地球信息科学学报 ›› 2021, Vol. 23 ›› Issue (6): 1050-1062.doi: 10.12082/dqxxkx.2021.200372
张春森1(), 贾欣1, 吴蓉蓉1, 崔卫红2, 史书1, 郭丙轩3
收稿日期:
2020-07-15
修回日期:
2020-10-29
出版日期:
2021-06-25
发布日期:
2021-08-25
作者简介:
张春森(1963— ),男,陕西西安人,博士,教授,主要从事摄影测量与高分遥感应用研究。E-mail: zhchunsen@aliyun.com
基金资助:
ZHANG Chunsen1(), JIA Xin1, WU Rongrong1, CUI Weihong2, SHI Shu1, GUO Bingxuan3
Received:
2020-07-15
Revised:
2020-10-29
Online:
2021-06-25
Published:
2021-08-25
Supported by:
摘要:
针对目前高空间分辨率遥感影像(简称高分遥感影像)地物全自动提取无法完全实现的现实,本文结合自然地物的光谱和纹理特征,提出一种面向对象的高分遥感影像典型自然地物半自动提取方法。首先构建最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)进行影像初始分割,根据影像灰度平均归一化值和标准差统计对象的光谱、纹理等特征。用户通过“种子点”交互选取提供前景样本,并基于区域邻接图(Region Adjacency Graph, RAG)寻找合并代价最小的区域扩充前景样本。在自动构建的环形缓冲区内选择背景样本,利用特征空间高斯滤波实现全连接条件随机场中均值场更新。依据全连接条件随机场描述全局信息,结合不同地物的提取准则最终得到自然地物的提取结果。以航空和高分二号(GF-2)遥感影像为实验数据,分别对林地、草地、耕地、裸地和水体等典型自然地物进行提取。结果显示,基于本文方法的航空影像典型自然地物提取总精度和Kappa值为0.959和0.948,相较于SVM方法分别提升了20.757%和0.268。高分二号(GF-2)遥感影像的提取总精度和Kappa值为0.959和0.941,相比SVM方法分别提高了1.698%和0.133。证明所给方法能够通过较少的用户交互,实现高分遥感影像典型自然地物高精度智能提取。
张春森, 贾欣, 吴蓉蓉, 崔卫红, 史书, 郭丙轩. 面向对象高分遥感影像典型自然地物半自动提取[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(6): 1050-1062.DOI:10.12082/dqxxkx.2021.200372
ZHANG Chunsen, JIA Xin, WU Rongrong, CUI Weihong, SHI Shu, GUO Bingxuan. Object Oriented Semi-automatic Extraction of Typical Natural Areas from High-Resolution Remote Sensing Images[J]. Journal of Geo-information Science, 2021, 23(6): 1050-1062.DOI:10.12082/dqxxkx.2021.200372
表1
不同自然地物类别提取准则
自然地物 | 提取准则 | 具体准则描述 |
---|---|---|
林地 | 背景选择规则 区域生长规则 建模规则 | prbcl_ > 0.8, prbtex < 0.1; prb_ < 0.1 prbcl > prbcl, prbtex > prbtex; prb_ > prb w1 = 30, w2 = 20, w3 = 2, α = 20, β = 33, γ = 3, μ = 43 |
草地 | 背景选择规则 区域生长规则 建模规则 | prbcl > 0.8, prbtex < 0.1; prb_ < 0.1 prbcl > prbcl, prbtex > prbtex; prb_ > prb w1 = 6, w2 = 15, w3 = 2, α = 20, β = 33, γ = 3, μ = 43 |
耕地 | 背景选择规则 区域生长规则 建模规则 | prbcl < 0.4, prbtex < 0.4; prb_ <0.5 prbcl > prbcl, prbtex > prbtex; prb_ > prb w1 = 20, w2 = 10, w3 = 5, α = 20, β = 33, γ = 3, μ = 43 |
裸地、水体 | 背景选择规则 区域生长规则 建模规则 | prb_ < 0.1 prb_ > 0.9 w1 = 10, w2 = 10, w3 = 2, α = 20, β = 33, γ = 3, μ = 43 |
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