一种基于自适应M-S模型的遥感影像分割方法

• 作者: 余岸竹 江刚武 贺达 赵明衍 韩卫华
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: M-S模型 最小生成树 边缘信息 纹理信息 多尺度分割
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 摄影测量与遥感
• 页码范围: 155-160
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 字数: 3604字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2019.02.009

摘要

提出一种基于自适应M-S模型的遥感影像多特征融合的分割方法.首先结合改进的Sobel算子进行阈值化轮廓提取方法提取边缘信息;然后利用波段距离加权函数计算边权值,同时按照一定的原则加入边缘特征,采用最小生成树算法获得初始分割对象;最后在光谱特征和纹理特征的辅助下进行自适应M-S模型合并,合并后的对象即为分割结果.为了验证该方法的可行性,采用Quickbird影像和高分二号影像进行实验分析并对结果做出定性和定量评估.实验结果表明,基于自适应M-S模型的遥感影像分割方法的分割精度优于分形网络演化算法,同时分割速度也略有提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江刚武		50	501	13.0	20.0
2	余岸竹		23	72	4.0	7.0