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国土资源遥感  2016, Vol. 28 Issue (4): 149-155    DOI: 10.6046/gtzyyg.2016.04.23
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基于变差函数和格网划分的居民区特征描述与提取
张恩兵, 秦昆, 岳梦雪, 张晔, 曾诚
武汉大学遥感信息工程学院, 武汉 430079
Feature description and extraction of residential area based on variogram function and grid division
ZHANG Enbing, QIN Kun, YUE Mengxue, ZHANG Ye, ZENG Cheng
School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China
全文: PDF(5032 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

变差函数作为一种有效的结构特征描述方法,在高分遥感影像居民区提取中有较好的应用。然而,现有利用变差函数进行居民区提取的方法大多采用基于像元的移动窗口,当数据量较大时,计算效率较低,实用性较差,并且针对不同数据源描述纹理结构特征时选取参数的稳健性和有效性较差。为此,采用基于变差函数和格网划分的方法进行居民区的有效提取。首先,将原始影像规则划分为较小的格网单元,作为后续影像处理的基本单元;然后,依据选取的目标与背景样本计算纹理差值曲线,并基于该曲线选取最优纹理结构的特征描述参数;最后,利用计算得到的纹理特征从高分影像中提取居民区。实验结果表明,上述算法在对多种高分影像数据提取居民区时,具有更好的空间结构特征描述能力和较高的计算效率。

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李亮
梁彬
薛鹏
应国伟
关键词 像斑直方图G统计量最小距离影像分类    
Abstract

As an effective method for describing texture structure, variogram has a good application in residential areas extraction from high-resolution remote sensing image. However, nowadays, residential areas extraction methods mostly apply the calculation in pixel level by moving window, thus the computational efficiency tends to be lower when encountering large images. In addition, when describing texture structure characteristics for different data sources, it has a poor robustness and efficiency for selecting parameters. Therefore, the authors propose an effective method for residential area extraction based on variogram function and grid division in this paper. Firstly, the original image was divided into small grid units and then the unit was taken as the processing object;meanwhile, the optimal description parameters were selected based on the texture difference curve. Finally, the calculated texture characteristics were used to extract residential areas. The experimental results show that the proposed method has better spatial structure description capability and calculation efficiency.

Key wordsobject    histogram    G statistics    minimum distance    image classification
收稿日期: 2015-05-25      出版日期: 2016-10-20
:  TP751.1  
基金资助:

国家重点基础研究发展计划(973)项目“高分辨率遥感影像的目标特征描述与数学建模”(编号:2012CB719903)、国家科技支撑计划项目“地理国情监测科技支撑”(编号:2012BAJ15B04)和四川省测绘地理信息局科技计划项目“城市三维建模”(编号:J2014ZC02)共同资助。

作者简介: 张恩兵(1990-),男,硕士研究生,主要研究方向为高分辨率遥感图像信息提取。Email:zeb@whu.edu.cn。
引用本文:   
张恩兵, 秦昆, 岳梦雪, 张晔, 曾诚. 基于变差函数和格网划分的居民区特征描述与提取[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(4): 149-155.
ZHANG Enbing, QIN Kun, YUE Mengxue, ZHANG Ye, ZENG Cheng. Feature description and extraction of residential area based on variogram function and grid division. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2016, 28(4): 149-155.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2016.04.23      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2016/V28/I4/149

[1] 沈小乐,邵振峰,田英洁.纹理特征与视觉注意相结合的建筑区提取[J].测绘学报,2014,43(8):842-847. Shen X L,Shao Z F,Tian Y J.Built-up areas extraction by textural feature and visual attention mechanism[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2014,43(8):842-847.
[2] 李亮,舒宁,王凯,等.融合多特征的遥感影像变化检测方法[J].测绘学报,2014,43(9):945-953. Li L,Shu N,Wang K,et al.Chang detection method for remote sensing images based on multi-features fusion[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2014,43(9):945-953.
[3] Wu S S,Xu B,Wang L.Urban land-use classification using variogram-based analysis with an aerial photograph[J].Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,2006,72(7):813-822.
[4] 王燕红,程博,尤淑撑,等.基于改进变差函数的高分辨率SAR图像建筑区提取[J].遥感信息,2014,29(2):3-8. Wang Y H,Cheng B,You S C,et al.Extraction of building areas from high-resolution SAR images based on advanced variogram method[J].Remote Sensing Information,2014,29(2):3-8.
[5] Tonye E,Fotsing J,Zobo B E,et al.Contribution of variogram and feature vector of texture for the classification of big size SAR images[C]//Proceedings of the 7th International Conference on Signal-Image Technology and Internet-Based Systems.Dijon:IEEE,2011:382-389.
[6] Wallace C S A,Watts J M,Yool S R.Characterizing the spatial structure of vegetation communities in the Mojave Desert using geostatistical techniques[J].Computers & Geosciences,2000,26(4):397-410.
[7] Chen Q,Gong P.Automatic variogram parameter extraction for textural classification of the panchromatic IKONOS imagery[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2004,42(5):1106-1115.
[8] 陈一祥.高分影像空间结构特征建模与信息提取[D].武汉:武汉大学,2013. Chen Y X.Modeling of Spatial Strutural Features and Information Extraction for High Resolution Remote Sensing Images[D].Wuhan:Wuhan University,2013.
[9] Carr J R,de Miranda F P.The semivariogram in comparison to the co-occurrence matrix for classification of image texture[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,1998,36(6):1945-1952.
[10] 董庆,冯林新.变差函数在遥感图像处理中的应用[J].遥感技术与应用,1997,12(1):8-13. Dong Q,Feng L X.The use of the variogram in remotely sensed images[J].Remote Sensing Technology and Application,1997,12(1):8-13.

[1] 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.
[2] 王光辉, 李建磊, 王华斌, 杨化超. 基于多特征融合的遥感影像变化检测算法[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 93-99.
[3] 李亮, 王蕾, 王凯, 李胜. 基于像斑异质度的矢量图与遥感影像变化检测[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 30-36.
[4] 李亮, 张云, 李胜, 应国伟. 融合空间关系的遥感图像分类[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(3): 10-16.
[5] 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.
[6] 刘小丹, 于宁, 邱红圆. 基于谱直方图的遥感图像分层次多尺度植被分割[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2): 82-89.
[7] 李亮, 周亚光, 梁彬, 徐庆. 融合时间特征的遥感影像分类[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(1): 36-42.
[8] 李亮, 梁彬, 薛鹏, 应国伟. 基于像斑直方图G统计量的遥感影像分类[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(4): 71-76.
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[10] 张焕雪, 李强子, 文宁, 杜鑫, 陶青山, 田亦陈. 农作物种植面积遥感估算的影响因素研究[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(4): 54-61.
[11] 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.
[12] 王琰, 舒宁, 龚龑, 李雪. 基于类别光谱变化规律的土地利用变化检测[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(3): 92-96.
[13] 黎治华, 高志强, 高炜, 施润和, 刘朝顺. 上海近十年来城市化及其生态环境变化的评估研究[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 124-129.
[14] 彭正林, 毛先成, 刘文毅, 何美香. 基于多分类器组合的遥感影像分类方法研究[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 19-25.
[15] 杨杭, 张霞, 和海霞, 张立福, 童庆禧.
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