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基于多时相Sentinel-2影像和SNIC分割算法的优势树种识别 被引量：2
1
作者 岳巍 李世明 +3 位作者 李增元 刘清旺 庞勇 斯林 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期60-69,共10页
【目的】探究将简单非迭代聚类超像素分割算法(SNIC)融合到基于多时相数据的树种分类问题中,并对比分析不同时相数据组合对分类结果的影响,实现更高效、更精准的优势树种识别。【方法】以内蒙古旺业甸林场为研究区,在Google Earth Engin... 【目的】探究将简单非迭代聚类超像素分割算法(SNIC)融合到基于多时相数据的树种分类问题中,并对比分析不同时相数据组合对分类结果的影响,实现更高效、更精准的优势树种识别。【方法】以内蒙古旺业甸林场为研究区,在Google Earth Engine(GEE)云计算平台上利用多时相Sentinel-2多光谱数据提取波段反射率特征和光谱指数特征,采用SNIC和支持向量机(SVM)机器学习分类方法,实现面向对象的优势树种识别,并分析不同时相数据组合对优势树种识别精度的影响。【结果】多时相数据组合的分类精度明显高于各季节单时相数据。对比不同多时相数据组合分类结果,春、秋2个季节时间序列组合数据的分类精度与多季节组合数据结果相近,总体精度分别为94.5%、95.0%和95.8%。【结论】基于多时相Sentinel-2影像和SNIC分割算法的面向对象分类方法能够快速、准确识别优势树种,多季节组合数据的分类结果最优,春、秋2个季节时间序列数据也能获得较好分类结果,总体精度与最优结果差距较小。 展开更多
关键词 多时相 简单非迭代聚类超像素分割算法 树种识别 时间序列
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改进的简单非迭代聚类的遥感影像分割研究 被引量：9
2
作者 孙玮婕 杨军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第13期185-192,共8页
简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)超像素算法依赖超像素设置数目的大小,容易产生欠分割或者过分割的现象,且运行速度不高。提出一种改进的简单非迭代聚类(Simple Non-Iterative Clustering,SNIC)超像素算法... 简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)超像素算法依赖超像素设置数目的大小,容易产生欠分割或者过分割的现象,且运行速度不高。提出一种改进的简单非迭代聚类(Simple Non-Iterative Clustering,SNIC)超像素算法对遥感影像进行分割。采用SNIC超像素获取初始分割结果;利用动态阈值对原始影像进行分割;对影像进行两次作差,从而对SNIC分割结果进行修正;选取满足一定条件的分割线即为最终的分割结果。实验结果表明,该算法在分割精度、召回率和运行时间上都获得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 遥感影像 图像分割 简单非迭代聚类 动态阈值
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