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基于蓝噪声理论的遥感图像森林植被纹理测量
  • ISSN号:1001-070X
  • 期刊名称:《国土资源遥感》
  • 时间:0
  • 分类:TP751.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]辽宁师范大学计算机与信息技术学院,大连116029
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(编号:41271422); 辽宁省教育厅自然科学基金项目(编号:L2012379)共同资助
中文摘要:

遥感图像分割中森林植被是重要的一类目标,有效确定森林植被的纹理尺度是纹理分割的重要问题。提出一种用蓝噪声理论描述遥感图像森林植被纹理特征的方法,是一种新的植被纹理刻画和纹理尺度计算方法。研究尺度与植被纹理形态的对应关系,对于选定的探测区域,迭代寻找蓝噪声特征。迭代过程包含通过几何变换缩小区域的尺寸,用快速傅里叶变换获取区域的频谱响应,从频谱响应中提取蓝噪声特征。对于具有蓝噪声特征的区域,计算森林植被纹理的灰度分布,根据当前区域尺寸计算纹理的尺寸。实验表明,森林植被纹理单元的尺度和灰度分布测量结果准确,为进一步纹理分割提供了可靠的基础。

英文摘要:

Forest vegetation remote sensing image segmentation is an important kind of target, and effective determination of the scale of forest vegetation texture segmentation is an important research topic. This paper presents a method in which the blue noise theory is used to describe the characteristics of remote sensing images for forest vegetation texture. This is a new method for vegetation texture characterization and texture scale calculation. The correspondence between the research scale morphology and vegetation textures can be used in the selected detection area to iteratively search for blue noise characteristics. Iteration consists of the reduction of the region size through the geometric transformation and the obtaining of a spectral response region by fast Fourier transform so as to extract the blue noise characteristics from the spectral response. For regions with blue noise characteristics, the intensity distribution of forest vegetation texture is computed, and the texture size is calculated based on the current size of the area. Experimental results show that the gray scale and the distribution of forest vegetation texture units can be accurately measured, which lays reliable foundation for further texture segmentation.

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期刊信息
  • 《国土资源遥感》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国土资源部
  • 主办单位:中国国土资源航空物探遥感中心
  • 主编:唐文周
  • 地址:北京海淀区学院路31号航空物探遥感中心
  • 邮编:100083
  • 邮箱:gtzyyg@163.com
  • 电话:010-62060291 62060292
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-070X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2514/P
  • 邮发代号:82-344
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊,《CAJ-CD》执行优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9707