一种使用局部空间统计量的高分辨率影像显著结构提取方法.pdf

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1、第39卷第5期武汉大学学报·信息科学版V01．39No．52014年5月GeomaticsandInformationScienceofWuhanUniversityMav2014DOI：10．13203／j．whugis2012Ol44文章编号：1671—8860(2014)05—0531—05一种使用局部空问统计量的高分辨率影像显著结构提取方法陈一祥秦昆冯霞1武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，430079摘要：使用三个局部空间统计量(局部Moran’SI、局部Geary’SC和Getis)来建模影像的空间依赖性，提出了一种简单有效的获取影像

2、显著结构的方法。该方法通过对空间依赖强度特征图像进行3D阈值化来获取影像的同质区或边缘结构，实验结果表明了这三个局部空间统计量在建模影像空间依赖性和获取显著结构方面的性能差异。关键词：空间依赖；局部空间统计量；3D阈值化；结构中图法分类号：P237．4；TP753文献标志码：A高空间分辨率遥感影像已成为当前重要的数用还主要停留在对影像进行辅助分类或分割方据源。分辨率的提高使得高分辨率影像光谱异质面。性增强，类内方差变大，类间可分性降低，仅使用本文使用局部空间统计量来量化高分辨率影光谱特征不足以有效地实现影像的解译与信息提像的空间依赖性，提出了一种

3、简单有效的获取影取，因此，纹理、结构等空间特征建模与提取成为像显著结构的方法。该方法通过对空间依赖强度高分辨率影像信息处理的重要研究内容[1]。特征图像进行3D阈值化来获取影像的同质区或同质区(如建筑物屋顶、道路表面)和边缘分边缘结构。由于三个局部空间统计量在量化空间别对应地物目标的内部平坦区域和轮廓边界，它依赖性时具有不同的特点，因此，本文利用这三个提供了影像地物的重要结构信息，是人们进行影局部统计量同时进行影像显著结构的提取，以发像地物识别和提取的重要依据。因此，本文将同现它们各自的特点，并比较它们的性能差异。质区和边缘称为影像中的显著结构。

4、传统地，一般通过影像分割来获得地物目标的同质区，通过1局部空间统计量边缘检测来获得边缘。本文将从局部空间依赖的局部空间统计量(即局部空间自相关统计量)角度来认识影像中的同质区和边缘，给出一种根用来度量不同空间位置的属性关联性。对于一个据局部空间依赖性来提取高分辨影像显著结构的确定的地理位置i，设观测值为，则位置i的局新方法。部空间统计量L可表达为观测值：与其近邻观空间依赖性又叫空间自相关性，它是指空间上邻近位置属性信息的相似性。局部空间统计测值J的函数，即L—f(Y，J)(1)量，包括局部Moran’SI、局部Geary’SC和Getis采用不同

5、的函数形式和近邻规则，可得到不同的三个不同指标，可以有效地度量局部的空间相关统计量。文献[5]采用Gamma指数的形式将局性，揭示局部的空间变异模式[5。]。早期这些统计部空间统计量定义为：量主要用于分析空间点数据，近些年来一些研究人员开始将其用于分析遥感数据[8-1lJ，但这些应Fi一>ab(2)收稿日期：2013一O1—25项目来源：国家973计划资助项目(2012CB719903)；高分辨率遥感交通应用示范项目(07一Y30A05—9001—12／13)；中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(201121302020010)。第一作者：陈

6、一样，博士生，从事高分辨率遥感影像特征描述、建模与信息提取以及空间分析研究。E—mail：chenyixiang168@163．com通讯作者：秦昆，博士，教授。E—mail：qink@whu．edu．cn532武汉大学学报·信息科学版2014年5月式中，a表示位置i和J的空间相似性，一般由空邻域窗口内，使用局部空间统计量计算其空间依间权重矩阵中以元素来刻画；b表示位置i和J赖强度大小，并将其值赋给中心像元，获取空间依的属性相似性，不同的相似性度量方法对应不同赖强度特征图像。对于影像中的不同区域，其空的统计量。问依赖的强度是不同的，一般同质性区域

7、会具有1)当b一·2，时，对应局部Moran’SI统大的空间依赖性，而边缘和纹理区域空间依赖性计量I，即会较小。或者说空间变异性会较大。因此，可以根J一>()··z，(3)据空问依赖强度来间接了解影像像元的空间分布2)当b一(2～，)时，则是局部Geary’SC模式，获取影像的同质区、边缘等显著结构。统计量C，即为了更直观地察看影像地物的空间依赖性，C=>训，()·(2一，)(4)对获得的特征图像进行3D可视化，3D坐标的式中，ZU()为空间权重矩阵中次元素，用来刻画XY平面对应原影像的栅格平面，Z轴对应空间位置i和位置J的邻近性，一般采用二元化

8、的空依赖的强度。每个格网点(z，)对应一个空间依间权矩阵。如果位置在以位置i为中心、d为赖强度值z，即半径的范围内，则叫()一l，即i和