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        變化圖斑檢測(cè)參數(shù)設(shè)置的研究

        2020-10-30 09:19:54張明昭

        張明昭

        摘要:變化圖斑檢測(cè)參數(shù)一般認(rèn)為是由“尺度”、“形狀”、“緊湊度”三要素組合而成?!熬o湊度”和“形狀”兩個(gè)要素可以在0、1之間任意取值,但在實(shí)際變化圖斑檢測(cè)參數(shù)設(shè)置過(guò)程中通常被離散化為0、1之間的9個(gè)等分點(diǎn)??梢赃@樣認(rèn)為:在尺度要素不變的情況下,上述兩個(gè)被離散化后的要素最優(yōu)后時(shí)相變化圖斑可以采取窮舉法,在81種可能產(chǎn)生的分割數(shù)據(jù)集中,將參數(shù)代入最優(yōu)參數(shù)組合精度技術(shù)參數(shù)中去,比較分析并提取出變化圖斑最優(yōu)參數(shù)組合。相比而言,尺度要素的選取要復(fù)雜的多。

        關(guān)鍵詞:波段權(quán)重;形狀要素;緊湊度權(quán)重;分割尺度

        0引言

        面對(duì)大量高分辨率的多尺度圖斑數(shù)據(jù),特別是在高分一、二號(hào),天繪一號(hào),遙感二、五、八、十四、二十四、二十六號(hào),資源三號(hào)等一大批國(guó)產(chǎn)遙感衛(wèi)星在國(guó)情監(jiān)測(cè)、環(huán)保督察、土地監(jiān)察等方向的廣泛應(yīng)用的新形勢(shì)下,以往主要借助人工“目視解譯”的方式顯然已經(jīng)不合時(shí)宜,借助云計(jì)算、人工智能、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等新的變化圖斑檢測(cè)手段的創(chuàng)新方興未艾。

        1變化圖斑檢測(cè)方法一般性流程

        從全局角度來(lái)說(shuō),變化圖斑檢測(cè)方法涵蓋目視解譯和面向?qū)ο笮妥詣?dòng)或半自動(dòng)采集。目視解譯是按照已經(jīng)成熟借助的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),借助特定環(huán)境下的解譯標(biāo)志與多種非遙感資料,對(duì)變化圖斑展開(kāi)綜合分析和邏輯推理,后期得到地物信息的過(guò)程。高清遙感圖斑出現(xiàn)之前的解譯通常是原始手動(dòng)方式或借助判讀儀器來(lái)解譯變化圖斑的,也就是目視解譯,后來(lái)慢慢成長(zhǎng)為由相關(guān)變化圖斑自動(dòng)分割算法配合下的信息采集。其過(guò)程首先是借助適當(dāng)?shù)乃惴ㄕ归_(kāi)變化圖斑補(bǔ)充改善變化圖斑的視覺(jué)效果,接下來(lái)運(yùn)用模式識(shí)別方法展開(kāi)變化圖斑自動(dòng)(或智能)識(shí)別,進(jìn)一步采集變化圖斑的信息,其關(guān)鍵是變化圖斑自動(dòng)(或智能)識(shí)別算法和變化圖斑類別的變化圖斑特征選擇。

        如圖1所示,常見(jiàn)的變化圖斑自動(dòng)(或智能)識(shí)別手段屬于挖掘像元思維角度,變化圖斑類別的特征是單個(gè)像元的值,分類算法計(jì)算的對(duì)象也是獨(dú)立存在的各個(gè)像元。但是,上述算法不能處理“不同地物光譜同質(zhì)性假象”和“同種地物光譜異質(zhì)性假象”,此外還有“同種地物光譜變異問(wèn)題”在制圖方面的弊端也無(wú)法控制,因此該方法沒(méi)有得到廣泛應(yīng)用。

        2變化圖斑機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用現(xiàn)狀

        更進(jìn)一步說(shuō),在多尺度變化圖斑檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用的今天,同高分辨率遙感平臺(tái)的不斷擴(kuò)大和完善一道,高分辨率多尺度圖斑在各行業(yè)的應(yīng)用越來(lái)越廣。與空間分辨率的積極性變化一起,常見(jiàn)的多尺度圖斑變化圖斑自動(dòng)(或智能)識(shí)別手段己經(jīng)不能滿足高分辨率多尺度圖斑的自動(dòng)(或智能)識(shí)別需求。一方面,高分辨率變化圖斑中所包含的地物細(xì)節(jié)信息非常豐富,涵蓋空間、紋理和上下文信息;在此基礎(chǔ)上,常見(jiàn)的基于像元的思維角度無(wú)法快速有效地完成信息采集工作,因此基于對(duì)象的變化圖斑分析方法(面向?qū)ο蟮淖兓瘓D斑分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法)作為多尺度圖斑分析的若干新思維角度被提出,變化圖斑分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的興起速度驚人,是變化圖斑檢測(cè)方向很具有吸引力的若干研究方向。變化圖斑分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法大體上涵蓋兩大步驟:一是對(duì)高分辨率變化圖斑展開(kāi)分割,產(chǎn)生滿足內(nèi)部同質(zhì)性和外部異質(zhì)性的“變化圖斑對(duì)象”或“變化圖斑斑塊”,而這些變化圖斑對(duì)象具有各自的光譜、空間、紋理和上下文屬性,如顏色、形狀、大小等等;二是基于分割后的變化圖斑對(duì)象的屬性信息,運(yùn)用模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)其展開(kāi)自動(dòng)(或智能)識(shí)別,而且讓自動(dòng)(或智能)識(shí)別結(jié)果可視化,以滿足一定精度要求的專題地圖的形式呈現(xiàn)出來(lái)。

        3變化圖斑分割質(zhì)量評(píng)價(jià)

        在基于對(duì)象的變化圖斑分析中,分割結(jié)果會(huì)反作用于后期的自動(dòng)(或智能)識(shí)別結(jié)果。好的分割結(jié)果會(huì)積極性變化自動(dòng)(或智能)識(shí)別的效率,同時(shí)決定自動(dòng)(或智能)識(shí)別精度的上限,是變化圖斑分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法基礎(chǔ)而且關(guān)鍵的若干環(huán)節(jié)。在遙感方向,針對(duì)有差異應(yīng)用和目的,有差異的變化圖斑分割算法不斷被提出,而多分辨率分割算法的創(chuàng)新發(fā)明被認(rèn)為是多尺度圖斑分割的若干具有決定意義的創(chuàng)造。該算法在變化圖斑分割時(shí)綜合了變化圖斑的光譜信息和空間信息,能產(chǎn)生內(nèi)部同質(zhì)性最高的變化圖斑對(duì)象,其關(guān)鍵參數(shù)有尺度、形狀要素、緊湊度要素,這些參數(shù)的不一樣組合會(huì)產(chǎn)生有差異的分割結(jié)果?;谝陨戏治?,如何評(píng)價(jià)變化圖斑檢測(cè)某個(gè)參數(shù)組合下的變化圖斑分割質(zhì)量是變化圖斑分割質(zhì)量評(píng)價(jià)方法中一定處理的若干問(wèn)題。

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