基于层次密度分析的遥感影像分割方法

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基于层次密度分析的遥感影像分割方法

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2008 > 33(3): 310-313

龚龑, 舒宁. 基于层次密度分析的遥感影像分割方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(3): 310-313.

引用本文:

龚龑, 舒宁. 基于层次密度分析的遥感影像分割方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(3): 310-313.

GONG Yan, SHU Ning. Remote Sensing Image Segmentation Based on Hierarchy Density Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(3): 310-313.

Citation:

GONG Yan, SHU Ning. Remote Sensing Image Segmentation Based on Hierarchy Density Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(3): 310-313.

基于层次密度分析的遥感影像分割方法

龚龑¹,
舒宁¹

¹武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家973计划资助项目(2006CB701303,2004CB318206)，国家自然科学基金资助项目(40371079)

作者简介:
龚龑,博士,讲师,现主要从事遥感影像分析与应用研究。

中图分类号: P237.3

Remote Sensing Image Segmentation Based on Hierarchy Density Analysis

GONG Yan¹,
SHU Ning¹

¹School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家973计划资助项目(2006CB701303,2004CB318206)，国家自然科学基金资助项目(40371079)

摘要: 传统的全局性密度分析指标往往无法适应局部集群分布特征,提出一种新的层次密度分析方法,达到自适应遥感影像分割的目的,取得了较好效果。
- 多光谱 /
- 高光谱 /
- 分割 /
- 层次密度分析
Abstract: A measure of density analysis to segmente remote sensing image is presented.Operated against the complexity of remote sensing image spectral space,the new algorithm of HDA(hierarchy density analysis) take a two-step strategy to analyse the feature-space in order to get self-adaptive segmentation,which including grid clustering,parameter estimating and neighbour density analysizing.
- multi spectral /
- hyper spectral /
- segmentation /
- HDA

[1]	汪韬阳, 李熙, 田礼乔, 陈振炜, 李治江, 张过, 李德仁, 沈欣, 李欣, 蒋博洋, 周屈, 邓实权, 王剑茹, 朱浩楠. 城市建筑群航天遥感动态监测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(5): 640-650. doi: 10.13203/j.whugis20200096
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[3]	刘秀英, 王力, 常庆瑞, 宋荣杰. 利用包络线消除法反演黄绵土水分含量 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(5): 661-668. doi: 10.13203/j.whugis20150006
[4]	秦占飞, 申健, 谢宝妮, 严林, 常庆瑞. 引黄灌区水稻叶面积指数的高光谱估测模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(8): 1159-1166. doi: 10.13203/j.whugis20150132
[5]	徐亚明, 石娟, 安动动, 马旭东. 利用影像分割和匹配特征进行无人机影像变化检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(10): 1286-1291. doi: 10.13203/j.whugis20140873
[6]	秦占飞, 常庆瑞, 申健, 于洋, 刘佳岐. 引黄灌区水稻红边特征及SPAD高光谱预测模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(9): 1168-1175. doi: 10.13203/j.whugis20140516
[7]	方圣辉, 乐源, 梁琦. 基于连续小波分析的混合植被叶绿素反演 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(3): 296-302.
[8]	彭小婷, 高文秀, 王俊杰. 基于包络线去除和偏最小二乘的土壤参数光谱反演 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(7): 862-866.
[9]	陈启浩, 刘修国, 陈奇. 一种综合多特征的全极化SAR图像分割方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1419-1424.
[10]	黄晓东, 刘修国, 陈启浩, 陈奇. 一种综合多特征的全极化SAR建筑物分割模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(4): 450-454.
[11]	史硕, 龚威, 祝波, 宋沙磊. 新型对地观测多光谱激光雷达及其控制实现 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(11): 1294-1297.
[12]	赵海涛, 张兵, 左正立, 陈正超. 推扫式高光谱传感器集成的POS系统视准轴及位置偏差检校 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(8): 973-977.
[13]	胡举, 杨辽, 沈金祥, 吴小波. 一种基于分割的机载LiDAR点云数据滤波 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(3): 318-321.
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[19]	张小红, 耿江辉. 机载激光扫描测高中激光脚点点群分割新方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(7): 586-588.
[20]	吴波, 张良培, 李平湘. 基于支撑向量机概率输出的高光谱影像混合像元分解 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(1): 51-54.

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基于层次密度分析的遥感影像分割方法

龚龑¹,
舒宁¹

¹武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家973计划资助项目(2006CB701303,2004CB318206)，国家自然科学基金资助项目(40371079)

作者简介:
龚龑,博士,讲师,现主要从事遥感影像分析与应用研究。

收稿日期: 2007-12-28
修回日期: 2007-12-28
刊出日期: 2008-03-05

中图分类号: P237.3

关键词:

层次密度分析

摘要: 传统的全局性密度分析指标往往无法适应局部集群分布特征,提出一种新的层次密度分析方法,达到自适应遥感影像分割的目的,取得了较好效果。

English Abstract

龚龑, 舒宁. 基于层次密度分析的遥感影像分割方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(3): 310-313.

引用本文:

龚龑, 舒宁. 基于层次密度分析的遥感影像分割方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(3): 310-313.

GONG Yan, SHU Ning. Remote Sensing Image Segmentation Based on Hierarchy Density Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(3): 310-313.

Citation:

GONG Yan, SHU Ning. Remote Sensing Image Segmentation Based on Hierarchy Density Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(3): 310-313.

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