针对PSI(Pixel Shape Index)算法存在的弊端,本文对其加以改进,提出一种光谱阈值自适应的改进型像元形状指数(Improved Pixel Shape Index of Adaptive Spectral Threshold,IPSIAST)算法。相比原算法,新算法的改进主要体现在:1)在方向...针对PSI(Pixel Shape Index)算法存在的弊端,本文对其加以改进,提出一种光谱阈值自适应的改进型像元形状指数(Improved Pixel Shape Index of Adaptive Spectral Threshold,IPSIAST)算法。相比原算法,新算法的改进主要体现在:1)在方向线生成阶段,为了充分考虑不同波段光谱特征的同质性存在的差异,每个波段数据层方向线的生成分开独立进行,提高了方向线生成的合理性;2)将每一条方向线长度定义为各波段数据层在该方向的方向线长度的加权和,以体现不同波段光谱特征之间同质性上存在的差异,从而提高像元PSI值的精确性;3)光谱阈值T1能根据局部区域内光谱特征同质性的大小而自适应地调整,降低了地物边缘处的对比度对像元形状指数计算的影响。最后,结合目视对比和5个定量评价指标,通过影像分割对比实验证明:相比PSI指数,IPSIAST指数能进一步提高影像的分割精度。展开更多
文摘针对PSI(Pixel Shape Index)算法存在的弊端,本文对其加以改进,提出一种光谱阈值自适应的改进型像元形状指数(Improved Pixel Shape Index of Adaptive Spectral Threshold,IPSIAST)算法。相比原算法,新算法的改进主要体现在:1)在方向线生成阶段,为了充分考虑不同波段光谱特征的同质性存在的差异,每个波段数据层方向线的生成分开独立进行,提高了方向线生成的合理性;2)将每一条方向线长度定义为各波段数据层在该方向的方向线长度的加权和,以体现不同波段光谱特征之间同质性上存在的差异,从而提高像元PSI值的精确性;3)光谱阈值T1能根据局部区域内光谱特征同质性的大小而自适应地调整,降低了地物边缘处的对比度对像元形状指数计算的影响。最后,结合目视对比和5个定量评价指标,通过影像分割对比实验证明:相比PSI指数,IPSIAST指数能进一步提高影像的分割精度。
