遥感影像多尺度分割中最优尺度的选取及评价

编号 zgly0001710875

文献类型 期刊论文

文献题名 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 

作者单位 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 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2020年03期

年份 2020 

分类号 TP751 

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 

文摘内容 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。