發(fā)布時(shí)間：2018-08-06 21:58

【摘要】：目前主流的高分遙感影像(high resolution remote sensing image,HRI)分割算法在區(qū)域合并順序的確定中很少考慮區(qū)域自身的分割質(zhì)量信息。針對(duì)該問題,提出了一種啟發(fā)法優(yōu)化的策略,以提高農(nóng)田地區(qū)HRI的分割精度。首先,提出了區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間的"均一致模型",前者是利用區(qū)域內(nèi)光譜變化信息來建模的,后者則綜合考慮了區(qū)域間多光譜與植被信息提取的邊界強(qiáng)度;其次,將區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間的均一致模型合并,構(gòu)建啟發(fā)法的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn);最后,利用該標(biāo)準(zhǔn)使區(qū)域合并的搜索過程能夠考慮待合并區(qū)域自身的分割質(zhì)量,從而有效抑制過分割與亞分割錯(cuò)誤。利用2景不同特點(diǎn)的農(nóng)田地區(qū)HRI進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn),并將所提出的啟發(fā)法與2種新提出的分割算法進(jìn)行對(duì)比分析。對(duì)分割結(jié)果的定量評(píng)價(jià)結(jié)果表明,啟發(fā)法優(yōu)化策略可以顯著提高農(nóng)田地區(qū)HRI的分割精度。
[Abstract]:At present, the mainstream segmentation algorithms of high score remote sensing image (high resolution remote sensing imageHRI) seldom consider the quality information of the region itself in determining the sequence of region merging. To solve this problem, a heuristic optimization strategy is proposed to improve the precision of HRI segmentation in farmland. First of all, a "uniform model" is proposed, in which the former model is based on the spectral variation information in the region, the latter takes into account the boundary strength of the multi-spectral and vegetation information extraction. The uniform model within and between regions is combined to construct the heuristic standard. Finally, the search process of region merging can consider the segmentation quality of the region to be merged. In order to effectively suppress over-segmentation and sub-segmentation errors. In this paper, the experiment of HRI segmentation in farmland with two different features is carried out, and the proposed heuristic method is compared with two new segmentation algorithms. The quantitative evaluation results of the segmentation results show that the heuristic optimization strategy can significantly improve the segmentation accuracy of HRI in farmland areas.
【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;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“科爾沁沙地典型生態(tài)系統(tǒng)水熱通量傳輸機(jī)理及其與植被耦合關(guān)系試驗(yàn)和模擬研究”(編號(hào):51569017);“面向?qū)ο蟮暮犹坠鄥^(qū)遙感作物分類算法研究”(編號(hào):61701265) 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金項(xiàng)目“半干旱區(qū)沙地典型生態(tài)系統(tǒng)水熱通量傳輸機(jī)理研究”(編號(hào):2015MS0514) 中國博士后科學(xué)基金面上資助項(xiàng)目“西部地區(qū)博士后人才資助計(jì)劃”(編號(hào):2015M572630XB)共同資助
【分類號(hào)】：TP751

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