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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (1): 37-44    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.01.06
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基于超像素MRF的农田地区高分遥感影像分割
苏腾飞(), 张圣微(), 李洪玉
内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,呼和浩特 010018
High resolution remote sensing image segmentation using super-pixel MRF for agricultural area
Tengfei SU(), Shengwei ZHANG(), Hongyu LI
College of Water Conservancy and Civil Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China
全文: PDF(1062 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对传统的超像素马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)影像分割模型中对空间背景信息利用不够完全的问题,发展了一种新的超像素MRF模型。该算法将高阶邻域模型引入到MRF的交互势函数中,使交互势函数能够充分利用超像素邻域系统所包含的空间背景信息。结合此一阶势函数模型,还提出一种逐类别的β参数自动估计方法,该方法是在范数距离的基础上进行的。利用2景具有不同特点的农田地区高分遥感影像,开展了验证实验。实验结果表明,本算法对于边界强度等空间背景信息的利用效果更好,分割结果更精确。与其他超像素MRF分割算法对比,也说明了该算法在性能上的优越性。

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苏腾飞
张圣微
李洪玉
关键词 超像素马尔科夫随机场高阶邻域农田地区    
Abstract

In view of the problem that the traditional super-pixel Markov random field (MRF) image segmentation model cannot fully utilize spatial context information, a new super-pixel MRF model is proposed. This algorithm incorporates higher-order neighborhood model into the interactive potential term of MRF. The new model enables the interactive potential to fully exploit the spatial context information contained in the super-pixel neighborhood system. Additionally, a new class-wise estimation method for β is proposed, which is based on norm distance. By utilizing two scenes of high-resolution remote sensing images acquired over different agricultural landscapes, validation experiment was conducted. The experiment results indicate that the proposed method can better use the contextual information such as edge strength, thus achieving higher segmentation accuracy. Moreover, the algorithm proposed by the authors showed superior performance when it was compared with other super-pixel MRF approaches.

Key wordssuper-pixel    Markov random field (MRF)    higher-order neighborhood    agricultural area
收稿日期: 2016-08-17      出版日期: 2018-02-08
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“内蒙古典型草原水文过程及其扰动与触发草地退化的水文临界条件实验与模拟研究”(编号: 51269014)、“科尔沁沙地典型生态系统水热通量传输机理及其与植被耦合关系试验和模拟研究”(编号: 51569017)、“面向对象的河套灌区遥感作物分类算法研究”(编号: 61701265)、内蒙古自然科学基金项目“半干旱区沙地典型生态系统水热通量传输机理研究”(编号: 2015MS0514)和中国博士后科学基金面上资助项目“西部地区博士后人才资助计划”(编号: 2015M572630XB)共同资助
作者简介:

第一作者: 苏腾飞(1987-),男,硕士,实验师,主要从事遥感影像分析算法研究。Email:stf1987@126.com

引用本文:   
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.
Tengfei SU, Shengwei ZHANG, Hongyu LI. High resolution remote sensing image segmentation using super-pixel MRF for agricultural area. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(1): 37-44.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.01.06      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I1/37
Fig.1  超像素边界示意图
编号 空间分辨率/m 成像日期 中心经纬度 覆盖地区
S1 5.8 2015-7-31 UTC E117.795 3°,N44.532 6° 内蒙古锡林郭勒盟
S2 4.0 2004-6-20 UTC E105.176 5°,N37.558 0° 宁夏中卫市
Tab.1  实验影像数据基本信息
Fig.2  实验用的子影像
Fig.3  本文算法性能与hn的关系
Fig.4  S1和S2子影像超像素分割与边界强度提取结果
Fig.5  S1子影像4种MRF算法的分割结果
Fig.6  S2子影像4种MRF算法的分割结果
算法 S1子影像 S2子影像
OA/% Kappa OA/% Kappa
M0 97.320 6 0.963 1 96.673 2 0.949 3
M1 96.829 6 0.956 3 95.351 4 0.929 1
M2 93.443 4 0.911 0 96.544 4 0.947 9
M3 88.015 6 0.840 5 94.590 9 0.918 6
Tab.2  S1与S2子影像4种算法的分割精度定量评价
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