遙感影像分割及其對(duì)面向?qū)ο蠓诸惥扔绊懙亩垦芯?/H1>
發(fā)布時(shí)間：2019-03-15 13:19
【摘要】：面向?qū)ο笥跋穹治?Object-Based Image Analysis,OBIA)是一種影像信息提取的方法,其基本思想是將影像分割成若干個(gè)內(nèi)部性質(zhì)相對(duì)均一的對(duì)象,以對(duì)象為最小單位對(duì)影像進(jìn)行操作處理。這種方法可以有效的利用高分辨率影像豐富的形狀、紋理、對(duì)象間關(guān)系等特征,且可增強(qiáng)抗噪性,有效解決“同物異譜”、“異物同譜”等問題。影像分割是對(duì)遙感影像進(jìn)行進(jìn)一步分析、理解和識(shí)別的基礎(chǔ),影像的分割精度直接決定著對(duì)影像的理解、識(shí)別和分析的準(zhǔn)確程度,因此影像分割在OBIA中具有重要意義。影響分割結(jié)果的因素主要包括分割算法和分割尺度參數(shù)的選擇兩方面,而分割質(zhì)量很大程度上影響分類精度,對(duì)于其間定量關(guān)系的研究有助于提高面向?qū)ο蠓诸惖男屎途�。其�?影像分割評(píng)價(jià)方法的科學(xué)性和系統(tǒng)性對(duì)準(zhǔn)確評(píng)價(jià)分割質(zhì)量至關(guān)重要。本文通過資料查閱及實(shí)際實(shí)驗(yàn),對(duì)目前的高分辨率遙感影像分割、分割評(píng)價(jià)方法及評(píng)價(jià)測度做了較為全面、系統(tǒng)的介紹和總結(jié)。論文完成的主要工作如下:基于目前分割評(píng)價(jià)的研究現(xiàn)狀,本文提出了面向地學(xué)應(yīng)用的遙感影像分割評(píng)價(jià)體系框架,并利用三種主流的多尺度分割方法處理了兩幅不同特性的高分辨率遙感影像,對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行定量評(píng)價(jià),驗(yàn)證了本文提出的遙感影像分割評(píng)價(jià)及最優(yōu)結(jié)果選擇策略的合理性。通過對(duì)影響分割結(jié)果的兩個(gè)重要因素,即分割算法和尺度參數(shù)選擇的研究,分析遙感影像分割對(duì)面向?qū)ο蠓诸惖挠绊?并將多尺度分割的尺度參數(shù)、分割結(jié)果質(zhì)量及面向?qū)ο蠓诸惥染C合考慮,對(duì)三幅不同特性的高分影像利用不同分割方法和分割尺度進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明斑塊內(nèi)均質(zhì)度和斑塊間異質(zhì)度兩個(gè)多尺度分割評(píng)價(jià)指標(biāo)在多數(shù)情況下隨尺度變化呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,且斑塊間異質(zhì)度隨尺度增加而增加,斑塊內(nèi)均質(zhì)度隨尺度增加而降低,綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)與分類精度有較高的相關(guān)性。本文通過實(shí)驗(yàn)揭示了分割尺度、分割質(zhì)量和分類精度的定量關(guān)系,為未來面向?qū)ο笥跋穹治?尤其是分割算法的選擇及分割尺度參數(shù)的確定提供了定量依據(jù)。
[Abstract]:Object-oriented image analysis (Object-Based Image Analysis,OBIA) is a method for extracting image information. Its basic idea is to segment the image into several objects with relatively uniform internal properties, and to operate and process the image with the object as the smallest unit. This method can effectively utilize the rich shape, texture and relationship between objects in high-resolution images, and can enhance the anti-noise ability, and effectively solve the problems of "homologues and different spectra" and "foreign objects and spectra". Image segmentation is the basis for further analysis, understanding and recognition of remote sensing images. The accuracy of image segmentation directly determines the accuracy of understanding, recognition and analysis of remote sensing images. Therefore, image segmentation is of great significance in OBIA. The factors that affect the segmentation result mainly include the segmentation algorithm and the selection of the segmentation scale parameters, and the segmentation quality affects the classification accuracy to a great extent. The research on the quantitative relationship between them is helpful to improve the efficiency and accuracy of object-oriented classification. Among them, the scientific and systematic evaluation method of image segmentation is very important for the accurate evaluation of segmentation quality. In this paper, the current high-resolution remote sensing image segmentation, segmentation and evaluation methods and evaluation measures are comprehensively and systematically introduced and summarized through data retrieval and practical experiments. The main work of this paper is as follows: based on the current research status of segmentation and evaluation, this paper proposes a remote sensing image segmentation and evaluation system framework for geoscience application. Three mainstream multi-scale segmentation methods are used to deal with two high-resolution remote sensing images with different characteristics, and the segmentation results are quantitatively evaluated. The rationality of the segmentation evaluation and the optimal result selection strategy proposed in this paper is verified. Based on the study of two important factors affecting the segmentation results, namely, segmentation algorithm and selection of scale parameters, the influence of remote sensing image segmentation on object-oriented classification is analyzed, and the scale parameters of multi-scale segmentation are analyzed. Considering the quality of segmentation results and the accuracy of object-oriented classification, experiments are carried out on three high-resolution images with different characteristics using different segmentation methods and segmentation scales. The experimental results show that in most cases there is a negative correlation between intra-plaque homogeneity and inter-plaque heterogeneity, and the heterogeneity between patches increases with the increase of scale. The degree of homogeneity in plaques decreased with the increase of scale, and there was a high correlation between comprehensive evaluation index and classification accuracy. In this paper, the quantitative relationship among segmentation scale, segmentation quality and classification accuracy is revealed by experiments, which provides a quantitative basis for future object-oriented image analysis, especially for the selection of segmentation algorithms and the determination of segmentation scale parameters.
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P237
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本文編號(hào)：2440661
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/dizhicehuilunwen/2440661.html
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2 鄧海龍;高分辨率遙感圖像面向?qū)ο蠓指钆c分類方法研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年
3 張雅莉;面向?qū)ο蟾叻直媛蔬b感數(shù)據(jù)滑坡災(zāi)害信息提取研究[D];蘭州大學(xué);2015年
4 劉聲浩;采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)研發(fā)非線性有限元計(jì)算程序[D];西南交通大學(xué);2015年
5 何凱;基子面向?qū)ο驪etri網(wǎng)的物流配送中心流程優(yōu)化研究[D];山東大學(xué);2015年
6 張騫;面向CADD的基礎(chǔ)庫MORT的設(shè)計(jì)和開發(fā)[D];蘇州大學(xué);2015年
7 劉中山;電力系統(tǒng)故障快速評(píng)估與保護(hù)系統(tǒng)圖形軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2013年
8 陳波;校園微博系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2013年
9 謝明娟;面向?qū)ο蟠a閱讀技術(shù)研究[D];南京大學(xué);2014年
10 呂榮陽;基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)的聯(lián)合循環(huán)計(jì)算平臺(tái)開發(fā)[D];大連理工大學(xué);2015年
，本文編號(hào)：2440661
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