本文選題：高空間分辨率遙感影像 + GEOBIA��； 參考：《地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：GEOBIA(Geographic Object-Based Image Analysis)技術(shù)針對(duì)高空間分辨率遙感影像分析的效果和精度遠(yuǎn)優(yōu)于基于像元的傳統(tǒng)方法。影像分割作為GEOBIA中的關(guān)鍵技術(shù),學(xué)者們對(duì)此已經(jīng)做了大量的研究,提出眾多分割算法。對(duì)分割算法進(jìn)行評(píng)價(jià)和分割技術(shù)本身同樣重要,通過分割評(píng)價(jià)可以對(duì)分割算法的性能進(jìn)行評(píng)價(jià),比較不同分割算法的優(yōu)劣,為影像選擇合適的分割算法并設(shè)定合適的分割參數(shù)。影像分割的目的是為了實(shí)現(xiàn)影像分析操作的自動(dòng)化,而主觀評(píng)價(jià)法、系統(tǒng)評(píng)價(jià)法和分析評(píng)價(jià)法,因其無法給出客觀定量指標(biāo)的特點(diǎn),難以應(yīng)用于實(shí)時(shí)、自動(dòng)化的高分辨率影像信息提取與分析系統(tǒng)當(dāng)中。加之近年來針對(duì)分割評(píng)價(jià)方法的研究遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于分割算法本身,因此對(duì)定量分割評(píng)價(jià)方法進(jìn)行綜述對(duì)于影像分割方法及其應(yīng)用研究意義重大。本文對(duì)現(xiàn)有的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié),建立了針對(duì)高空間分辨率遙感影像分割評(píng)價(jià)方法的分類體系。對(duì)各種方法,特別是定量的實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)法進(jìn)行對(duì)比,分析其應(yīng)用范圍和優(yōu)劣,最后指出了高空間分辨率遙感影像分割評(píng)價(jià)未來的改進(jìn)方向和應(yīng)用前景。
[Abstract]:The effect and precision of GEOBIA(Geographic Object-Based Image analysis for high spatial resolution remote sensing image analysis is much better than the traditional method based on pixel. As a key technology in GEOBIA, many researchers have done a lot of research and put forward many segmentation algorithms. It is also important to evaluate the segmentation algorithm and the segmentation technology itself. The performance of the segmentation algorithm can be evaluated by the segmentation evaluation, the advantages and disadvantages of different segmentation algorithms can be compared, and the appropriate segmentation algorithm is selected and the appropriate segmentation parameters are set for the image. The purpose of image segmentation is to realize the automation of image analysis, but subjective evaluation, system evaluation and analysis evaluation are difficult to be used in real time because they can not give the characteristics of objective quantitative indexes. Automatic high-resolution image information extraction and analysis system. In addition, in recent years, the research on segmentation evaluation is far behind the segmentation algorithm itself, so the review of quantitative segmentation evaluation method is of great significance to the research of image segmentation methods and their applications. In this paper, the existing evaluation methods are systematically summarized, and a classification system for high spatial resolution remote sensing image segmentation and evaluation methods is established. This paper compares various methods, especially the quantitative experimental evaluation method, analyzes its application scope, advantages and disadvantages, and finally points out the future improvement direction and application prospect of high spatial resolution remote sensing image segmentation evaluation.
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41371347、41671369)
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1968285