遥感影像空间分辨率的显著提高,使得遥感影像具有更丰富的地物细节信息,也使得传统的遥感影像解译方法面临巨大挑战。针对高空间分辨率遥感影像地物语义层次分明、随机性强、纹理和几何结构特征明显的特点,以影像对象作为基本处理单元,将层次地物语义信息融合到多尺度马尔可夫随机场(MRF)理论框架中,研究高分辨率遥感影像解译问题。首先,采用多特征TurboPixels算法对高分辨率遥感影像进行区域过分割生成基本处理单元-影像对象;结合不同层次地物的语义、光谱及空间特征,有区别的建立多尺度合并规则,建立与地物语义层次对应的多尺度对象邻接图;最后,在多尺度对象邻接图上,基于多尺度MRF模型,研究融合多尺度特征与多层次语言信息的高分辨率遥感影像解译方法。在上述基础上,研究基于多尺度对象MRF模型的影像信息提取算法,为高分辨率遥感影像的自动解译提供一条新的思路。
英文主题词High Resolution Remote Sensing Image;Image Segmentation;Markov Random Field;Object Semantic Hierarchical Model;Multi-Scale Object Adjacency Graph