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高分辨率遙感影像分割結(jié)果的不一致性評(píng)價(jià)指標(biāo)比較研究

發(fā)布時(shí)間:2017-03-29 04:09

  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(píng)價(jià)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(duì)象的影像分析中,影像分割是基礎(chǔ)而且關(guān)鍵的一個(gè)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(duì)分割結(jié)果進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)。本文著重研究了基于不一致性的遙感影像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。不一致性評(píng)價(jià)方法是一種客觀的經(jīng)驗(yàn)性方法,它基于參考多邊形和對(duì)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(duì)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(gè)不一致性指標(biāo),并對(duì)不一致性方法的基本性質(zhì)進(jìn)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(gè)分割數(shù)據(jù)集,在這6個(gè)指標(biāo)下對(duì)數(shù)據(jù)集分別進(jìn)行了分割質(zhì)量評(píng)價(jià)。通過分析各個(gè)數(shù)據(jù)集的質(zhì)量評(píng)價(jià)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(qiáng),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(píng)價(jià)過程使用的參考數(shù)據(jù)的平均面積要和質(zhì)量評(píng)價(jià)時(shí)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(gè)特點(diǎn):準(zhǔn)確性、敏感性。
【關(guān)鍵詞】:基于對(duì)象的影像分析 分割質(zhì)量評(píng)價(jià) 不一致法
【學(xué)位授予單位】:蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】: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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
  • 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀8-10
  • 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
  • 1.3 研究目標(biāo)和研究?jī)?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(píng)價(jià)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(píng)價(jià)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(píng)價(jià)21
  • 2.4 基于ArcPy和NumPy實(shí)現(xiàn)不一致性評(píng)價(jià)方法21-22
  • 2.5 小結(jié)22-24
  • 第三章 影像分割質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)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(diǎn)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(píng)價(jià)30
  • 3.5 小結(jié)30-31
  • 第四章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析31-52
  • 4.1 不一致性評(píng)價(jià)指標(biāo)與尺度的散點(diǎn)圖31-39
  • 4.1.1 散點(diǎn)圖中各個(gè)指標(biāo)的共性特征32-37
  • 4.1.2 散點(diǎn)圖的差異性特點(diǎn)37-39
  • 4.2 最優(yōu)參數(shù)組合及其精度評(píng)價(jià)39-46
  • 4.2.1 最優(yōu)參數(shù)組合的特點(diǎn)39-41
  • 4.2.2 精度評(píng)價(jià)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(jìn)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(jì)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(xiàn)54-58
  • 在學(xué)期間的研究成果58-59
  • 致謝59-60

【相似文獻(xiàn)】

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2 蔣捷;GNSS自適應(yīng)陣列通道不一致性校正技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2014年

3 石紅濱;高效電池均衡策略研究[D];電子科技大學(xué);2014年

4 范令;大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)質(zhì)量關(guān)鍵問題研究[D];中國(guó)海洋大學(xué);2015年

5 楊棟;高分辨率遙感影像分割結(jié)果的不一致性評(píng)價(jià)指標(biāo)比較研究[D];蘭州大學(xué);2016年

6 王禎;UML建模過程中的不一致性分析[D];山東大學(xué);2006年

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