Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2013, Vol. 25 Issue (1): 77-81    DOI: 10.6046/gtzyyg.2013.01.14
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于像斑空间关系的遥感图像分类
李亮, 舒宁, 龚龑, 王凯
武汉大学遥感信息工程学院,武汉 430079
Remote sensing classification method based on image segment spatial relationship
LI Liang, SHU Ning, GONG Yan, WANG Kai
School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China
全文: PDF(2268 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

为充分挖掘遥感图像本身包含的空间关系信息,弥补基于光谱信息的传统图像分类方法的不足,提高分类精度,提出了一种基于像斑空间关系的遥感图像分类方法。通过图像分割获取像斑,利用最大似然法获取初始分类结果,引入马尔科夫随机场对像斑的空间关系予以描述,通过地物的类别邻接矩阵定量地描述各地物类别之间的空间关系,从而对图像的分类结果进行修正,最后采用条件迭代的方法获取最终的图像分类结果,精度较好。实验结果表明,该方法应用于高分辨率遥感图像可取得较好的分类效果。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
胡芳
蔺启忠
王钦军
王亚军
关键词 土壤高光谱遥感    
Abstract

An image classification method based on the spatial relationship of image segment is proposed with the purpose of excavating the spatial relationship between image segments and compensating for deficiencies of the traditional image classification method based on spectral information. Image segmentation is used to get image segments for original image classification employing maximum likelihood (ML) method. Then the spatial relationship of image segments is described by Markov random field (MRF). Quantitative spatial relationship can be obtained by class adjacency matrix (CAM) so as to revise the result of classification. After that the iterated conditional mode (ICM) algorism for classification is presented, which can yield results with higher accuracy. Experimental results show that this method has been functioning well in classification experiments with high resolution remote sensing images.

Key wordssoil    hyper-spectrum remote sensing    potassium
收稿日期: 2012-03-31      出版日期: 2013-02-21
:  TP751.1  
基金资助:

国家自然科学基金项目(编号:41101412)和中央高校基本科研业务费专项基金项目(编号:3101009,20102130201000139)共同资助。

作者简介: 李亮(1987-),男,博士研究生,主要从事遥感图像智能化解译研究。E-mail:liliang1987wuda@163.com。
引用本文:   
李亮, 舒宁, 龚龑, 王凯. 基于像斑空间关系的遥感图像分类[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(1): 77-81.
LI Liang, SHU Ning, GONG Yan, WANG Kai. Remote sensing classification method based on image segment spatial relationship. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2013, 25(1): 77-81.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2013.01.14      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2013/V25/I1/77
[1] 张乐飞,黄昕,张良培.高分辨率遥感图像的支持向量机分类方法[J].武汉大学学报:信息科学版,2012,37(3):314-317. Zhang L F,Huang X,Zhang L P.Classification of high spatial resolution imagery using support tensor machine[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2012,37(3):314-317.
[2] 赵红蕊,阎广建,邓小炼,等.一种简单加入空间关系的实用图像分类方法[J].遥感学报,2003,7(5):358-363. Zhao H R,Yan G J,Deng X L,et al.A classification method based on spatial information[J].Journal of Remote Sensing,2003,7(5):358-363.
[3] 蔡晓斌,陈晓玲,王涛,等.基于图斑空间关系的遥感专家分类方法研究[J].武汉大学学报:信息科学版,2006,31(4):321-324. Cai X B,Chen X L,Wang T,et al.Remote sensing export classification method based on patch spatial relationship[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006,31(4):321-324.
[4] 张路,廖明生.一种顾及上下文的遥感图像模糊聚类[J].遥感学报,2006,10(1):58-65. Zhang L,Liao M S.Contextual fuzzy clustering of remote sensing imagery[J].Journal of Remote Sensing,2006,10(1):58-65.
[5] 乔程,沈占锋,吴宁,等.空间邻接支持下的遥感图像分类[J].遥感学报,2011,15(1):88-99. Qiao C,Shen Z F,Wu N,et al.Remote sensing image classification method supported by spatial adjacency[J].Journal of Remote Sensing,2011,15(1):88-99.
[6] Yu Q,Gong P.Object-based detailed vegetation classification with airborne high spatial resolution remote sensing imagery[J].Photogrammetric Engineering and Remote Sensing,2006,72(7):799-811.
[7] 杜凤兰,田庆之,夏学齐,等.面向对象的地物分类法分析与评价[J].遥感技术与应用,2004,19(1):20-23. Du F L,Tian Q Z,Xia X Q,et al.Object-oriented image classification analysis and evaluation[J].Remote Sensing Technology and Application,2004,19(1):20-23.
[8] Besag J.On the statistical analysis of dirty pictures[J].Royal J Statist Soc B,1986,48:259-302.
[9] 巫兆聪,胡忠文,欧阳群东.一种区域自适应的遥感图像分水岭分割算法[J].武汉大学学报:信息科学版,2011,36(3):293-296. Wu Z C,Hu Z W,Ouyang Q D.A regional adaptive segmentation algorithm for remote sensing image[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2011,36(3):293-296.
[10] Meyer F.Color image segmentation[C]//IEEE international conference on image processing and it's applications,Maastricht,Netherlands:IEEE,1992:303-306.
[11] 洪志刚,丛楠,阎利,等.不同时相遥感图像的土地利用分类精度分析[J].测绘科学,2012,37(1):112-114. Hong Z G,Cong L,Yan L,et al.Analysis on classified precision of land use using remote sensing images in different temporal[J].Science of Surveying and Mapping,2012,37(1):112-114.
[1] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[2] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[3] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[4] 高文龙, 张圣微, 林汐, 雒萌, 任照怡. 煤矿开采中SOM的遥感估算和时空动态分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 235-242.
[5] 姜亚楠, 张欣, 张春雷, 仲诚诚, 赵俊芳. 基于多尺度LBP特征融合的遥感图像分类[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 36-44.
[6] 臧传凯, 沈芳, 杨正东. 基于无人机高光谱遥感的河湖水环境探测[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 45-53.
[7] 宋承运, 胡光成, 王艳丽, 汤超. 基于表观热惯量与温度植被指数的FY-3B土壤水分降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 20-26.
[8] 袁倩颖, 马彩虹, 文琦, 李学梅. 六盘山贫困区生长季植被覆盖变化及其对水热条件的响应[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 220-227.
[9] 胡新宇, 许章华, 陈文慧, 陈秋霞, 王琳, 刘辉, 刘智才. 基于PROBA/CHRIS影像的归一化阴影植被指数NSVI构建与应用效果[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 55-65.
[10] 吴霞, 王长军, 樊丽琴, 李磊. 基于多光谱遥感的盐渍化评价指数对宁夏银北灌区土壤盐度预测的适用性分析[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 124-133.
[11] 王佳新, 萨楚拉, 毛克彪, 孟凡浩, 罗敏, 王牧兰. 蒙古高原土壤湿度时空变化格局及其对气候变化的响应[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 231-239.
[12] 孙珂. 融合超像元与峰值密度特征的遥感影像分类[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 41-45.
[13] 王瑞军, 张春雷, 孙永彬, 王诜, 董双发, 王永军, 闫柏琨. 高光谱在甘肃红山多金属找矿模型构建中的应用[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 222-231.
[14] 贺军亮, 韩超山, 韦锐, 周智勇, 东启亮. 基于偏最小二乘的土壤重金属镉间接反演模型[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 96-103.
[15] 李亚平, 卢小平, 张航, 路泽忠, 王舜瑶. 基于GIS和RUSLE的淮河流域土壤侵蚀研究——以信阳市商城县为例[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 243-249.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发