本文關(guān)鍵詞：基于無人機(jī)影像的快速分割方法　出處：《國土資源遙感》2016年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為解決地震災(zāi)區(qū)震后空間數(shù)據(jù)難以及時(shí)獲取的問題,考慮到無人機(jī)(unmanned aerial vehicle,UAV)遙感影像自身特點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的均值漂移(Mean Shift)分割算法。按照影像特征將UAV影像劃分為紋理區(qū)和勻色區(qū),對勻色區(qū)直接進(jìn)行Mean Shift算法分割得到初分結(jié)果;對紋理區(qū)綜合提取顏色、紋理、形狀信息構(gòu)造高維特征空間,并根據(jù)歸一化分布密度值求得其合適的帶寬,再使用Mean Shift算法對特征空間進(jìn)行模式分類得到分割結(jié)果;通過構(gòu)造代價(jià)函數(shù)進(jìn)行區(qū)域合并,消除過分割區(qū)域,得到最終分割結(jié)果。針對蘆山地震后獲取的高空間分辨率UAV影像進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn),并提出一種考慮到面積和光譜的分割匹配指數(shù)對分割結(jié)果進(jìn)行評價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提出的改進(jìn)的Mean Shift算法的分割精度優(yōu)于傳統(tǒng)的Mean Shift算法,為后續(xù)的震害信息提取提供了數(shù)據(jù)保障。
【作者單位】： 四川大學(xué)水力學(xué)與山區(qū)河流開發(fā)保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;四川大學(xué)水利水電學(xué)院;成都理工大學(xué)國土資源部地學(xué)空間信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院;
【基金】：“十一五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目“成都平原時(shí)空數(shù)據(jù)快速獲取”(編號:2006BAJ05A13) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目“利用無人機(jī)影像進(jìn)行土地利用動態(tài)監(jiān)測”(編號:2013SCU11006) 數(shù)字制圖與國土信息應(yīng)用工程國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目“基于地震災(zāi)區(qū)多源遙感影像震害信息提取”(編號:DM2014SC02) 國土資源部地學(xué)空間信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目“利用地震災(zāi)區(qū)多源遙感影像進(jìn)行震害信息動態(tài)監(jiān)測方法研究”(編號:KLGSIT2015-04)共同資助
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0引言隨著空間信息技術(shù)的高速發(fā)展,傳感器、信息傳輸和數(shù)據(jù)存儲技術(shù)日新月異,所獲取的遙感影像的空間分辨率越來越高。其中,無人機(jī)(unmanned aer-ial vehicle,UAV)航空攝影所獲取的低空UAV影像的空間分辨率可達(dá)到cm級[1]。對這些高空間分辨率遙感影像進(jìn)行自動分析以獲取地表覆

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 曹建農(nóng);王平祿;董昱威;;高分辨率遙感影像上居民地自動提取方法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2014年07期

2 ;[J];;年期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 高祥;基于均值漂移算法的遙感圖像地物提取及分類[D];西南交通大學(xué);2015年

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本文編號：1314661