【摘要】：面向對象影像分析(Object Based Image Analysis,OBIA)作為連接遙感與地理信息系統(tǒng)的橋梁,是高分辨率遙感影像分析的新范式,具有傳統(tǒng)的基于像素影像分析方法難以比擬的優(yōu)勢,可以為自動遙感影像分析與理解提供強大技術支持,是地理信息科學的重要分支和研究熱點。而客觀世界具有層次結構和多尺度特性,物體和現象只有在特定尺度下才能成為有意義的實體,并在不同尺度上表現出不同的景觀模式,作為現實世界直接反應的遙感影像也呈現出明顯的層次結構和多尺度特性。因此,同基于像素的影像分析方法一樣,面向對象的影像分析方法也應該是多尺度的。本文立足于面向對象影像分析技術,分析高分辨率遙感影像中的多尺度現象與問題,研究面向對象的多尺度解決方法。第一章闡述了本課題的研究背景和意義,介紹了面向對象影像分析的基本概念,回顧了OBIA產生與發(fā)展的歷程,分析了OBIA的研究現狀,包括發(fā)展子方向、應用領域、優(yōu)勢與發(fā)展趨勢,指出了當前OBIA研究存在的問題,最后介紹了論文的主要工作及章節(jié)安排。第二章研究了多尺度對象的構建方法。分析了高分辨率遙感影像的特點,介紹了影像分割的基本理論和常用方法,總結了高分遙感影像分割的特點與要求,并根據遙感影像的成像機理提出了遙感影像的產生模型,進而提出一種可綜合利用多光譜信息的、高效的多尺度分割方法——基于動態(tài)統(tǒng)計區(qū)域合并的多尺度分割算法(Dynamic Statistical Region Merging,DSRM)。統(tǒng)計區(qū)域是基于影像產生過程構建起來的統(tǒng)計模型,而動態(tài)統(tǒng)計區(qū)域合并的基本思想是每次都讓最相似的統(tǒng)計區(qū)域先合并,并動態(tài)更新區(qū)域間的相似度和合并檢驗順序,以減少誤差傳遞,降低由于模糊邊界和過渡帶造成的誤分割。實驗證明,與傳統(tǒng)的靜態(tài)統(tǒng)計區(qū)域合并方法(Static Statistical Region Merging,SSRM)相比,DSRM具有更高的分割精度;盡管DSRM比SSRM有更復雜的生長合并過程,但由于改進了排序方法,算法時間復雜度依然是近似線性的,可以滿足大數據遙感影像分割的需要;在同等分割粒度下,與行業(yè)領先的商業(yè)軟件e Cognition相比,DSRM也具有更好的分割精度。第三章研究了分割尺度選擇的問題。介紹了最優(yōu)分割尺度的概念和內涵,闡述了最優(yōu)尺度在影像分割中的意義和價值,總結了最優(yōu)尺度的基本特性;分析了現有的最優(yōu)尺度選擇方法,并將其分為經驗選擇法、模型計算法和鑒別指標法;分析了影像場景復雜度與分割尺度之間的關系,提出了一種根據Waston人眼視覺模型計算場景復雜度的方法,進而將場景復雜度用于多尺度分割的尺度參數選擇。實驗結果表明,對于第二章提出的DSRM算法而言,自適應選擇尺度獲得的分割結果比選擇任何固定尺度的分割結果都好,因根據以場景復雜度選擇最優(yōu)分割尺度是有效的。第四章研究了多尺度對象的描述方法——多尺度對象樹。闡述了構建對象的多尺度描述的目的和意義:魯棒的遙感影像解譯系統(tǒng)應該將分割結果保留在尺度未定的狀態(tài),而輸出影像對象的多尺度描述,以便綜合利用各個尺度的對象以及對象之間的關系;分析了對象的多尺度描述與影像的多尺度描述之間的區(qū)別,指出對象的多尺度描述不改變影像,直接組織管理不同尺度的對象;介紹了幾種常用的影像多尺度描述理論與方法,提出一種對象多尺度描述的數據結構——多尺度對象樹;進而基于圖的相關理論提出了一種快速構建多尺度對象樹的方法,并為對象樹提供各種操作方法。第五章以建筑物提取為例闡述了多尺度對象樹的應用方法。分析高分遙感影像中的建筑物特征,提出一種結合光譜、紋理、形狀、上下文和拓撲信息的建筑物模型;基于多尺度對象樹提出了一種建筑物提取方法,利用陰影做上下文信息引導建筑物提取。用大數據影像進行實驗,并定量地評價提取性能,結果表明本文方法有不錯的整體提取效果,具備一定的實用價值。第六章以道路為例闡述了基于骨架的對象形狀分析方法。合理有效的形狀分析在很大程度上可以提高最終的目標識別和信息提取的精度,是面向對象的影像分析中的重要內容。分析了道路的形狀特征,介紹了幾種常用的道路形狀濾波方法,并提出了一種基于骨架的自適應尺度道路形狀濾波方法。以各骨架點處的寬度為骨架線的濾波尺度,通過雙向累積平滑,可以獲得位置準確、形狀平滑的道路中心線;能夠有效刪除非道路區(qū)域,并修復部分遮蔽的道路區(qū)域;加入少量的人工干預,可以實現完全遮蔽道路段的跨接。第七章對全文進行總結,并指出下一步可能的研究工作。本課題的研究,具有重要的理論意義和應用價值。一方面,可以推動面向對象影像分析技術的發(fā)展,使得多尺度的分析方法融入面向對象影像分析的各個環(huán)節(jié);另一方面,亦可拓寬面向對象影像分析技術在高分遙感影像分析中的應用,包括建筑物提取和道路提取。
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【學位授予單位】：國防科學技術大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP751

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本文編號：2424845