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一种高分遥感影像物体分割质量评价方法 被引量:4
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作者 毛召武 程结海 袁占良 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2016年第5期36-40,共5页
影像分割是面向对象影像分析的重要环节,影像分割结果质量影响着后续的影像信息提取。对影像分割结果进行评价并从不同的分割结果中选出最优分割结果十分重要。本文综合考虑与参考对象相交的所有分割对象的影响,提出了一种高分遥感影像... 影像分割是面向对象影像分析的重要环节,影像分割结果质量影响着后续的影像信息提取。对影像分割结果进行评价并从不同的分割结果中选出最优分割结果十分重要。本文综合考虑与参考对象相交的所有分割对象的影响,提出了一种高分遥感影像物体分割质量评价方法。该方法用ESI和CDI两个指标来定量评价影像物体分割结果质量,并用ESI和CDI指标组合,确定影像物体的最优分割结果。将该方法应用于Geo Eye-1高分遥感影像物体分割结果质量评价,试验结果证明了该评价方法的有效性。 展开更多
关键词 高分遥感影像 分割质量评价 面积差异 位置差异
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形位相似的影像分割质量评价方法 被引量:2
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作者 陈洋 范荣双 +1 位作者 王竞雪 李巍 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2018年第9期98-102,128,共6页
针对传统遥感影像分割质量评价方法缺少定量评价,该文在顾及参考对象与分割对象之间形状和位置关系差异的基础上,提出一种基于形位相似的遥感影像分割质量评价方法。采用该文提出的评价方法对多尺度分割算法和分水岭分割算法的分割结果... 针对传统遥感影像分割质量评价方法缺少定量评价,该文在顾及参考对象与分割对象之间形状和位置关系差异的基础上,提出一种基于形位相似的遥感影像分割质量评价方法。采用该文提出的评价方法对多尺度分割算法和分水岭分割算法的分割结果进行评价。结果表明:该方法能客观定量评价分割影像质量,得到最佳影像分割结果对象与参考对象的边界具有较高形位相似;并且该文评价方法能确定遥感影像最佳的分割尺度参数,有利于提高后续基于面向对象分类方法的精度。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 影像分割 形状指数 分割质量评价
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顾及面积和位置差异的高分遥感影像分割质量评价方法 被引量:1
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作者 毛召武 程结海 袁占良 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期186-193,共8页
高分遥感影像分割质量对面向对象分类精度有着重要的影响,良好的影像分割质量有利于得到较高的分类精度。对高分遥感影像分割质量进行评价,从而找到最优的分割结果就显得十分重要。通过对比参考对象和分割对象之间的面积和位置差异,提... 高分遥感影像分割质量对面向对象分类精度有着重要的影响,良好的影像分割质量有利于得到较高的分类精度。对高分遥感影像分割质量进行评价,从而找到最优的分割结果就显得十分重要。通过对比参考对象和分割对象之间的面积和位置差异,提出了一种新的高分遥感影像分割质量评价方法。将该评价方法应用于GeoEye-1高分遥感影像分割质量评价,试验结果表明:该评价方法能客观地评价影像分割质量,所得到的最优分割结果与参考对象边界匹配程度高,有利于影像后续的分类。 展开更多
关键词 高分遥感影像 分割质量评价 面积差异 位置差异
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影像分割数据质量评价与参数优选方法研究
4
作者 韩希光 刘勇 《现代农业科技》 2017年第22期222-225,共4页
针对遥感影像分割数据质量评价与参数优选问题,本文提出了一种基于顶点距离度量的评价指数,通过计算匹配分割对象顶点与参考多边形边界之间的位置关系及其距离度量评价影像分割结果。该方法可使所选最优分割数据集中的匹配分割对象与参... 针对遥感影像分割数据质量评价与参数优选问题,本文提出了一种基于顶点距离度量的评价指数,通过计算匹配分割对象顶点与参考多边形边界之间的位置关系及其距离度量评价影像分割结果。该方法可使所选最优分割数据集中的匹配分割对象与参考多边形之间保持较高的几何一致性,较大程度地减轻欠分割和过分割效应。通过对World View 2、Quick Bird和ALOS等3个高分辨率卫星影像中农田、水体、林地和建筑物等多种地物类型的试验分析,表明多数最优分割数据集中匹配分割对象与参考多边形间的面积重合度达到70%及以上。本研究可为遥感影像分割数据质量评价和参数优选提供一种有效方法。 展开更多
关键词 影像分割质量评价 基于对象影像分析 分割参数优选 顶点距离度量
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高空间分辨率遥感影像分割定量实验评价方法综述 被引量:15
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作者 陈扬洋 明冬萍 +1 位作者 徐录 赵璐 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期818-830,共13页
GEOBIA(Geographic Object-Based Image Analysis)技术针对高空间分辨率遥感影像分析的效果和精度远优于基于像元的传统方法。影像分割作为GEOBIA中的关键技术,学者们对此已经做了大量的研究,提出众多分割算法。对分割算法进行评价和分... GEOBIA(Geographic Object-Based Image Analysis)技术针对高空间分辨率遥感影像分析的效果和精度远优于基于像元的传统方法。影像分割作为GEOBIA中的关键技术,学者们对此已经做了大量的研究,提出众多分割算法。对分割算法进行评价和分割技术本身同样重要,通过分割评价可以对分割算法的性能进行评价,比较不同分割算法的优劣,为影像选择合适的分割算法并设定合适的分割参数。影像分割的目的是为了实现影像分析操作的自动化,而主观评价法、系统评价法和分析评价法,因其无法给出客观定量指标的特点,难以应用于实时、自动化的高分辨率影像信息提取与分析系统当中。加之近年来针对分割评价方法的研究远远落后于分割算法本身,因此对定量分割评价方法进行综述对于影像分割方法及其应用研究意义重大。本文对现有的评价方法进行系统总结,建立了针对高空间分辨率遥感影像分割评价方法的分类体系。对各种方法,特别是定量的实验评价法进行对比,分析其应用范围和优劣,最后指出了高空间分辨率遥感影像分割评价未来的改进方向和应用前景。 展开更多
关键词 高空间分辨率遥感影像 GEOBIA 分割质量评价 差异评价 优度评价
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