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        基于層次化混合模型的高分辨率遙感影像分割方法研究

        2023-03-23 00:38:33
        測(cè)繪學(xué)報(bào) 2023年1期
        關(guān)鍵詞:層次化高分辨率測(cè)度

        石 雪

        桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院,廣西 桂林 541004

        高分辨率遙感影像具有同一目標(biāo)區(qū)域內(nèi)像素異質(zhì)性增強(qiáng)、不同目標(biāo)區(qū)域間像素同質(zhì)性增強(qiáng)等特征,這給其分割方法的設(shè)計(jì)帶來了困難和挑戰(zhàn)。在統(tǒng)計(jì)意義上,高分辨率遙感影像的特征使其各目標(biāo)區(qū)域內(nèi)像素光譜測(cè)度統(tǒng)計(jì)分布主要呈現(xiàn)出非對(duì)稱、重尾、尖峰和多峰等復(fù)雜統(tǒng)計(jì)特性,準(zhǔn)確建模高分辨率遙感影像內(nèi)像素光譜測(cè)度統(tǒng)計(jì)分布是獲得高質(zhì)量影像分割結(jié)果的有效途徑之一,而傳統(tǒng)混合模型難以滿足準(zhǔn)確建模像素光譜測(cè)度復(fù)雜統(tǒng)計(jì)分布的要求,如何準(zhǔn)確建模影像統(tǒng)計(jì)模型并提高影像分割精度成為高分辨率遙感影像分割方法設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問題。為此,論文提出一種層次化混合模型用于建模復(fù)雜特性的統(tǒng)計(jì)分布,并依此設(shè)計(jì)基于層次化混合模型的高分辨率遙感影像分割方法。

        (1) 提出一種具有層次性結(jié)構(gòu)的混合模型,稱為層次化混合模型,用于解決高分辨率遙感影像內(nèi)像素光譜測(cè)度復(fù)雜統(tǒng)計(jì)分布的建模問題。層次化混合模型定義為若干個(gè)組分概率分布加權(quán)和,用于建模整幅影像內(nèi)像素光譜測(cè)度統(tǒng)計(jì)分布;其組分定義為若干個(gè)分量概率分布加權(quán)和,用于建模影像各目標(biāo)區(qū)域內(nèi)像素光譜測(cè)度復(fù)雜統(tǒng)計(jì)分布;其分量由同一已知概率分布定義,用于建模目標(biāo)區(qū)域中子區(qū)域內(nèi)像素光譜測(cè)度的統(tǒng)計(jì)分布。綜上,層次化混合模型包含兩層結(jié)構(gòu),其中組分構(gòu)成了模型的第一層結(jié)構(gòu),分量構(gòu)成了模型的第二層結(jié)構(gòu)。層次化混合模型通過準(zhǔn)確建模像素光譜測(cè)度的統(tǒng)計(jì)分布,可有效地利用影像內(nèi)光譜信息,進(jìn)而提高影像分割結(jié)果的質(zhì)量。

        (2) 依據(jù)層次化混合模型的建模能力,提出基于層次化混合模型的高分辨率遙感影像分割方法。采用層次化混合模型建模高分辨率遙感影像的統(tǒng)計(jì)模型,其中針對(duì)全色遙感影像的統(tǒng)計(jì)特性,采用高斯分布作為層次化混合模型分量;針對(duì)多光譜遙感影像的統(tǒng)計(jì)特性,采用多元高斯分布作為層次化混合模型分量;針對(duì)合成孔徑雷達(dá)影像的統(tǒng)計(jì)特性,采用伽馬分布作為層次化混合模型分量。采用高斯-馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型建模組分權(quán)重先驗(yàn)分布以有效地利用影像內(nèi)像素空間位置信息。根據(jù)貝葉斯定理,構(gòu)建模型參數(shù)的后驗(yàn)分布作為影像分割模型,并設(shè)計(jì)期望最大化/馬爾可夫鏈蒙特卡洛(Expectation Maximization/Markov Chain Monte Carlo,EM/MCMC)方法求解分割模型以獲得最優(yōu)模型參數(shù),通過最大化后驗(yàn)概率實(shí)現(xiàn)影像分割。

        (3) 為了驗(yàn)證提出分割方法的有效性,采用提出方法和基于統(tǒng)計(jì)模型的對(duì)比方法對(duì)高分辨率全色、多光譜和合成孔徑雷達(dá)影像進(jìn)行分割試驗(yàn),并定性和定量地分析試驗(yàn)結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果表明提出方法具有準(zhǔn)確建模高分辨率遙感影像內(nèi)像素光譜測(cè)度的非對(duì)稱、重尾、尖峰或平坦峰和雙峰等復(fù)雜統(tǒng)計(jì)分布的能力,且可實(shí)現(xiàn)高精度和高效率的高分辨率遙感影像分割。

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