針對(duì)現(xiàn)有的高分辨率遙感影像面向?qū)ο蠓诸惔_定最優(yōu)分割尺度研究中,大多僅考慮了對(duì)象光譜特征而忽略了對(duì)象空間特征的局限性,采用RMNE（the ratio of mean difference to neighbors（Abs） to entropy）方法,以高分二號(hào)（GF-2）影像為數(shù)據(jù)源,利用影像紋理信息熵作為對(duì)象內(nèi)部同質(zhì)性指標(biāo),對(duì)象光譜均值與鄰域光譜均值差分絕對(duì)值作為對(duì)象之間異質(zhì)性指標(biāo),并結(jié)合目視確定茶園最優(yōu)分割尺度為170,進(jìn)而利用面向?qū)ο蠓诸惙椒▽?shí)現(xiàn)了茶園提取。結(jié)果表明,基于RMNE方法確定最優(yōu)分割尺度獲取的分割結(jié)果,較為符合真實(shí)的茶園對(duì)象邊界,并且該分割尺度下的茶園提取生產(chǎn)者精度達(dá)到96.76%,用戶精度達(dá)到83.60%。 

【文章來源】：測(cè)繪與空間地理信息. 2020,43(12)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)融合影像

影響影像多尺度分割好壞的因素有分割尺度、形狀因子、緊致度因子、波段權(quán)重等。通過預(yù)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，分割尺度小于50時(shí)，分割對(duì)象過于破碎;分割尺度大于230時(shí)單個(gè)分割對(duì)象內(nèi)含有兩種及以上地物類別。因此，本文實(shí)驗(yàn)設(shè)定多尺度分割的分割尺度范圍為50—230，以20為步長(zhǎng)進(jìn)行分割;考慮到高分辨率影像具有較明顯的形狀特征，因此適當(dāng)調(diào)高形狀因子權(quán)重為0.2，光譜因子權(quán)重為0.8，緊致度因子和光滑度因子權(quán)重各為0.5;影像4個(gè)波段權(quán)重均設(shè)為1。在設(shè)定分割參數(shù)后，依次計(jì)算每個(gè)分割尺度下RMNE的值。根據(jù)公式(1)至公式(5)計(jì)算不同分割尺度的F(ENT)、F(ΔCL)以及RMNE，結(jié)果如圖2所示。由圖2(a)可知，分割尺度從50到110時(shí)，影像對(duì)象信息熵先增大后減小，在尺度為110時(shí)達(dá)到一個(gè)局部極小值，同理，在尺度為170和230時(shí)F(ENT)也出現(xiàn)了極小值點(diǎn)，即在這3種尺度下影像對(duì)象內(nèi)部同質(zhì)性最好;由圖2(b)可知，分割尺度從50到110時(shí)，影像對(duì)象與領(lǐng)域均值差分絕對(duì)值在呈緩慢上升，在尺度為110時(shí)達(dá)到一個(gè)局部極大值，同理，在尺度為170和230時(shí)，F(xiàn)(ΔCL)也出現(xiàn)了極大值點(diǎn)，在極大值點(diǎn)處，3種尺度下影像對(duì)象之間異質(zhì)性最好;由圖2(c)可知，RMNE在尺度為110、170和230時(shí)出現(xiàn)極大值點(diǎn)。因此，根據(jù)最優(yōu)分割尺度的選擇依據(jù)，分割尺度為110、170和230時(shí)即為最優(yōu)分割尺度。選擇這3種尺度進(jìn)行多尺度分割實(shí)驗(yàn)，圖3為3種尺度的局部分割結(jié)果，影像為標(biāo)準(zhǔn)假彩色NIR、R、G合成。不同的地物對(duì)應(yīng)著不同的最優(yōu)分割尺度，由于本文是對(duì)研究區(qū)茶園進(jìn)行提取，因此需要獲得較為準(zhǔn)確的茶園邊界。從目視分析來看，相比于圖3(b)的結(jié)果，圖3(a)茶園對(duì)象較為破碎，存在輕微過分割現(xiàn)象;圖3(b)的結(jié)果相對(duì)符合真實(shí)茶園種植邊界，并且該尺度下(Scale=170)所計(jì)算的RMNE的值最大，而圖3(c)矩形框中茶園與部分林地沒有完全分割開，存在輕微欠分割現(xiàn)象。綜合整幅影像分割結(jié)果目視分析，本文研究的茶園最優(yōu)分割尺度為170。

根據(jù)2.2節(jié)中所選的影像對(duì)象特征，采用隨機(jī)森林分類器進(jìn)行茶園提取。隨機(jī)森林分類器由一組決策樹進(jìn)行預(yù)測(cè)的集成分類器，可以在少量訓(xùn)練樣本情況下構(gòu)建分類規(guī)則，泛化能力強(qiáng)且不容易過擬合，分類性能優(yōu)異。根據(jù)3.1節(jié)所確定的茶園最優(yōu)分割尺度為170，本文基于該尺度下的分割結(jié)果進(jìn)行茶園提取，并選用生產(chǎn)者精度(Producer accuracy,PA)、用戶精度(User accuracy,UA)、總體分類精度(Overall accuracy,OA)和Kappa系數(shù)作為精度評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行茶園提取效果定量評(píng)價(jià)。同時(shí)，為比較輕微的欠分割與過分割對(duì)茶園提取精度的影響，對(duì)110和230尺度下的分割結(jié)果進(jìn)行茶園提取，茶園提取的精度評(píng)價(jià)結(jié)果見表1，分割尺度下170茶園提取的PA、OA、Kappa系數(shù)最高，分別為96.76%、90.02%、0.80，表明良好的分割尺度是提高分類精度的前提;同時(shí)，分割尺度為110和230下的OA相比于170分割尺度下的OA小1%—2%,Kappa系數(shù)小0.1—0.3，表明輕微的欠分割與過分割對(duì)分類精度無明顯影響，這與文獻(xiàn)[4]得出的結(jié)論是一致的。茶園3種尺度下的茶園提取結(jié)果如圖4所示，經(jīng)與同時(shí)期Google Earth影像對(duì)照發(fā)現(xiàn)，茶園與水體、建筑及裸地能較好地區(qū)分，少數(shù)錯(cuò)分區(qū)域主要集中在林地，這是因?yàn)椴糠至值卦诠庾V、顏色、亮度特征上與茶園較為接近，而且茶樹生長(zhǎng)發(fā)育情況不一樣也會(huì)影響最終的分類結(jié)果。從總體的目視分析結(jié)果看，170分割尺度下茶園提取結(jié)果與真實(shí)茶園分布較為符合，表明本文所選取最優(yōu)分割尺度下的茶園提取結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確度。4 結(jié)束語

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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