融入边界特征的遥感影像多尺度分割

• 作者: 周亚男 翟德超 范亚男
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 地球科学
• 关键词: 边界特征 多尺度 影像分割 加权聚合
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 36-42
• 页数: 7页
• 分类号: TP751|P237.3
• 字数: 6260字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.03.05

摘要

以往的遥感影像多尺度分割方法对边界特征分析运用较少,为此提出了融入边界特征的多尺度加权聚合遥感影像分割方法(edge-incorporated multi-scale image segmentation by weighted aggregation,EIMSSWA).首先,检测影像梯度特征生成边界图;然后,在基元合并过程中计算相邻基元间公共边界的多种统计特征,并将其同基元的其他区域特征相结合,优化基元间的相似性度量,提高影像多尺度分割结果的精度;最后,通过eCognition软件的多尺度分割、基于加权聚合的影像分割(segmentation by weighted aggregation,SWA)和EIMSSWA等3组实验来验证方法的分割精度.结果表明,EIMSSWA方法能够取得更高精度、更合理的影像分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范亚男		7	22	2.0	4.0
2	翟德超	中国科学院大学地理科学与资源研究所	2	2	1.0	1.0
4	周亚男	河海大学地理信息科学系	4	25	2.0	4.0