高分辨率遥感图像均值调整法分割技术研究

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1、第26卷第4期中南林学院学报Vol.26No.42006年8月JOURNALOFCENTRALSOUTHFORESTRYUNIVERSITYAug.2006a[文章编号]1000-2502(2006)04-0085-04高分辨率遥感图像均值调整法分割技术研究林辉,莫登奎,熊育久,孙华(中南林业科技大学资源与环境学院,湖南长沙410004)[摘要]遥感图像分割是将以像元为基础的图像转化为以对象为基础的过程,因此,遥感图像分割是遥感图像高级分析的基础.对于中、低分辨率遥感图像来说,单个像元的面积较大,且混合像元现象严重,图像分割会

2、产生较大的误差.高分辨率遥感图像单个像元的面积较小,分割后图像上单个对象内含若干像元,便于分析和提取信息.以高分辨率遥感图像QuickBird和IKONOS为研究对象,采用均值调整法对图像进行分割和精度检验.结果表明:采用均值调整法进行高分辨率遥感图像分割具有较好的效果,图像分割的速度和精度均较高.[关键词]遥感;分割;均值调整法;模型;精度[中图分类号]TP751.1[文献标识码]ATheMethodofSegmentingHigh-resolutionRemoteSensingImagesBasedonMean-shift

3、LINHui,MODeng2kui,XIONGYu2jiu,SUNHua(TheFacultyofResourcesandEnvironment,CentralSouthUniversityofForestryandTechnology,Changsha412006,Hunan,China)Abstract:Imagesegmentationisaprocessofchangingpixel2basedimagesintoobject2basedones;soinremotesensing,imagesegmentationi

4、sthebaseofhigh2levelimageanalysis.Imagesegmentationbringserrorsinlowormedium2resolutionremotesensingimagesbecauseasinglepixelcoversalargerareaandtherearealotofmixedpixels.Onthecontrary,inahigh2resolutionremotesensingimage,apixelcoversasmallerareaandtherearelessmixed

5、pixels;soasingleobjectonasegmentedimageincludesanumberofpixels,andthusmakesitpossibletoanalyzeandextractinformation.Inthispaper,QuickBirdimagewassegmentedbymean2shiftanditsaccuracywaschecked.Theresultshowsthatmean2shiftisagoodmethodofsegmentationtohigh2resolutionrem

6、otesensingimages;boththevelocityandaccuracyofsegmentationaresatisfied.Keywords:remotesensing;segmentation;mean2shift;models;accuracy图像分割是把图像分割成具有一定特征的对象的过程.图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤,它既是目标表达和特征测量的基础,同时,又将原始图像转化成以对象为基础,使得更高层的图像分析和理解成[1,2]为可能.图像分割的方法有很多,常见的分割方法有灰度阈值法、区域增长法,

7、随着数学和信息处理技术的发展,出[3~6]现了与传统方法相结合的图像分割方法,如基于模糊集和神经网络的图像分割算法.经过对分割后图像在机时、精准度和灵活性等方面综合比较,发现这些方法各有优缺点.分辨率较低的遥感图像如ETM+和TM图像,在分割后会产生较大误差,而高分辨率遥感图像产生的误差要小得多.a[收稿日期]2006201222[修回日期]2006207214[基金项目]国家自然科学基金(30471391)“湖南省主要针叶树种高光谱遥感研究”、湖南省杰出青年基金(02JJYB005)“森林资源遥感自动识别系统的研建”和湖南省

8、教育厅青年基金项目(04B059)“基于高分辩率卫星影像立木材积表编制”.[作者简介]林辉(1965-),女,湖北黄冈人,教授,博士.博士生导师,主要从事森林经理学、遥感技术和地理信息系统的教学和科研工作.86中南林学院学报第26卷1原理方法遥感图像上的点都可以映射到特征空间

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