Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2019, Vol. 31 Issue (3): 36-42    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.03.05
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
融入边界特征的遥感影像多尺度分割
翟德超1,2, 范亚男3, 周亚男2()
1. 中国科学院大学地理科学与资源研究所,北京 100020
2. 河海大学地理信息科学系,南京 211100
3. 天津市测绘院,天津 300381
Multi-scale segmentation of satellite imagery by edge-incorporated weighted aggregation
Dechao ZHAI1,2, Yanan FAN3, Yanan ZHOU2()
1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100020, China
2. Department of Geographical Information Science, Hohai University,Nanjing 211100, China
3. Tianjin Institute of Surveying and Mapping, Tianjin 300381, China
全文: PDF(5821 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

以往的遥感影像多尺度分割方法对边界特征分析运用较少,为此提出了融入边界特征的多尺度加权聚合遥感影像分割方法(edge-incorporated multi-scale image segmentation by weighted aggregation, EIMSSWA)。首先,检测影像梯度特征生成边界图; 然后,在基元合并过程中计算相邻基元间公共边界的多种统计特征,并将其同基元的其他区域特征相结合,优化基元间的相似性度量,提高影像多尺度分割结果的精度; 最后,通过eCognition软件的多尺度分割、基于加权聚合的影像分割(segmentation by weighted aggregation,SWA)和EIMSSWA等3组实验来验证方法的分割精度。结果表明,EIMSSWA方法能够取得更高精度、更合理的影像分割结果。

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
翟德超
范亚男
周亚男
关键词 边界特征多尺度影像分割加权聚合    
Abstract

Some existing remote sensing image segmentation methods do not take the edge feature into consideration, therefore, an edge-incorporated multi-scale segmentation algorithm based on weighted aggregation (EIMSSWA) is proposed. Firstly, the edge features of adjacent primitives are generated by counting the gradient strength and gradient direction on the common edges. Secondly, these features are infused into the similarity measurement of the adjacent primitives in segmentation by weighted aggregation, so as to improve the segmentation. Finally, the segmentation of the proposed method is compared with segmentations of eCognition as well as segmentation by weighted aggregation (SWA) a. The results demonstrate that the EIMSSWA method is capable of gaining more accurate and more reasonable segmentation.

Key wordsedge feature    multi-scale    image segmentation    weighted aggregation
收稿日期: 2018-05-11      出版日期: 2019-08-30
:  TP751P237.3  
基金资助:国家自然科学基金项目“‘数据—知识’驱动的大区域高分辨率遥感影像多尺度分割并行计算方法”(41501453);中央高校基本科研业务费项目“大区域高分辨率影像多尺度并行分割方法”共同资助(2016B11414)
通讯作者: 周亚男
作者简介: 翟德超(1996-),男,硕士研究生,主要从事遥感影像分析算法研究。Email: 2368523403@qq.com.。
引用本文:   
翟德超, 范亚男, 周亚男. 融入边界特征的遥感影像多尺度分割[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 36-42.
Dechao ZHAI, Yanan FAN, Yanan ZHOU. Multi-scale segmentation of satellite imagery by edge-incorporated weighted aggregation. Remote Sensing for Land & Resources, 2019, 31(3): 36-42.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019.03.05      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2019/V31/I3/36
Fig.1  EMISSWA方法流程图
Fig.2  基元间边界特征分析
Fig.3  实验区影像
Fig.4  3组实验的多尺度分割结果
尺度/层次 区域内部非均匀性 区域间对比度 区域间散度对比度
FNEA SWA EIMSSWA FNEA SWA EIMSSWA FNEA SWA EIMSSWA
地物单元层 14.39 16.21 13.22 0.53 0.53 0.55 273.25 243.86 276.51
建筑物基元层 21.62 22.15 18.73 0.42 0.40 0.44 192.73 173.28 206.74
建筑群基元层 33.49 38.27 31.54 0.35 0.36 0.39 104.69 102.96 146.16
区域格局层 47.54 49.92 48.06 0.27 0.26 0.28 65.79 53.28 72.37
平均值 29.26 31.64 27.89 0.39 0.39 0.42 159.12 143.35 175.45
Tab.1  3组实验结果评价分析
[1] Hotter M, Thoma R . Image segmentation based on object oriented mapping parameter estimation[J]. Signal Processing, 1988,15(3):315-334.
[2] 明冬萍 . 高分辨率遥感特征基元提取与格局判别方法研究[D]. 北京:中国科学院研究生院, 2006.
Ming D P . Study of Parcel Unit Extraction Based-on Features and Pattern Distinguishment from High Spatial Resolution Remote Sensing Images[D]. Beijing:Graduate University of Chinese Academy of Sciences, 2006.
[3] 骆剑承, 周成虎, 沈占锋 , 等. 遥感信息图谱计算的理论方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2009,11(5):664-669.
Luo J C, Zhou C H, Shen Z F , et al. Theoretic and methodological review on sensor information tupu computation[J]. Journal of Geo-Information Science, 2009,11(5):664-669.
[4] 陈忠 . 高分辨率遥感图像分类技术研究[D]. 北京:中国科学院研究生院, 2006.
Chen Z . Research on High Resolution Remote Sensing Image Classification Technology[D]. Beijing:Graduate University of Chinese Academy of Sciences, 2006.
[5] Baatz M, Schape A . Multiresolution segmentation:An optimization approach for high quality multi-scale image segmentation[J]. Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2000,58(3-4):12-23.
[6] Huang X, Zhang L P . A comparative study of spatial approaches for urban mapping using hyperspectral ROSIS images over Pavia City,northern Italy[J]. International Journal of Remote Sensing, 2009,30(12):3205-3221.
[7] Comaniciu D, Meer P . Mean shift:A robust approach toward feature space analysis[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2002,24(5):603-619.
[8] 明冬萍, 周文, 汪闽 . 基于谱空间统计特征的高分辨率影像分割尺度估计[J]. 地球信息科学学报, 2016,18(5):622-631.
doi: 10.3724/SP.J.1047.2016.00622
Ming D P, Zhou W, Wang M . Scale parameter estimation based on the spatial and spectral statistics in high spatial resolution image segmentation[J]. Journal of Geo-Information Science, 2016,18(5):622-631.
[9] Sharon E, Brandt A, Basri R . Fast multiscale image segmentation [C]//Proceedings IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.IEEE, 2000: 70-77.
[10] Liu Y F, Zou L, Li J , et al. Segmentation by weighted aggregation and perceptual hash for pedestrian detection[J]. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2016,36:80-89.
[11] Boykov Y, Jolly M P . Interactive graph cuts for optimal boundary and region segmentation of objects in N-D images [C]//International Conference on Computer Vision,IEEE Computer Society.IEEE, 2001: 105-112.
[12] Wang X Y, Sun W W, Wu Z F , et al. Color image segmentation using PDTDFB domain hidden Markov tree model[J]. Applied Soft Computing Journal, 2015,29:138-152.
[13] Choi H, Baraniuk R G . Multiscale image segmentation using wavelet-domain hidden Markov models[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2001,10(9):1309-1321.
[14] Duda R O, Hart P E . Use of the hough transformation to detect lines and curves in pictures[J]. Communications of the ACM, 1972,15(1):11-15.
[15] Sharon E, Galum M, Sharon D , et al. Hierarchy and adaptivity in segmenting visual scenes[J]. Nature, 2006,442(7104):810-813.
[16] 贾建华, 焦李成 . 空间一致性约束谱聚类算法用于图像分割[J]. 红外与毫米波学报, 2010,29(1):69-74.
Jia J H, Jiao L C . Image segmentation by spectral clustering algorithm with spatial coherence constraints[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2010,29(1):69-74.
[17] Shi J B, Malik J . Normalized cuts and image segmentation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2000,22(8):888-905.
[18] 王爱萍, 王树根, 吴会证 . 利用分层聚合进行高分辨率遥感影像多尺度分割[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2009,34(9):1055-1058.
Wang A P, Wang S G, Wu H Z . Multiscale segmentation of high resolution satellite imagery by hierarchical aggregation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009,34(9):1055-1058.
[19] 章毓晋 . 图像工程[M]. 2版.北京: 清华大学出版社, 2007.
Zhang Y J. Image Engineering[M].2nd ed. Beijing: Tsinghua University Press, 2007.
[20] Battz M, Bentz U , Dehghanni US et al.eCognition Professional User Guide 8[M]. Munchen:Definiens AG, 2009.
[21] 明冬萍, 骆剑承, 周成虎 , 等. 高分辨率遥感影像特征分割及算法评价分析[J]. 地球信息科学, 2006,8(1):103-109.
Ming D P, Luo J C, Zhou C H , et al. Research on high resolution remote sensing image segmentation methods based on features and evaluation of algorithms[J]. Geo-Information Science, 2006,8(1):103-109.
[22] 张仙, 明冬萍 . 面向地学应用的遥感影像分割评价[J]. 测绘学报, 2015,44(s1):108-116.
Zhang X, Ming D P . Geo-application oriented evaluations of remote sensing image segmentation[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2015,44(s1):108-116.
[1] 吴琳琳, 李晓燕, 毛德华, 王宗明. 基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 127-134.
[2] 温银堂, 王铁柱, 王书涛, 王贵川, 刘诗瑜, 崔凯. 基于多尺度分割的高分辨率遥感影像镶嵌线自动提取[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 64-71.
[3] 于新莉, 宋妍, 杨淼, 黄磊, 张艳杰. 结合空间约束的卷积神经网络多模型多尺度船企场景识别[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 72-81.
[4] 范莹琳, 娄德波, 张长青, 魏英娟, 贾福东. 基于面向对象的铁尾矿信息提取技术研究——以迁西地区北京二号遥感影像为例[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 153-161.
[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] 王华, 李卫卫, 李志刚, 陈学业, 孙乐. 基于多尺度超像素的高光谱图像分类研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 63-71.
[7] 刘万军, 高健康, 曲海成, 姜文涛. 多尺度特征增强的遥感图像舰船目标检测[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 97-106.
[8] 卢麒, 秦军, 姚雪东, 吴艳兰, 朱皓辰. 基于多层次感知网络的GF-2遥感影像建筑物提取[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 75-84.
[9] 朱士才, 翟晓彤, 王宗伟. 基于Mean Shift的大批量遥感影像分割方法[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 13-18.
[10] 娄佩卿, 陈晓雨, 王疏桐, 付波霖, 黄永怡, 唐廷元, 凌铭. 基于无人机影像的喀斯特农耕区地物识别——以桂林市为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 216-223.
[11] 姜德才, 李文吉, 李敬敏, 白罩峰. ALOS PALSAR散射总功率的面向对象林火区提取[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 47-52.
[12] 刘玉锋, 潘英, 李虎. 基于高空间分辨率遥感数据的天山云杉树冠信息提取研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 112-119.
[13] 姚丙秀, 黄亮, 许艳松. 一种结合超像素和图论的高空间分辨率遥感影像分割方法[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 72-79.
[14] 毛宁, 刘慧平, 刘湘平, 张洋华. 基于RMNE方法的多尺度分割最优分割尺度选取[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 10-16.
[15] 吴柳青, 胡翔云. 基于多尺度多特征的高空间分辨率遥感影像建筑物自动化检测[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 71-78.
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