遥感影像多尺度分割中最优尺度的选取及评价

作者：王芳,杨武年,王建,谢兵,任金铜

摘要：多尺度分割是面向对象图像分析技术的前提和关键,多尺度分割的质量直接影响着面向对象分类的精度,但尺度选择仍然是多尺度分割中的一个难题。针对此问题,根据遥感影像的最优分割尺度与影像上目标复杂度密切相关的事实,提出了一种自上而下基于分割对象复杂度选取最优尺度的方法。该方法在分割过程中,提取每一对象的影像特征构建其复杂度函数,通过设置阈值,经迭代计算来确定每一对象的最优分割尺度,进而得到具有全局最优尺度的分割结果,并将其应用于ZY-3多光谱数据和GF-2融合影像,得到分割和分类结果。并将其与单一最优尺度和非监督评价法的分割及分类结果进行比较,结果表明:该方法能够获取与地面目标相匹配的分割尺度,改善了分割效果,提高了分类精度,具有一定实用价值。

发文机构：成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室 内江师范学院地理与资源科学学院 内江职业技术学院土木工程系 四川建筑职业技术学院测绘工程系

关键词：Meanshift分割面向对象图像分析技术对象复杂度最优分割尺度尺度选取及评价Mean-shift segmentationObject-Based Image Analysis(OBIA)Object complexityOptimal segmentation scaleScale selection and evaluation

分类号： TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]