面向对象遥感影像分类的最优分割尺度选择研究

影像分割是面向对象遥感影像分类的基础步骤,而分割尺度又是影像分割的核心问题。研究针对面向对象遥感影像分类中的最优分割尺度选择问题,以分割后影像区域对象矢量边界线与欲分类目标对象真实矢量边界的吻合程度为标准,通过两者多向距离量化吻合程度,提出了一种最优分割尺度定量选择的新方法——矢量距离指数法。通过两种实验,同步验证了该方法的正确性与适用性,实验1将基于矢量距离指数法选择的最优分割尺度结果与较为成熟的人为试错法的选择结果比较,结果表明针对7种地类的矢量距离指数均可以正确反映最优分割尺度;实验2挖掘了矢量距离指数法选择的结果与分类精度的关系,结果表明其中5种地类在矢量距离指数法选择的最优分割尺度上均达到了最大的分类精度,另外2种地类的分类结果最符合实地情况,与欲分类目标最为接近。基于矢量距离指数法基本原理,研究针对分割过程中的“淹没”与“破碎”现象,进一步提出了能够反映两者矛盾程度的尺度指数,该指数能够真实反映针对某种特定地物类型分割尺度的大小状况,为衡量“破碎”与“淹没”的矛盾程度提供了一种定量工具,在分割尺度选择过程中具有重要的指示意义。     

最优尺度下的面向对象建筑物提取北大核心CSCD

针对基于面向对象方法提取建筑物准确度与精度不高的问题,提出了一种面积方差最优尺度分割法。该方法利用SPOT 5卫星遥感影像,根据建筑物特征对影像进行多尺度分割,以所有类别分割对象与实际目标匹配程度作为衡量的依据获得最优尺度。在不同尺度等级的对象层次上,根据对象的多特征组合,完成对建筑物分层分类提取。实验结果表明,该方法大大减少了分类的不确定性,获取了较高的精度,为建筑物准确提取提供了思路。     

面向对象的遥感影像最优分割尺度评价

遥感影像分割决定了后续分类的精度,鉴于目前分割技术评价的研究缺乏且局限于主观判断的现状,以定量方法确定最优分割尺度。利用Definiens平台面向对象的分割算法,将组成对象的像素灰度值的标准差作为衡量对象内同质性的标准,用与邻域的平均差分的绝对值作为对象间的异质性度量变量,同时考虑面积权重的影响;根据上述3个评价指标,在考虑多光谱影像的基础上,构造了平均分割评价指数;基于该评价指数,以优度实验法对QuickBird多光谱影像进行了研究,并确定了不同地物类型的最优分割尺度。最后,利用平均对象匹配指数对评价结果进行了验证,并对评价方法的可行性进行了探讨。     

基于多尺度分割的遥感影像滨海湿地分类

基于多尺度的高分辨率遥感影像分类方法研究,可以为滨海湿地动态监测、规划保护提供更详尽的湿地分类信息和更快速的数据获取方法,对湿地保护具有重要意义。选取连云港青口河入海口处湿地为研究区,以高分辨率遥感影像WV\|Ⅱ和航空遥感影像为数据源,利用多尺度分割方法将影像分割成不同层次的实体对象;在不同层次,以实体对象为单元,结合光谱、形状、纹理等不同影像特征,进行滨海湿地分类研究,结果表明:利用该方法分类后,研究区各种湿地类型都达到较高精度。基于多尺度分割的影像分类方法能充分利用各种影像特征完成湿地分类,有效地减少了遥感影像中的“椒盐”现象,提高了分类精度;选择适宜的分割尺度和分割参数是基于多尺度分割的遥感影像分类方法提高精度的前提。     

面向对象的高光谱遥感影像分类方法研究

在基于像素的高光谱影像分类方法的基础上,结合面向对象图像分析理论与方法,提出面向对象的高光谱遥感影像分类方法,并具体分析探讨了面向对象高光谱遥感影像分类的关键技术,包括多尺度分割、最优波段选择、人机交互和知识库的建立等。试验表明,面向对象的分类方法应用于高光谱影像较传统分类方法有较高的精度,有很大的应用潜力。     

地物大小、对象尺度、影像分辨率的关系分析

遥感数据的分辨率越来越高, 给地物信息提取提出了新的挑战。利用基于像元的分类技术和基于多尺度分割的面向对象分类技术对高分辨率影像进行分类实验, 分析地物大小、对象尺度与影像分辨率的关系。实验结果表明不同地物由于其空间尺度不同, 与之相适宜的空间分辨率和对象尺度也不同, 在适宜分辨率的影像提取有较高的精度, 在适宜的对象尺度上提取对象信息有更高的精度。分析也表明面向对象的多尺度影像分类技术适应了不同地物有其相适宜的空间分辨率, 在适宜尺度影像层中提取地物, 其分类精度大大高于基于像元的分类方法。     

顾及面积和位置差异的高分遥感影像分割质量评价方法

高分遥感影像分割质量对面向对象分类精度有着重要的影响,良好的影像分割质量有利于得到较高的分类精度。对高分遥感影像分割质量进行评价,从而找到最优的分割结果就显得十分重要。通过对比参考对象和分割对象之间的面积和位置差异,提出了一种新的高分遥感影像分割质量评价方法。将该评价方法应用于GeoEye-1高分遥感影像分割质量评价,试验结果表明:该评价方法能客观地评价影像分割质量,所得到的最优分割结果与参考对象边界匹配程度高,有利于影像后续的分类。     

基于多尺度谱特征的SAR图像分割

该文结合多尺度技术与谱分析方法,提出了基于多尺度谱特征的图像分割方法,并将之用于SAR图像分割。该方法在多尺度框架内,提取每个像素在不同尺度下的局部谱特征(AR模型参数),并组合各尺度的谱特征为一多尺度谱特征向量,作为该像素的分类特征,利用一基于二元假设检验的分类器对该像素分类。与单一尺度的谱特征分割方法相比,多尺度谱特征分割保留了算法简单的优点的同时,在小窗口情况下,仍能给出较平滑的分割结果,从而减小了计算复杂度。     

基于面向对象信息提取技术的城市用地分类

针对高分辨率遥感影像的城市用地分类,引入了面向对象的信息提取技术,并将其与传统基于像素光谱信息的分类方法进行了比较。在此基础上详述了面向对象信息提取的关键技术---多尺度影像分割和基于分割的分类技术。以城市作为研究区,实现城市用地的自动分类。图像处理过程包括几何校正、HIS融合、图像分割和图像分类。最终分类结果表明:视觉上,面向对象信息提取技术克服了传统方法无法克服的“椒盐”噪声的影响;精度上,面向对象信息提取技术的总体精度高达84.82%,比最大似然法的总体精度提高了10.95%,并且各类地物信息的提取精度均有所提高,其中草地、道路、建筑物阴影的精度较高。     

基于ART2技术的面向对象高分辨遥感影像分类

提出一种基于ART2技术的面向对象的高分辨遥感影像分类方法。该方法首先对高分辨遥感影像进行多尺度分割,将影像图分割得到的每一区域看作一个对象,进行特征值分析,计算出每一对象的特征向量。特征向量作为ART2分类器的网络输入,利用ART2分类器的大规模并行处理和很强的自适应、自学习能力来对分割得到的区域进行分类。与传统的面向像素的ART分类技术及其它神经网络遥感影像分类方法相比,所提出的方法能够对高分辨的遥感图片进行更精确的分类。     

Selection and Evaluation of the Optimal Scale in Multi-scale Segmentation of Remote Sensing Images

Multi-scale segmentation is the premise and key step of Object-Based Image Analysis (OBIA). The quality of multi-scale segmentation directly affects the accuracy of object-oriented classification. However, scale selection and evaluation remains a challenge in multi-scale segmentation. According to the fact that the optimal segmentation scale of the remote sensing image is closely related to the complexity of the objects of the image, a top-down method to select the optimal scale based on the complexity of segmented objects is proposed. In the top-down segmentation process, image features of each segmented object are extracted to construct the complexity function, and the optimal scale of each object is determined by setting a threshold value and iterating calculation. Then, the segmentation results with the best scale are obtained and applied to the ZY-3 satellite multispectral image and the GF-2 fusion image to obtain segmentation and classification results. Qualitative visual evaluation method, unsupervised evaluation method and supervised classification evaluation method were used to compare them with results obtained by the optimal single-scale segmentation and the unsupervised evaluation method. The experimental results show that the method can accurately obtain the scale matching with the ground targets, and improve segmentation effect and the classification accuracy, it is of practical value.     

地物提取的多尺度特征遥感应用分析

通过空间尺度效应分析,阐述不同属性景观地物在同一分辨率或同一尺度影像中提取的不合理性。为获得精确的地表信息,提出多尺度遥感影像分析方法,解决不同地物在不同空间尺度影像数据中提取的难题。通过多种分辨率影像的多尺度影像信息提取的应用实践,分析地物提取中的多尺度特性、尺度与分辨率关系等。     

综合优度法和不一致性法的最优分割参数选择方法

分割参数的选择直接决定着影像对象的大小、形状。因此如何选择最优的分割参数显得尤为重要。用局部标准差和局部Moran指数构建了新的优度度量函数,然后与通过不一致性法选择的分割参数进行比较,进而选取综合的最优分割参数。通过对高空间分辨率IKONOS影像上农田、草地、池塘和建筑物等4种不同类型地物进行实验,表明不同地物类型具有不同的最优分割参数区间,且分别使用本研究所提出的优度法和不一致性法所得度量参数具有基本一致的最优参数分布区间。进而,通过对最优分割参数和其他分割参数下的分割结果进行影像分类,分类结果的精度评价表明综合两种度量方法得到的最优分割参数可获得最佳的分类结果。     

基于注意力机制的多尺度融合航拍影像语义分割

航拍影像同一场景不同对象尺度差异较大,采用单一尺度的分割往往无法达到最 佳的分类效果。为解决这一问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合模型。首先,利用不 同采样率的扩张卷积提取航拍影像的多个尺度特征;然后,在多尺度融合阶段引入注意力机制, 使模型能够自动聚焦于合适的尺度,并为所有尺度及每个位置像素分别赋予权重;最后,将加 权融合后的特征图上采样到原图大小,对航拍影像的每个像素进行语义标注。实验结果表明, 与传统的 FCN、DeepLab 语义分割模型及其他航拍影像分割模型相比,基于注意力机制的多尺 度融合模型不仅具有更高的分割精度,而且可以通过对各尺度特征对应权重图的可视化,分析 不同尺度及位置像素的重要性。     

结合目标色彩特征的基于注意力的图像分割

提出一种基于注意力的图像分割算法,在视觉场景选择机制基础上结合目标色彩特征的任务驱动机制,形成了自下而上和自上而下的注意力集成分割机理。该算法在图像的多尺度空间中,把视觉场景的亮度、颜色和方向特征与任务目标色彩特征同时进行提取,生成场景和目标相结合的显著图,然后在基于视觉注意力图像空间中对“场景-目标” 显著图进行归一化的跨尺度融合,最后通过双线性插值和显著图连通区域二值化分割出图像目标注意力焦点。应用该算法对自然场景与室内场景图像进行实验,结果表明该方法在各种环境中尤其是干扰物体较显著的情形下都能成功地分割提取出目标物体。     

基于深度特征融合的图像语义分割

在图像语义分割中使用卷积网络进行特征提取时,由于最大池化和下采样操作的重复组合引起了特征分辨率降低,从而导致上下文信息丢失,使得分割结果失去对目标位置的敏感性。虽然基于编码器-解码器架构的网络通过跳跃连接在恢复分辨率的过程中逐渐细化了输出精度,但其将相邻特征简单求和的操作忽略了特征之间的差异性,容易导致目标局部误识别等问题。为此,文中提出了基于深度特征融合的图像语义分割方法。该方法采用多组全卷积VGG16模型并联组合的网络结构,结合空洞卷积并行高效地处理金字塔中的多尺度图像,提取了多个层级的上下文特征,并通过自顶向下的方法逐层融合,最大限度地捕获上下文信息;同时,以改进损失函数而得到的逐层标签监督策略为辅助支撑,联合后端像素建模的全连接条件随机场,无论是在模型训练的难易程度还是预测输出的精度方面都有一定的优化。实验数据表明,通过对表征不同尺度上下文信息的各层深度特征进行逐层融合,图像语义分割算法在目标对象的分类和空间细节的定位方面都有所提升。在PASCAL VOC 2012和PASCAL CONTEXT两个数据集上获得的实验结果显示,所提方法分别取得了80.5%和45.93%的mIoU准确率。实验数据充分说明,并联框架中的深度特征提取、特征逐层融合和逐层标签监督策略能够联合优化算法架构。特征对比表明,该模型能够捕获丰富的上下文信息,得到更加精细的图像语义特征,较同类方法具有明显的优势。     

模糊相关图割的非监督层次化彩色图像分割

目的 基于阈值的分割方法能根据像素的信息将图像划分为同类的区域,其中常用的最大模糊相关分割方法,因能利用模糊相关度量划分的适当性,得到较好的分割结果,而广受关注。然而该算法存在划分数需预先确定,阈值的分割结果存在孤立噪声,无法对彩色图像实施分割的问题。为此,提出基于模糊相关图割的非监督层次化分割策略来解决该问题。方法 算法首先将图像划分为若干超像素,以提高层次化图像分割的效率;随后将快速模糊相关算法与图割结合,构成模糊相关图割2-划分算子,在确保分割效率的基础上,解决单一阈值分割存在孤立噪声的问题;最后设计了自顶向下层次化分割策略,利用构建的2-划分算子选择合适的区域及通道,迭代地对超像素实施层次化分割,直到算法收敛,划分数自动确定。结果 对Berkeley分割数据库上300幅图像进行了测试,结果表明算法能有效分割彩色图像,分割精度优于Ncut、JSEG方法,运行时间较这两种方法也提高了近20%。结论 本文算法为最大模糊相关算法在非监督彩色图像分割领域的应用提供指导依据,能用于目标检测和识别领域。     

基于面向对象的青海湖环湖区居民地信息自动化提取

居民地的空间格局和密度直接反映着区域人类活动的强弱程度,影响着区域人地系统演变和生态环境可持续发展。基于高分辨率卫星遥感影像数据,提出了一种面向对象的青海湖环湖区居民地信息自动化提取方法。首先,利用尺度集理论对高分辨率卫星遥感影像进行多尺度分割,获取不同尺度的分割对象;其次,通过机器学习算法集对分割对象的自定义特征、光谱特征、几何特征和纹理特征进行训练,选取最优自动分类算法;最后,利用最优自动分类算法提取青海湖环湖区城镇居民地和农村居民地信息。采用平均召回率、平均准确率和平均F值评价指标对分类结果进行精度评价,其中,城镇居民地各评价指标均在93%以上,农村居民地各评价指标均在86%以上。结果表明:该方法提取城镇居民地和农村居民地总体精度较高,在大面积人类活动精细化监测中具有较好的科学意义和应用价值。     

基于对象的最优尺度建筑物信息提取方法

针对基于像素分析方法不适用于高分辨率影像信息提取的问题,提出一种基于对象的图像分析方法来进行城市建筑信息提取。采用多分辨率图像分割方法得到图像对象,提出非监督的最优尺度判定方法解决单尺度分割造成的欠分割和过分割问题。在对象分类提取过程中,结合LiDAR数据的地形表面高程信息和光谱信息对建筑物进行提取,并利用尺寸、空间位置等信息进行误分类修正。实验区域共提取出18个建筑目标,结果表明所提出的方法有效可行。