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国土资源遥感  2021, Vol. 33 Issue (1): 86-95    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020124
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基于改进超像素和标记分水岭的高分辨率遥感影像分割方法
张锐1(), 尤淑撑1(), 杜磊1, 禄競1, 何芸1, 胡勇2
1.自然资源部国土卫星遥感应用中心,北京 100048
2.重庆市规划和自然资源调查监测院,重庆 400120
High-resolution remote sensing image segmentation based on improved superpixel and marker watershed
ZHANG Rui1(), YOU Shucheng1(), DU Lei1, LU Jing1, HE Yun1, HU Yong2
1. Land Satellite Remote Sensing Application Center, Ministry of Natural Resources, Beijing 100048, China
2. Chongqing Institute of Surveying and Monitoring for Planning and Natural Resources, Chongqing 400120, China
全文: PDF(14246 KB)   HTML  
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摘要 

影像分割是高分辨率影像面向对象分析中的关键步骤,对信息提取精度起到至关重要的作用。为提高高分辨率遥感影像面向对象算法分割性能,提出一种改进超像素和标记分水岭的分割方法,包括特征融合、超像素初分割、控制标记符的标记分水岭再分割3个主要步骤。在超像素初分割阶段,利用高分辨率遥感影像纹理特征突出的优势,结合颜色空间、空间位置信息以及相位一致性纹理特征等信息提出一种新的距离测度计算规则,按照符合颗粒形状的圆形邻域进行搜索相似点,对影像进行超像素粗分割,并标记超像素斑块; 计算超像素分割后每个斑块的灰度值,超像素分割后的影像重建,利用形态学的扩展技术提取局部极小值控制分割区域的数量,对传统数学形态学分水岭分割算法产生的过分割进行优化改进; 对重建的影像进行高斯滤波,然后采用控制标记符分水岭算法对重建后的影像进行再分割,得到多尺度综合分割结果。在实验部分,利用资源三号卫星影像和机载航空影像验证本文提出方法,基于准确率和召回率定量评价分割精度,并将本文方法与其他分割方法的结果进行比较,证明本文提出方法的分割有效性。

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张锐
尤淑撑
杜磊
禄競
何芸
胡勇
关键词 高分辨率影像分水岭分割超像素资源三号    
Abstract

Image segmentation is a key step in object-oriented analysis of high resolution images and plays an important role in information extraction accuracy. In order to improve the segmentation performance of object-oriented algorithms for high-resolution remote sensing images, this paper proposes a segmentation method (PCSLIC-MW) to improve the superpixel and marker watershed, including feature fusion, superpixel initial segmentation, and control marker watershed segmentation. In the phase of superpixel segmentation, a new distance measure calculation rule is proposed, which combines color space, spatial position information and phase consistency texture feature. And then the gray value of each patch is calculated after superpixel segmentation, image reconstruction after segmentation, and morphological extension technology is used to extract local minimum (H-minima) so as to control the number of segmentation regions. The over-cutting produced by the traditional mathematical morphologic watershed segmentation algorithm is optimized and improved. The reconstructed image is conducted by Gaussian filter, and then the control marker watershed algorithm is used to re-segment the reconstructed image. For experiment, ZY3-02 satellite image and airborne aerial image are adopted to verify the proposed method, the precision and recall rate are used to evaluate the segmentation accuracy, and the results are compared with those of other segmentation methods to prove the segmentation effectiveness of the proposed method.

Key wordshigh-resolution image    watershed    superpixel    ZY3-02
收稿日期: 2020-04-23      出版日期: 2021-03-18
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“丘陵山区‘冬水田’时序定量遥感识别模型与方法研究”(41901386);重庆市自然科学基金项目“冬水田定量遥感识别模型与方法研究”(cstc2019jcyj-msxmX0548);中国博士后基金共同资助(2020M670609)
通讯作者: 尤淑撑
作者简介: 张 锐(1990-),男,博士后,主要从事城市遥感方面研究。Email: ruizh581@163.com
引用本文:   
张锐, 尤淑撑, 杜磊, 禄競, 何芸, 胡勇. 基于改进超像素和标记分水岭的高分辨率遥感影像分割方法[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 86-95.
ZHANG Rui, YOU Shucheng, DU Lei, LU Jing, HE Yun, HU Yong. High-resolution remote sensing image segmentation based on improved superpixel and marker watershed. Remote Sensing for Land & Resources, 2021, 33(1): 86-95.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020124      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2021/V33/I1/86
Fig.1  超像素搜索区域
Fig.2  PCSLIC-MW方法流程
Fig.3  0.5 m分辨率Worldview 2 多光谱影像
Fig.4-1  PCSLIC-MW方法分割结果
Fig.4-2  PCSLIC-MW方法分割结果
Fig.5  Worldview 2多光谱影像分割实验的局部结果
方法 精确度 召回率
PCSLIC-MW 0.83 0.85
FNEA(100) 0.72 0.79
FNEA(80) 0.68 0.75
FNEA(60) 0.75 0.80
FNEA(40) 0.65 0.81
FNEA(25) 0.64 0.76
Tab.1  Worldview 2多光谱影像分割实验精度评价
平台 相机模式 波段 光谱范围/nm 空间分辨率/m
全色正视 450~800 2.1
蓝光 450~520
ZY3-02
多光谱正视
绿光 520~590
5.8
红光 630~690
近红外 770~890
Tab.2  ZY3-02多光谱影像参数
Fig.6  空间分辨率2.1 m的ZY3-02 多光谱影像
Fig.7-1  PCSLIC-MW方法分割结果
Fig.7-2  PCSLIC-MW方法分割结果
Fig.8  ZY3-02多光谱影像分割实验的局部结果
方法 精确度 召回率
PCSLIC-MW 0.86 0.90
FNEA(100) 0.69 0.73
FNEA(80) 0.70 0.74
FNEA(60) 0.73 0.83
FNEA(40) 0.68 0.76
FNEA(25) 0.68 0.75
Tab.3  ZY3-02多光谱影像分割实验精度评价
Fig.9  分割方法比较
方法 精确度 召回率
PCSLIC-MW 0.90 0.93
MS分割 0.72 0.79
FNEA(100) 0.65 0.80
FNEA(80) 0.68 0.76
FNEA(50) 0.63 0.79
Tab.4  分割方法比较精度评价
影像 空间分辨率/m 精确度 召回率
Worldview 2融合影像 0.5 0.91 0.93
ZY3-02融合影像 2.1 0.90 0.93
ZY3-02多光谱影像 5.8 0.68 0.65
Tab.5  影像分辨率差异对分割精度的影响
[1] 刘扬, 付征叶, 郑逢斌. 高分辨率遥感影像目标分类与识别研究进展[J]. 地球信息科学学报, 2015,17(9):1080-1091.
Liu Y, Fu Z Y, Zheng F B. Review on high resolution remote sensing image classification and recognition[J]. Journal of Geo-Information Science, 2015,17(9):1080-1091.
[2] 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.doi: 10.6046/gtzyyg.2019.03.10.
Yao B X, Huang L, Xu Y S. A high resolution remote sensing image segmentation method based on superpixel and graph theory[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2019,31(3):72-79.doi: 10.6046/gtzyyg.2019.03.10.
[3] 明冬萍, 邱玉芳, 周文. 遥感模式分类中的空间统计学应用——以面向对象的遥感影像农田提取为例[J]. 测绘学报, 2016,45(7):825-833.
Ming D P, Qiu Y F, Zhou W. Applying spatial statistics into remote sensing pattern recognition:With case study of cropland extraction based on GeOBIA[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2016,45(7):825-833.
[4] 陈春雷, 武刚. 面向对象的遥感影像最优分割尺度评价[J]. 遥感技术与应用, 2011,26(1):96-102.
Chen C L, Wu G. Evaluation of optimal segmentation scale with object-oriented method in remote sensing[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2011,26(1):96-102.
[5] 郭琳, 裴志远, 吴全, 等. 面向对象的土地利用/覆盖遥感分类方法与流程应用[J]. 农业工程学报, 2010,26(7):194-198.
Guo L, Pei Z Y, Wu Q, et al. Application of method and process of object-oriented land use-cover classification using remote sensing images[J]. Transactions of the CSAE, 2010,26(7):194-198.
[6] 闫鹏飞, 明冬萍. 尺度自适应的高分辨率遥感影像分水岭分割方法[J]. 遥感技术与应用, 2018,32(2):321-330.
Yan P F, Ming D P. Segmentation of high spatial resolution remotely sensed data using watershed with self-adaptive parameterization[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2018,32(2):321-330.
[7] 谢勰, 王辉, 张雪锋. 图像阈值分割技术中的部分和算法综述[J]. 西安邮电学院学报, 2011,16(3):1-5,13.
Xie X, Wang H, Zhang X F. A survey of partial sums algorithms in image thresholding techniques[J]. Journal of Xi’an University of Posts and Telecommunications, 2011,16(3):1-5,13.
[8] 朱俊杰, 杜小平, 范湘涛, 等. 图像多尺度边缘检测及图像多尺度分割研究[J]. 地理与地理信息科学, 2013,29(2):45-48,127.
Zhu J J, Du X P, Fan X T, et al. Multi-scale edge detection and multi-scale segmentation of imagery[J]. Geography and Geo-Information Science, 2013,29(2):45-48,127.
[9] 刘永学, 李满春, 毛亮. 基于边缘的多光谱遥感图像分割方法[J]. 遥感学报, 2006,10(3):350-356.
Liu Y X, Li M C, Mao L. An algorithm of multi-spectral remote sensing image segmentation based on edge information[J]. Journal of Remote Sensing, 2006,10(3):350-356.
[10] 宋熙煜, 周利莉, 李中国, 等. 图像分割中的超像素方法研究综述[J]. 中国图象图形学报, 2015,20(5):599-608.
Song X Y, Zhou L L, Li Z G, et al. Review on superpixel methods in image segmentation[J]. Journal of Image and Graphics, 2015,20(5):599-608.
[11] 陈敏, 朱庆, 朱军, 等. 多光谱遥感影像亮度空间相位一致性特征点检测[J]. 测绘学报, 2016,45(2):178-185.
Chen M, Zhu Q, Zhu J, et al. Interest point detection for multispectral remote sensing image using phase congruency in illumination space[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2016,45(2):178-185.
[12] 韦春桃, 李彩露, 杨先武, 等. 基于相位一致性的遥感影像道路特征检测方法[J]. 地理与地理信息科学, 2011,27(4):62-66.
Wei C T, Li C L, Yang X W, et al. Road feature detection based on phase congruency using remote sensing image[J]. Geography and Geo-Information Science, 2011,27(4):62-66.
[13] 赵鹏飞, 周绍光, 裔阳, 等. 基于SLIC和主动学习的高光谱遥感图像分类方法[J]. 计算机工程与应用, 2017,53(3):183-187.
Zhao P F, Zhou S G, Yi Y, et al. Classification method of hyperspectral remote sensing image based on SLIC and active learning[J]. Computer Engineering and Applications, 2017,53(3):183-187.
[14] Tarabalka Y, Chanussot J, Benediktsson J A. Segmentation and classification of hyperspectral images using watershed transformation[J]. Pattern Recognition, 2010,43(7):2367-2379.
[15] Wang M, Yuan S G, Pan J, et al. Seamline determination for high resolution orthoimage mosaicking using watershed segmentation[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2016,82(2):121-133.
[16] Umesh Adiga P S, Chaudhuri B B. An efficient method based on watershed and rule-based merging for segmentation of 3-D histo-pathological images[J]. Pattern Recognition, 2001,34(7):1449-1458.
[17] Soille P. Morphological image analysis principle and application[M]. Berlin,Germany:Springer Verlag, 1999: 123-140.
[18] Achanta R, Shaji A, Simth K, et al. SLIC superpixels compared to state of the art superpixel methods[J]. IEEE Transactions on Software Engineering, 2012,34(11):2274-2282.
[19] 袁永华, 李玉, 赵雪梅. 基于谱聚类的高分辨率全色遥感影像分割[J]. 仪器仪表学报, 2016,37(7):1656-1664.
Yuan Y H, Li Y, Zhao X M. High-resolution panchromatic remote sensing image segmentation based on spectral clustering[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2016,37(7):1656-1664.
[20] 肖鹏峰, 冯学智, 赵书河, 等. 基于相位一致的高分辨率遥感图像分割方法[J]. 测绘学报, 2007,36(2):146-151.
Xiao P F, Feng X Z, Zhao S H, et al. Segmentation of high-resolution remotely sensed imagery based on phase congruency[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2007,36(2):146-151.
[21] 贾春阳, 李卫华, 李小春. 基于自适应权值FNEA算法的高分辨率遥感图像分割[J]. 国土资源遥感, 2013,25(4):22-25.doi: 10.6046/gtzyyg.2013.04.04.
Jia C Y, Li W H, Li X C. High resolution remote sensing image segmentation based on weight adaptive fractal net evolution approach[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2013,25(4):22-25.doi: 10.6046/gtzyyg.2013.04.04.
[22] 于博, 牛铮, 王力, 等. 一种基于中性集和均值漂移的彩色遥感图像非监督建筑物提取方法[J]. 光谱学与光谱分析, 2013,33(4):1071-1075.
pmid: 23841431
Yu B, Niu Z, Wang L, et al. An unsupervised method of extracting constructions from color remote sensed image based on mean shift and neutrosophic set[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2013,33(4):1071-1075.
pmid: 23841431
[1] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[2] 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.
[3] 夏炎, 黄亮, 陈朋弟. 模糊超像素分割算法的无人机影像烟株精细提取[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 115-122.
[4] 刘智丽, 张启斌, 岳德鹏, 郝玉光, 苏凯. 基于Sentinel-2A与NPP-VIIRS夜间灯光数据的城市建成区提取[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 227-234.
[5] 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.
[6] 张永梅, 孙海燕, 胥玉龙. 一种改进的基于超像素的多光谱图像分割方法[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 58-64.
[7] 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.
[8] 苏腾飞, 张圣微, 李洪玉. 基于超像素MRF的农田地区高分遥感影像分割[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 37-44.
[9] 李健强, 韩海辉, 高婷, 杨敏, 梁楠. 资源三号卫星在地质灾害调查评价中的应用——以宝鸡黄土区为例[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(s1): 73-80.
[10] 马国锐, 马艳丽, 江满珍. 结合颜色直方图和LBP纹理的遥感影像分割[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(3): 32-40.
[11] 宿渊源, 张景发, 何仲太, 姜文亮, 蒋洪波, 李强. 资源卫星三号DEM数据在活动构造定量研究中的应用评价[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(4): 122-130.
[12] 赵志明, 周小成, 付乾坤, 汪小钦. 基于资源三号影像的建筑物高度信息提取方法[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(3): 19-24.
[13] 周绍光, 孙金彦, 凡莉, 向晶, 陈超. 高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取方法[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(3): 52-58.
[14] 刘善磊, 石善球, 张丽静, 赵银娣, 王光辉. 遥感图像几何纠正中GCP选取[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(3): 86-91.
[15] 刘荣杰, 张杰, 李晓敏, 马毅. ZY-3影像在我国海岸带区域的定位精度评价[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(3): 141-145.
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