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国土资源遥感  2019, Vol. 31 Issue (2): 10-16    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.02.02
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基于RMNE方法的多尺度分割最优分割尺度选取
毛宁1,2, 刘慧平1,2, 刘湘平1,2, 张洋华1,2
1.北京师范大学环境遥感与数字城市北京市重点实验室,北京 100875
2.北京师范大学地理科学学部地理学院,北京 100875
Optimal scale selection for multi-scale segmentation based on RMNE method
Ning MAO1,2, Huiping LIU1,2, Xiangping LIU1,2, Yanghua ZHANG1,2
1.Beijing Key Laboratory of Environmental Remote Sensing and Digital Cities, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
2.School of Geography, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
全文: PDF(6345 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

多尺度分割是面向对象地物信息提取技术中的重要方法之一。最优分割尺度的选取是该方法的研究热点。针对现有最优分割尺度选取方法大多仅利用对象光谱特征的局限,本文提出RMNE(the ratio of mean difference to neighbors (Abs) to entropy)方法,利用纹理特征的信息熵和光谱特征与邻域均值差分绝对值进行对象内部同质性和对象之间异质性的衡量,构建评价函数,通过绘制函数曲线选取最优分割尺度。以北京市城市边缘地区6 m空间分辨率的SPOT6多光谱影像为例进行多尺度分割,获得最优分割尺度组合为30,60和80,并与最大面积法和优度函数法选取的最优分割尺度对应的分割结果进行对比。结果表明,RMNE方法的分割结果最好,验证了该方法的有效性和对高空间分辨率影像的适用性; 通过与Google Earth影像对比,发现RMNE方法分割得到的影像对象大小与地物实际大小最为相符。

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毛宁
刘慧平
刘湘平
张洋华
关键词 面向对象多尺度分割RMNE最优分割尺度信息熵SPOT6    
Abstract

Multi-scale segmentation is one of the most important methods in object oriented information extraction, and the selection of optimal segmentation scale is a hot topic. Nevertheless, existing optimal segmentation scale selection methods only use spectral characteristics. In view of such a situation, this paper proposes a RMNE method, which uses textural information entropy to measure the heterogeneity between objects, uses spectral characteristics mean difference to neighborhoods to measure the object’s internal homogeneity and construct the evaluation function, and selects the optimal segmentation scales by drawing function curve. Taking 6 m spatial resolution multi-spectral SPOT6 image of the periphery of Beijing City as the multi-scale segmentation experiment example, the authors detected that the optimal scales combination is 30, 60 and 80. Compared with the multi-scale segmentation results whose optimal scales are obtained by the maximum area method and objective function method, it is shown that the effect of RMNE method is the best, which verifies the validity of the RMNE method and the applicability of the high resolution image. A comparison with Google Earth image shows that the image object’s size obtained by RMNE method is most consistent with that of the actual ground object.

Key wordsobject oriented    multi-scale segmentation    RMNE    optimal segmentation scale    entropy of information    SPOT6
收稿日期: 2018-01-29      出版日期: 2019-05-23
:  TP79  
基金资助:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目和国家自然科学基金项目共同资助(40671127)
作者简介: 毛 宁(1994-),女,硕士,主要从事遥感影像分割及土地利用变化监测研究。Email: maoning0521@126.com。
引用本文:   
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.
Ning MAO, Huiping LIU, Xiangping LIU, Yanghua ZHANG. Optimal scale selection for multi-scale segmentation based on RMNE method. Remote Sensing for Land & Resources, 2019, 31(2): 10-16.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019.02.02      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2019/V31/I2/10
Fig.1  研究流程
Fig.2  研究区影像
(SPOT6 NIR(R),R(G),G(B)假彩色合成)
Fig.3  RMNE方法计算结果
Fig.4  最大面积法和优度函数法结果
Fig.5  多尺度分割结果
Fig.6  多尺度分割结果与参考影像对比
[1] Hall O, Hay G J . A multiscale object-specific approach to digital change detection[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2003,4(4):311-327.
doi: 10.1016/S0303-2434(03)00010-2
[2] Espindola G M, Camara G, Reis I A , et al. Parameter selection for region-growing image segmentation algorithms using spatial autocorrelation[J]. International Journal of Remote Sensing, 2006,27(14):3035-3040.
doi: 10.1080/01431160600617194
[3] Woodcock C E, Strahler A H . The factor of scale in remote sensing[J]. Remote Sensing of Environment, 1987,21(3):311-332.
doi: 10.1016/0034-4257(87)90015-0
[4] 张俊, 朱国龙, 李妍 . 面向对象高分辨率影像信息提取中的尺度效应及最优尺度研究[J]. 测绘科学, 2011,36(2):107-109.
Zhang J, Zhu G L, Li Y . Scale effect and optimal scale in object-oriented information extraction of high spatial resolution remote sensing image[J]. Science of Surveying and Mapping, 2011,36(2):107-109.
[5] 黄慧萍, 吴炳方 . 地物大小、对象尺度、影像分辨率的关系分析[J]. 遥感技术与应用, 2006,21(3):243-248.
doi: 10.3969/j.issn.1004-0323.2006.03.013
Huang H P, Wu B F . Analysis to the relationship of feature size,objects scales,image resolution[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2006,21(3):243-248.
[6] 佃袁勇, 方圣辉, 姚崇怀 . 多尺度分割的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 遥感学报, 2016,20(1):129-137.
doi: 10.11834/jrs.20165074
Dian Y Y, Fang S H, Yao C H . Change detection for high-resolution images using multilevel segment method[J]. Journal of Remote Sensing, 2016,20(1):129-137.
[7] 袁秀华, 罗卫, 王聪颖 . 赣州稀土矿山高分辨率遥感影像分割的最优尺度选取[J].测绘与空间地理信息, 2013(9):48-50.
doi: 10.3969/j.issn.1672-5867.2013.09.013
Yuan X H, Luo W, Wang C Y . Optimal scale selection research of high-resolution remote sensing images of rare earth mine in Ganzhou[J].Geomatics and Spatial Information Technology, 2013(9):48-50.
[8] Liang K, Tjahjadi T . Adaptive scale fixing for multiscale texture segmentation[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2006,15(1):249-256.
doi: 10.1109/TIP.2005.860340 pmid: 16435554
[9] Coburn C A , Roberts A C B .A multiscale texture analysis procedure for improved forest stand classification[J]. International Journal of Remote Sensing, 2004,25(20):4287-4308.
doi: 10.1080/0143116042000192367
[10] Kim M, Warner T A, Madden M , et al. Multi-scale GEOBIA with very high spatial resolution digital aerial imagery:Scale,texture and image objects[J]. International Journal of Remote Sensing, 2011,32(10):2825-2850.
doi: 10.1080/01431161003745608
[11] 林雪, 彭道黎, 黄国胜 , 等. 结合多尺度纹理特征的遥感影像面向对象分类[J]. 测绘工程, 2016,25(7):22-27.
doi: 10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2016.07.005
Lin X, Peng D L, Huang G S , et al. Object-oriented classification with multi scale texture feature based on remote sensing image[J]. Engineering of Surveying and Mapping, 2016,25(7):22-27.
[12] Wang J L, Han Y, Zhao S S , et al. A new multi-scale analytic algorithm for edge extraction of strawberry leaf images in natural light[J]. International Journal of Agriculturaland Biological Engineering, 2016,9(1):99-108.
[13] 李晓靖, 彭道黎, 王海宾 . 基于最优尺度和规则的高分辨率影像分类研究[J]. 测绘工程, 2017,26(9):14-22.
Lin X J, Peng D L, Wang H B . Classification of high-resolution image based on optimal scale and rule[J]. Engineering of Surveying and Mapping, 2017,26(9):14-22.
[14] 杨海平, 明冬萍 . 综合多层优选尺度的高分辨率影像分割[J]. 地球信息科学学报, 2016,18(5):632-638.
doi: 10.3724/SP.J.1047.2016.00632
Yang H P, Ming D P . Optimal scales based segmentation of high spatial resolution remote sensing data[J]. Journal of Geo-Information Science, 2016,18(5):632-638.
[15] Malik J, Belongie S, Leung T , et al. Contour and texture analysis for image segmentation[J]. International Journal of Computer Vision, 2001,43(1):7-27.
doi: 10.1023/A:1011174803800
[1] 江娜, 陈超, 韩海丰. 海岸带地类统计模型中DEM空间尺度优选方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 34-42.
[2] 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.
[3] 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.
[4] 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.
[5] 蔡祥, 李琦, 罗言, 齐建东. 面向对象结合深度学习方法的矿区地物提取[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 63-71.
[6] 苏龙飞, 李振轩, 高飞, 余敏. 遥感影像水体提取研究综述[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 9-11.
[7] 张鹏, 林聪, 杜培军, 王欣, 唐鹏飞. 南京市生态红线区高分辨率遥感精准监测方法与应用[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 157-164.
[8] 夏既胜, 马梦莹, 符钟壬. 基于GF-2遥感影像的机械性破损面提取方法[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 26-32.
[9] 冯林艳, 谭炳香, 王晓慧, 陈新云, 曾伟生, 戚曌. 基于分布函数的对象级森林变化快速检测[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 73-80.
[10] 申振宇, 高小红, 汤敏. 高海拔复杂地形区SPOT6图像大气校正方法对比及精度验证[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 81-89.
[11] 杨丽萍, 马孟, 谢巍, 潘雪萍. 干旱区Landsat8全色与多光谱数据融合算法评价[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 11-19.
[12] 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.
[13] 郑艺, 林懿琼, 周建, 甘伟修, 林广旋, 许方宏, 林光辉. 基于资源三号的雷州半岛红树林种间分类研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 201-208.
[14] 黄惠, 郑雄伟, 孙根云, 郝艳玲, 张爱竹, 容俊, 马红章. 基于引力自组织神经网络的震害遥感影像分类[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 95-103.
[15] 傅锋, 王新杰, 汪锦, 王娜, 佟济宏. 高分二号影像树种识别及龄组划分[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 118-124.
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