該問題,在MS算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn):第一,提出了一種局部可變尺度參數(shù)的估計(jì)方法;第二,提出了利用局部可變尺度進(jìn)行MS濾波的模型函數(shù)。該改進(jìn)算法主要包含3步:(1)為了全面考慮不同波段的響應(yīng)變化,在MS濾波核函數(shù)中采用了對(duì)角化的尺度參數(shù)矩陣,并將其與采樣點(diǎn)密度估計(jì)模型相結(jié)合,導(dǎo)出了一種可變尺度MS濾波的迭代函數(shù);(2)為了提高算法的自動(dòng)化程度,利用局部光譜變化與邊界強(qiáng)度信息,提出了一種新的局部尺度參數(shù)估算方法;(3)將MS濾波結(jié)果輸入到基于分形網(wǎng)絡(luò)演化方法(fractal net evolution approach,FNEA)的空間聚類算法中,得到最終的分割結(jié)果。利用Rapid Eye與OrbView3的2景HRI進(jìn)行了算法驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的改進(jìn)算法能夠優(yōu)化農(nóng)田HRI分割的精度。
[Abstract]:In order to improve the information extraction effect of high spatial resolution remote sensing image, a new field HRI segmentation algorithm is proposed. The traditional Mean-Shift(MS)HRI segmentation algorithm only uses global or single scale parameters. However, the conventional variable scale MS algorithm only considers spectral information in the estimation of scale parameters. These results make it difficult for the segmentation results to show the different scale farmland regions completely. To solve this problem, we improve the algorithm based on the MS algorithm: first, A local variable scale parameter estimation method is proposed. Secondly, a model function using local variable scale for MS filtering is proposed. The improved algorithm mainly includes 3 steps: 1) in order to take into account the response variation of different bands. In order to improve the automatization of the algorithm, the diagonalized scale parameter matrix is used in the MS filter kernel function, and combined with the sampling point density estimation model, an iterative function with variable scale MS filter is derived. Based on the local spectral variation and boundary strength information, a new local scale parameter estimation method is proposed, in which MS filtering results are input into the spatial clustering algorithm based on fractal net evolution approximation FNEA (fractal network evolution method). Finally, the final segmentation results are obtained. The algorithm is verified by Rapid Eye and OrbView3's 2 scene HRI. The experimental results show that the proposed improved algorithm can optimize the precision of HRI segmentation in farmland.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木建筑工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“科爾沁沙地典型生態(tài)系統(tǒng)水熱通量傳輸機(jī)理及其與植被耦合關(guān)系試驗(yàn)和模擬研究”(編號(hào):51569017)、“內(nèi)蒙古典型草原水文過程及其擾動(dòng)與觸發(fā)草地退化的水文臨界條件實(shí)驗(yàn)與模擬研究”(編號(hào):51269014) 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金項(xiàng)目“半干旱區(qū)沙地典型生態(tài)系統(tǒng)水熱通量傳輸機(jī)理研究”(編號(hào):2015MS0514) 中國博士后科學(xué)基金面上資助項(xiàng)目“西部地區(qū)博士后人才資助計(jì)劃”(編號(hào):2015M572630XB)共同資助
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1579410