Knowledge Resource Center for Ecological Environment in Arid Area
面向对象的GF-1遥感影像多尺度分割研究 | |
其他题名 | Study on multi-scale segmentation of GF-1remote sensing image with object-oriented method |
张华1; 张改改2 | |
来源期刊 | 甘肃农业大学学报
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ISSN | 1003-4315 |
出版年 | 2018 |
卷号 | 53期号:4页码:116-123 |
中文摘要 | 【目的】探索基于GF-1遥感影像的干旱区绿洲地物的最优分割尺度,为民勤绿洲地物的高精度提取奠定基础.【方法】本研究采用了综合类内一致性与类间异质性两种指数构建的RMAS分割指数,以国产GF-1遥感影像为数据源,民勤绿洲为试验区,获取了建筑物、林地与耕地的最优分割尺度;通过参考对象与分割对象之间的光谱与位置关系,提出了使用光谱相似性指数SSI以及分割距离指数SDI对分割质量进行评价;使用最邻近分类法对试验区地物进行提取.【结果】1)试验区建筑物、林地以及耕地的最优分割尺度为50、30、80;2)最优分割尺度下,SSI指数接近0,且SDI指数最小;3)地物提取的总体精度为87.50%,Kappa系数为84.35%,3种地物在最优分割尺度下提取的精度分别为82.86%、89.29%、96.15%.【结论】通过RMAS指数能够准确获取最优分割尺度,以达到较高的地物提取精度. |
英文摘要 | 【Objective】To explore the optimal segmentation scale of the arid region based on GF-1remote sensing image,and lay the foundation for the high accuracy extraction of the ground objects of Minqin oasis.【Method】The RMASsegmentation index was constructed by combining interclass consistency and interclass heterogeneity,which was used to obtain the optimal segmentation scale of the building,woodland and cultivated land.GF-1remote sensing image was used as the data source.Considering the relationship between spectral and position,the spectral similarity index (SSI)and the segmentation distance index(SDI)were used to evaluate the segmentation result.The nearest neighbor classification was used to extract the features of the research area.【Result】The optimal scale was 50,30and 80respectively.In the optimal segmentation scale,the SSIindex was close to 0and the SDIindex was the smallest.The overall classification accuracy was 87.50%,and the kappacoefficient was 84.35%.The producer accuracy of the building,woodland and cultivated land were 82.86%,89.29%and 96.15%respectively.【Conclusion】The optimal segmentation scale could be accurately obtained by RMASindex for high extraction accuracy. |
中文关键词 | 面向对象 ; 影像分割 ; 最优分割尺度 ; 尺度评价 |
英文关键词 | RMAS object-oriented image segmentation optimal scale scale evaluation RMAS |
语种 | 中文 |
国家 | 中国 |
收录类别 | CSCD |
WOS类目 | REMOTE SENSING |
WOS研究方向 | Remote Sensing |
CSCD记录号 | CSCD:6340962 |
来源机构 | 西北师范大学 |
资源类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/237528 |
作者单位 | 1.西北师范大学地理与环境科学学院;;兰州大学生命科学学院, ;;, 兰州;;兰州, 甘肃;;甘肃 730070;;730000, 中国; 2.西北师范大学地理与环境科学学院, 兰州, 甘肃 730070, 中国 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 张华,张改改. 面向对象的GF-1遥感影像多尺度分割研究[J]. 西北师范大学,2018,53(4):116-123. |
APA | 张华,&张改改.(2018).面向对象的GF-1遥感影像多尺度分割研究.甘肃农业大学学报,53(4),116-123. |
MLA | 张华,et al."面向对象的GF-1遥感影像多尺度分割研究".甘肃农业大学学报 53.4(2018):116-123. |
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