基于優(yōu)化合并的高分辨率遙感影像分割算法
本文關(guān)鍵詞:基于優(yōu)化合并的高分辨率遙感影像分割算法
更多相關(guān)文章: 高分辨率遙感影像 圖像分割 合并規(guī)則 優(yōu)化
【摘要】:高分辨率遙感影像的分割算法研究對遙感數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用具有重要意義。本文提出了一種優(yōu)化合并的分割算法以提高運算效率,該算法包含局部最優(yōu)合并和全局最優(yōu)合并2個階段。第1階段采用凝聚層次聚類(Hierarchical Agglomerative Clustering,HAC)方法實現(xiàn)局部最優(yōu)合并,并對其合并規(guī)則進行了優(yōu)化,使優(yōu)化后的合并規(guī)則先注重光譜特征,再考慮待合并區(qū)域的幾何特征。第2階段采用區(qū)域鄰接圖(Region Adjacency Graph,RAG)方法實現(xiàn)全局最優(yōu)合并,其合并規(guī)則主要考慮了區(qū)域的光譜和邊界信息,減少了區(qū)域尺度對合并規(guī)則函數(shù)產(chǎn)生的負面影響,并且該階段利用了紅黑樹來實現(xiàn)全局最優(yōu)合并,以提高對RAG的搜索效率。最后,利用Orb View3高分辨率遙感影像開展了分割實驗,結(jié)果表明本文算法可以得到令人滿意的分割精度。本文的成果為遙感影像分割及其相關(guān)研究提供了新思路。
【作者單位】: 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木建筑工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 高分辨率遙感影像 圖像分割 合并規(guī)則 優(yōu)化
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目“科爾沁沙地典型生態(tài)系統(tǒng)水熱通量傳輸機理及其與植被耦合關(guān)系試驗和模擬研究”(51569017) 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金項目“半干旱區(qū)沙地典型生態(tài)系統(tǒng)水熱通量傳輸機理研究”(2015MS0514) 中國博士后科學(xué)基金面上資助“西部地區(qū)博士后人才資助計劃”(2015M572630XB)
【分類號】:P237
【正文快照】: 1引言據(jù)分析軟件e Cognition中,便于學(xué)者進行GEOBIA的相關(guān)研究[13-14]。隨著越來越多高分辨率(High Resolution,HR)在FNEA的合并規(guī)則中,幾何特征與光譜特征遙感衛(wèi)星(如Geo Eye、IKONOS、Quick Bird、Orb-只進行了簡單的線性組合,難以對包含不同地物內(nèi)View)的發(fā)射升空,HR遙感影
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,本文編號:846359
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