本文關(guān)鍵詞：高分辨率遙感影像分割結(jié)果的不一致性評價指標(biāo)比較研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在基于對象的影像分析中,影像分割是基礎(chǔ)而且關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié),其結(jié)果決定了分類精度的上限,直接影響著最終的分類結(jié)果。理想的分割結(jié)果還能提升分類的效率,而要確定分割結(jié)果是否滿足要求就需要對分割結(jié)果進行質(zhì)量評價。本文著重研究了基于不一致性的遙感影像分割質(zhì)量評價方法。不一致性評價方法是一種客觀的經(jīng)驗性方法,它基于參考多邊形和對應(yīng)的匹配多邊形之間的不一致性來度量當(dāng)前參數(shù)組合所產(chǎn)生的分割數(shù)據(jù)的質(zhì)量。不一致性包括幾何不一致性和算術(shù)不一致性,如果參考多邊形和匹配多邊形的面積完全相等且數(shù)量一一對應(yīng),那么該分割數(shù)據(jù)的質(zhì)量被認(rèn)為是最理想的。為了比較已有的6個不一致性指標(biāo),并對不一致性方法的基本性質(zhì)進行探討,本文基于Quickbird、WorldView II和ALOS的原始及其融合多光譜影像建立了6個分割數(shù)據(jù)集,在這6個指標(biāo)下對數(shù)據(jù)集分別進行了分割質(zhì)量評價。通過分析各個數(shù)據(jù)集的質(zhì)量評價結(jié)果,得到了以下結(jié)論:(1)現(xiàn)有的不一致性指標(biāo)中,ED2和ED3m的適用性最強,但是ED2有最高的敏感性。(2)指標(biāo)間存在相關(guān)性,ED2、ED3m和SEI顯著正相關(guān),而ED1和F-measure顯著負(fù)相關(guān)。(3)最優(yōu)分割數(shù)據(jù)精度評價過程使用的參考數(shù)據(jù)的平均面積要和質(zhì)量評價時的保持同一水平,以避免用戶精度出現(xiàn)誤差。(4)能夠被廣泛接受并使用的不一致性指標(biāo)至少應(yīng)該具有兩個特點:準(zhǔn)確性、敏感性。
【關(guān)鍵詞】：基于對象的影像分析 分割質(zhì)量評價 不一致法
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P237
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-15
• 1.1 選題背景與研究意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 研究目標(biāo)和研究內(nèi)容11-12
• 1.4 關(guān)鍵科學(xué)問題12
• 1.5 研究方案12-13
• 1.6 論文結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 不一致性評價方法15-24
• 2.1 多分辨率分割算法及其參數(shù)15-17
• 2.2 不一致性評價方法17-21
• 2.2.1 基本概念17
• 2.2.2 不一致性指標(biāo)17-20
• 2.2.3 不一致性指標(biāo)的性質(zhì)20-21
• 2.3 最優(yōu)分割數(shù)據(jù)的精度評價21
• 2.4 基于ArcPy和NumPy實現(xiàn)不一致性評價方法21-22
• 2.5 小結(jié)22-24
• 第三章 影像分割質(zhì)量評價實驗24-31
• 3.1 影像及其預(yù)處理24-27
• 3.1.1 影像的基本信息24
• 3.1.2 影像融合24-25
• 3.1.3 研究區(qū)的地物類型及其特點25-27
• 3.2 參考數(shù)據(jù)的建立27-29
• 3.3 分割數(shù)據(jù)集的生成29-30
• 3.3.1 分割參數(shù)的設(shè)置29
• 3.3.2 影像分割29-30
• 3.4 分割質(zhì)量評價30
• 3.5 小結(jié)30-31
• 第四章 實驗結(jié)果分析31-52
• 4.1 不一致性評價指標(biāo)與尺度的散點圖31-39
• 4.1.1 散點圖中各個指標(biāo)的共性特征32-37
• 4.1.2 散點圖的差異性特點37-39
• 4.2 最優(yōu)參數(shù)組合及其精度評價39-46
• 4.2.1 最優(yōu)參數(shù)組合的特點39-41
• 4.2.2 精度評價結(jié)果分析41-46
• 4.3 指標(biāo)間的相關(guān)性分析46-48
• 4.4 不一致性指標(biāo)的進一步探討48-51
• 4.4.1 算術(shù)不一致性的隱式度量49
• 4.4.2 總體不一致性的累積方式49
• 4.4.3 匹配多邊形的選擇49-50
• 4.4.4 不一致性指標(biāo)的設(shè)計50
• 4.4.5 不一致性指標(biāo)的基本特征50-51
• 4.5 小結(jié)51-52
• 第五章 結(jié)論與展望52-54
• 5.1 結(jié)論52
• 5.2 展望52-54
• 參考文獻54-58
• 在學(xué)期間的研究成果58-59
• 致謝59-60

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本文編號：273646