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基于等角边界距离相似性的遥感影像面状图斑匹配研究
文献摘要：
基于形态特征的目标匹配是地图空间认知、地表位置自动感知等领域的重要方法.然而,由于不同数据源的遥感影像提取的同一个空间目标在空间尺度和局部形态上存在一定的差异,现有形态匹配算法难以获得较高的匹配精度.本文以等角边界距离编码及相似性算法为核心,提出了面向遥感影像的面状图斑匹配方法.①从面目标的质心以10.为间隔,顺时针方向从质心向外引36条射线,获取面目标的边缘点,形成等角边界距离编码;②提出了与该编码相适应的几个综合形态指标,包括自相似度、圆形度、形态复杂度和质心偏移度,并建立了面状图斑相似度算法;在此基础上,结合近邻目标的形态相似度,构建了遥感影像面状图斑匹配算法;③从不同数据源的在线遥感影像上提取中国西部湖泊与全球湖泊,开展面状图斑匹配实验.通过实验,发现本文的面状图斑相似度算法相对于按距离采样的相似度算法,召回率提升了 13.8％;在添加近邻目标相似度约束的基础上,面状图斑匹配精度达到90％以上.通过算法适应性分析,发现该算法在一定的投影变形下仍能保持一定的匹配精度;如果空间目标及其邻域目标的总体形态和分布接近,不同空间尺度的匹配精度保持在80％以上.本文的研究为地图空间认知、地表位置机器自动感知提供了新的思路和方法.
文献关键词：
遥感影像;面状图斑;形态特征;面相似度;目标匹配;等角边界距离编码;位置匹配与计算
中图分类号：
作者姓名：
陈军;马世岩;陈玲;江明桦
作者机构：
成都信息工程大学资源与环境学院,成都610225;新疆地矿局第一水文工程地质大队,乌鲁木齐830091
文献出处：
引用格式：
[1]陈军;马世岩;陈玲;江明桦-.基于等角边界距离相似性的遥感影像面状图斑匹配研究)[J].地球信息科学学报,2022(11):2234-2244
A类：
面状图斑,等角边界距离编码,在线遥感影像,位置匹配与计算
B类：
目标匹配,空间认知,表位,动感,数据源,影像提取,同一个,空间目标,局部形态,匹配算法,难以获得,匹配精度,相似性算法,匹配方法,面目标,顺时针,心向,边缘点,形态指标,自相似,圆形度,质心偏移,偏移度,相似度算法,近邻,形态相似,中国西部,湖泊,召回率,目标相似度,适应性分析,投影变形,邻域,不同空间尺度,思路和方法,面相似度
AB值：
0.282129
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