模糊区域级MRF方法在城镇自动识别中的应用

• 作者: 刘跃华 徐雪松 申立智 陈浪 陈荣元
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 城镇识别 模糊C均值算法 空间信息 马尔可夫模型
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 489-494
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41|TP751
• 字数: 4170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.02.033

摘要

针对遥感影像中城镇区域内外的自然地物难以区分,城镇区域不易完整识别的问题,提出一种对象级模糊MRF识别方法.该方法首先通过光谱信息和空间梯度分析得到城镇种子点(人造地物顶部点和阴影点);然后由均值漂移算法过分割影像;再对过分割区域建立MRF,在迭代过程中用MRF的条件概率矩阵代替模糊C均值聚类算法的隶属度矩阵,并保持包含种子点的区域类别不变,从而实现城镇识别.对于QuickBird和Ikonos遥感影像,该模型能够兼顾城镇区域自动识别过程中的随机性与模糊性,很好地利用了空间相关信息,有效识别出了城镇区域.