【摘要】：在覆蓋玉米田的遙感圖像中,玉米地塊邊緣區(qū)域存在大量的同物異譜現(xiàn)象,利用傳統(tǒng)分割方法進行玉米地塊分割時,會造成邊緣出現(xiàn)許多非玉米小塊區(qū)域,因而導致玉米種植面積統(tǒng)計錯誤。根據(jù)大面積玉米種植區(qū)域的形狀分布特點,提出一種類矩形引導的玉米田種植區(qū)分割方法。首先采用最小核值相似區(qū)(smallest univale segment assimilating nucleus,SUSAN)邊緣檢測算子對融合后的高分一號(GF-1)衛(wèi)星遙感圖像進行邊緣提取,然后根據(jù)閉合區(qū)域與外接類矩形的關系構(gòu)建類矩形引導的相關函數(shù),最后將類矩形閾值函數(shù)引入基于圖的分割算法中實現(xiàn)特定形狀的地塊分割。將分割結(jié)果分別與基于圖的分割方法、分水嶺分割方法和人工解譯樣本進行實驗比較,結(jié)果表明:本文方法能有效地分割出玉米田目標,減少了同物異譜帶來的影響,分割結(jié)果更加符合玉米田實際分布特征和實際統(tǒng)計面積。
[Abstract]:In the remote sensing image covering maize field, there are a lot of similarities and differences in the edge region of maize field. When the traditional segmentation method is used to segment maize plot, there will be a lot of non-maize small areas on the edge. As a result, there is a statistical error in corn planting area. According to the shape and distribution characteristics of large area corn planting area, a method of corn planting area segmentation guided by rectangle is proposed. Firstly, the edge detection operator of (smallest univale segment assimilating nucleus,SUSAN is used to extract the edge of the fused GF-1 satellite remote sensing image, and then, according to the relation between the closed region and the external rectangle, the correlation function of the rectangle like guidance is constructed. Finally, the rectangle-like threshold function is introduced into the graph-based segmentation algorithm to realize the block segmentation of specific shape. The experimental results are compared with the segmentation method based on graph, watershed segmentation method and artificial interpretation sample, respectively. The results show that the proposed method can effectively segment the target of corn field and reduce the influence brought by the isomorphism. The segmentation results are more in line with the actual distribution characteristics of corn fields and the actual statistical area.
【作者單位】： 中北大學信息與通信工程學院;山西省農(nóng)業(yè)遙感中心;英國雷丁大學系統(tǒng)工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目“雙色中波紅外成像差異特性及圖像融合方法研究”(編號:61171057) 山西省研究生教育創(chuàng)新項目“LiDAR數(shù)據(jù)快速地物分類的精度提高方法研究”(編號:2015SY61)共同資助
【分類號】：TP751

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本文編號：2267982