高分辨率遥感影像分割方法综述
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作者 简介 ： 傅刚， 男， 高级工程 师 ， 武 汉大学测绘 工程 专业本科毕 业 ， 工学学士。长期从 事测绘地理信 息产品检 查验收和测绘仪 器计量检
定工作 ． 先后 主持 、 参 与完成 了多项 国家和 自治 区重大测绘地理信 息项 目的检 查验 收工作 ， 并 主持 完成 了内蒙古 自治 区Ｇ Ｐ Ｓ ￣ －
遥感测绘 ２ ０ １ ６ 年 第 六期
小， 或者灰度范围重叠较大时， 这种方法的结果往往不够理 言 ， 由于其丰富的地表细节信息 ， 使得外界条件变化 ， 包括 想。根本原 因， 就是 阈值法只考虑了像元灰度这一单一属 太 阳光照射 、 阴影等因素 ， 对其成像过程产生较大影 响 ， 加 性， 忽略了其他诸多信息 ， 所以这种方法在对高分辨率遥感 之 “ 同物异 谱 ” 和“ 异 物 同谱 ” 现象 的存 在 ， 使 得 获取 较 好 的 影像进行分割时 ， 难 以扩展到多波段彩色空间， 因此较少被 影像分割结果变得异常困难 。因此 ， 通常的基 于物理模 型 采用 。 的方法 ， 都要求满足一定的约束和条件 ， 因此在应用中受到
２ ０ １ ６ 年第六期 遥感测绘
ＷＥ Ｓ Ｔ Ｒ Ｎ Ｒ Ｅ Ｓ Ｏ Ｕ 只 Ｃ Ｅ Ｓ
西 部鸳
高分辨率遥感影像分割方法综述
傅 刚
内蒙古 自治区测绘产品质量监督检验站
呼和浩特 ０ １ ０ ０ ２ ０
摘要 ： 随着遥感技术的发展 ， 遥感影像的空间分辨率不断提升 ， 民用商业卫星已达亚米级 ， 这给传统的图像处理方法 带来 了挑战， 于是提出了面向对象的分析方法 ， 这种分析方法不再基于像元 ， 而是基于由若干像元组成的对象 ， 因此 ， 面向 对象方法的基础 ， 是要求准确地获取对象 ， 而这一点依赖于影像分割技术 。本文调研整理了目前主要的遥感影像分割方 法， 并针对高分辨率影像的特点 ， 对这些方法的适用性进行了分析说明 ， 并指出了分割技术未来的发展方向。
高分辨率遥感影像包括高空间分辨率 、 高时间分辨率
泛应用 ， 这种方法与传统 的基于像元的分析方法不同， 它是 四类 ： 一是传统 的基于像元 的分割方法 ， 包括阈值法 、 最近 将若 干像元按照一定 的规则合并 为“ 对象 ” ， 再对对象进行 邻法 、 聚类法等 ； 二是基于边缘检测的分割方法 ， 包括 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 分类 的方法 。显然 ， 如何合理地把像元合并为对象 ， 是面 向 算子 ， Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ 算子等 ； 三是基于对象或区域 的分割方法 ， 包括 对象方法成败 的关键 。把像元合并为对象这一过程 ， 在遥 像元合并等 ； 四是基于物理模型的分割方法 ， 这类方法 由于
关键 词 ： 影像 分 割 ： 面 向对 象 ： 高空 间分 辨率 １ ． 引言
２ ． 高法大体上可以分为两类 ： 自上而下 是 根 据 和高光谱分辨率 。其中 ， 高空间分辨率影像能够为我们提 型 和 自下 而 上 型 。 自上 而 下 型 又称 为 知识 驱 动 型 ， 供丰富的地物形状 、 纹理等信息 ， 因此对于提升地物识别 的 知识规则 和先验模型来直接指导分割过程。 自 下而上型又 称为数据驱动型 ， 是根据影像数据 自身的特征直 接对影像 精度有很大帮助 ， 如今 ， 多颗卫星都可以有偿提供空间分辨 率高达米级和亚米级 的遥感影像数据 ， 本文 的高分辨率遥 进行分割 ， 通常所说 的遥感影像分割多属于这一类型。 感影像主要是指高空间分辨率的遥感影像 。 然而 ， 更多学者倾 向于从分割原理人手对分割算法进 近年来 ， 面向对象 的遥感影像分析和处理方法得到广 行分类 。按照分割原理来分 ， 可将遥感影像分割方法分为
收机检 定场 、 呼和浩特 白塔 比长基 线场的技术改造 ， 以及测绘仪 器多功能检 定平 台的设计建造等专业技术工作 ， 在 区内外专业
刊 物上发 表 多篇专业论文 ， 具有扎 实的理论基础和丰富的工作经验 。
Ｒ Ｅ Ｓ ＯＵＲ ＣＥ Ｓ ｌ １ ３ ５
郝 鸳 Ｗ Ｅ Ｓ Ｔ Ｒ Ｎ Ｒ Ｅ Ｓ ０ Ｕ Ｒ Ｃ Ｅ Ｓ
感中， 称为影像 分割。影像分割是指将影像分割为若 干对 原 理 复杂 ， 通 常较 少 采 用 。 除此 之 外 ， 在 这 些 方 法 的基 础 象 区域 ， 每个对象 区域 内的像元之间具有较好的相似性 ， 同 上 ， 又 衍生 出一些 新 的数学 方 法 ， 也 获得 了广泛 的应 用 。 由 时保证对象 区域之 间有较大的异质性。这种相似性通常是 于遥感影像通常是多波段 的灰度图像 ， 因此灰度 图像分割 指灰度 、 色彩 、 形状和纹理等特征 。在计算机视觉领域 ， 已 方法 扩展 到彩 色 空 间即可应 用 于遥感 影像 …。 经产生 了很多种 图像分割算法 ， 但是这些算法往往难 以直 ２ － １ 基于像元的分割方法 接应用到遥感影像 上 ， 这是 因为遥感影像 的成像方式具有 阈值法是最简单的 图像分割算法 ， 一般单波段影像是 特殊性 。对于高分辨率遥感影像而言 ， 其空间分辨率高 、 纹 由不同灰度级 的像元所组成的 ， 这一点可 以从 图像 的直方 理信息非常丰富， 但是其光谱信息相对不足 ， 再加上遥感影 图上 明确 看 出 ， 不 同 的灰 度级 都 有对 应 的像元 数 量 ， 选择 合 像的分析通 常要从不 同的尺度着手 ， 因此如何更好地对高 理的阈值就可以将图像分割为若干对象区域乜 。这种方法 分辨率遥感影像进行分割是亟待解决 的问题 。本文主要总 原 理简 单 ， 不需 要 先 验 知识 ， 设 计 容 易 且 速度 快 ， 特 别 是 当 结 了适 合 高分 辨 率 遥 感 影 像 的分 割方 法 ， 并 在 此基 础 上 提 影像上感兴趣 目标所在 区域的灰度值与周 围相差很大时 ， 出了未来 的热点和发展趋势。 能有效 地执 行分割 。但是 当影像 中像元 间的灰度差异较
定工作 ． 先后 主持 、 参 与完成 了多项 国家和 自治 区重大测绘地理信 息项 目的检 查验 收工作 ， 并 主持 完成 了内蒙古 自治 区Ｇ Ｐ Ｓ ￣ －
遥感测绘 ２ ０ １ ６ 年 第 六期
小， 或者灰度范围重叠较大时， 这种方法的结果往往不够理 言 ， 由于其丰富的地表细节信息 ， 使得外界条件变化 ， 包括 想。根本原 因， 就是 阈值法只考虑了像元灰度这一单一属 太 阳光照射 、 阴影等因素 ， 对其成像过程产生较大影 响 ， 加 性， 忽略了其他诸多信息 ， 所以这种方法在对高分辨率遥感 之 “ 同物异 谱 ” 和“ 异 物 同谱 ” 现象 的存 在 ， 使 得 获取 较 好 的 影像进行分割时 ， 难 以扩展到多波段彩色空间， 因此较少被 影像分割结果变得异常困难 。因此 ， 通常的基 于物理模 型 采用 。 的方法 ， 都要求满足一定的约束和条件 ， 因此在应用中受到
２ ０ １ ６ 年第六期 遥感测绘
ＷＥ Ｓ Ｔ Ｒ Ｎ Ｒ Ｅ Ｓ Ｏ Ｕ 只 Ｃ Ｅ Ｓ
西 部鸳
高分辨率遥感影像分割方法综述
傅 刚
内蒙古 自治区测绘产品质量监督检验站
呼和浩特 ０ １ ０ ０ ２ ０
摘要 ： 随着遥感技术的发展 ， 遥感影像的空间分辨率不断提升 ， 民用商业卫星已达亚米级 ， 这给传统的图像处理方法 带来 了挑战， 于是提出了面向对象的分析方法 ， 这种分析方法不再基于像元 ， 而是基于由若干像元组成的对象 ， 因此 ， 面向 对象方法的基础 ， 是要求准确地获取对象 ， 而这一点依赖于影像分割技术 。本文调研整理了目前主要的遥感影像分割方 法， 并针对高分辨率影像的特点 ， 对这些方法的适用性进行了分析说明 ， 并指出了分割技术未来的发展方向。
高分辨率遥感影像包括高空间分辨率 、 高时间分辨率
泛应用 ， 这种方法与传统 的基于像元的分析方法不同， 它是 四类 ： 一是传统 的基于像元 的分割方法 ， 包括阈值法 、 最近 将若 干像元按照一定 的规则合并 为“ 对象 ” ， 再对对象进行 邻法 、 聚类法等 ； 二是基于边缘检测的分割方法 ， 包括 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ 分类 的方法 。显然 ， 如何合理地把像元合并为对象 ， 是面 向 算子 ， Ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ 算子等 ； 三是基于对象或区域 的分割方法 ， 包括 对象方法成败 的关键 。把像元合并为对象这一过程 ， 在遥 像元合并等 ； 四是基于物理模型的分割方法 ， 这类方法 由于
关键 词 ： 影像 分 割 ： 面 向对 象 ： 高空 间分 辨率 １ ． 引言
２ ． 高法大体上可以分为两类 ： 自上而下 是 根 据 和高光谱分辨率 。其中 ， 高空间分辨率影像能够为我们提 型 和 自下 而 上 型 。 自上 而 下 型 又称 为 知识 驱 动 型 ， 供丰富的地物形状 、 纹理等信息 ， 因此对于提升地物识别 的 知识规则 和先验模型来直接指导分割过程。 自 下而上型又 称为数据驱动型 ， 是根据影像数据 自身的特征直 接对影像 精度有很大帮助 ， 如今 ， 多颗卫星都可以有偿提供空间分辨 率高达米级和亚米级 的遥感影像数据 ， 本文 的高分辨率遥 进行分割 ， 通常所说 的遥感影像分割多属于这一类型。 感影像主要是指高空间分辨率的遥感影像 。 然而 ， 更多学者倾 向于从分割原理人手对分割算法进 近年来 ， 面向对象 的遥感影像分析和处理方法得到广 行分类 。按照分割原理来分 ， 可将遥感影像分割方法分为
收机检 定场 、 呼和浩特 白塔 比长基 线场的技术改造 ， 以及测绘仪 器多功能检 定平 台的设计建造等专业技术工作 ， 在 区内外专业
刊 物上发 表 多篇专业论文 ， 具有扎 实的理论基础和丰富的工作经验 。
Ｒ Ｅ Ｓ ＯＵＲ ＣＥ Ｓ ｌ １ ３ ５
郝 鸳 Ｗ Ｅ Ｓ Ｔ Ｒ Ｎ Ｒ Ｅ Ｓ ０ Ｕ Ｒ Ｃ Ｅ Ｓ
感中， 称为影像 分割。影像分割是指将影像分割为若 干对 原 理 复杂 ， 通 常较 少 采 用 。 除此 之 外 ， 在 这 些 方 法 的基 础 象 区域 ， 每个对象 区域 内的像元之间具有较好的相似性 ， 同 上 ， 又 衍生 出一些 新 的数学 方 法 ， 也 获得 了广泛 的应 用 。 由 时保证对象 区域之 间有较大的异质性。这种相似性通常是 于遥感影像通常是多波段 的灰度图像 ， 因此灰度 图像分割 指灰度 、 色彩 、 形状和纹理等特征 。在计算机视觉领域 ， 已 方法 扩展 到彩 色 空 间即可应 用 于遥感 影像 …。 经产生 了很多种 图像分割算法 ， 但是这些算法往往难 以直 ２ － １ 基于像元的分割方法 接应用到遥感影像 上 ， 这是 因为遥感影像 的成像方式具有 阈值法是最简单的 图像分割算法 ， 一般单波段影像是 特殊性 。对于高分辨率遥感影像而言 ， 其空间分辨率高 、 纹 由不同灰度级 的像元所组成的 ， 这一点可 以从 图像 的直方 理信息非常丰富， 但是其光谱信息相对不足 ， 再加上遥感影 图上 明确 看 出 ， 不 同 的灰 度级 都 有对 应 的像元 数 量 ， 选择 合 像的分析通 常要从不 同的尺度着手 ， 因此如何更好地对高 理的阈值就可以将图像分割为若干对象区域乜 。这种方法 分辨率遥感影像进行分割是亟待解决 的问题 。本文主要总 原 理简 单 ， 不需 要 先 验 知识 ， 设 计 容 易 且 速度 快 ， 特 别 是 当 结 了适 合 高分 辨 率 遥 感 影 像 的分 割方 法 ， 并 在 此基 础 上 提 影像上感兴趣 目标所在 区域的灰度值与周 围相差很大时 ， 出了未来 的热点和发展趋势。 能有效 地执 行分割 。但是 当影像 中像元 间的灰度差异较