曾诚
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：武汉大学遥感信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划重庆市国土资源和房屋管理局科技计划项目国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于数据场和密度聚类的高分辨率影像居民区提取被引量：1
- 2017年
- 数据场通过模拟物理场中对象间的相互作用,来描述数据对象间的相互作用关系。数据场中的势值高低反映对象间相关程度,故在遥感影像中可用数据场来刻画像元间的空间相关性特征。提出了一种基于数据场和密度聚类的高分辨率居民区有效提取的方法。首先,利用数据场计算遥感影像的势值特征图像;然后,对势值图像进行分水岭分割,提取分割所得对象块的形心;最后,对形心进行基于密度的聚类,从而实现居民区提取。实验结果表明,基于此方法进行高分辨率遥感影像的居民区提取相对于传统方法具有更好的鲁棒性和高效性。
- 岳梦雪秦昆张恩兵张恩兵张晔
- 关键词：数据场密度聚类高分辨率遥感影像
- 基于变差函数和格网划分的居民区特征描述与提取
- 2016年
- 变差函数作为一种有效的结构特征描述方法,在高分遥感影像居民区提取中有较好的应用。然而,现有利用变差函数进行居民区提取的方法大多采用基于像元的移动窗口,当数据量较大时,计算效率较低,实用性较差,并且针对不同数据源描述纹理结构特征时选取参数的稳健性和有效性较差。为此,采用基于变差函数和格网划分的方法进行居民区的有效提取。首先,将原始影像规则划分为较小的格网单元,作为后续影像处理的基本单元;然后,依据选取的目标与背景样本计算纹理差值曲线,并基于该曲线选取最优纹理结构的特征描述参数;最后,利用计算得到的纹理特征从高分影像中提取居民区。实验结果表明,上述算法在对多种高分影像数据提取居民区时,具有更好的空间结构特征描述能力和较高的计算效率。
- 张恩兵秦昆岳梦雪张晔曾诚
- 关键词：变差函数居民区稳健性空间结构
