發(fā)布時間：2021-04-02 13:26

　　多尺度分割是面向?qū)ο髨D像分析技術(shù)的前提和關(guān)鍵,多尺度分割的質(zhì)量直接影響著面向?qū)ο蠓诸惖木?但尺度選擇仍然是多尺度分割中的一個難題。針對此問題,根據(jù)遙感影像的最優(yōu)分割尺度與影像上目標(biāo)復(fù)雜度密切相關(guān)的事實(shí),提出了一種自上而下基于分割對象復(fù)雜度選取最優(yōu)尺度的方法。該方法在分割過程中,提取每一對象的影像特征構(gòu)建其復(fù)雜度函數(shù),通過設(shè)置閾值,經(jīng)迭代計(jì)算來確定每一對象的最優(yōu)分割尺度,進(jìn)而得到具有全局最優(yōu)尺度的分割結(jié)果,并將其應(yīng)用于ZY-3多光譜數(shù)據(jù)和GF-2融合影像,得到分割和分類結(jié)果。并將其與單一最優(yōu)尺度和非監(jiān)督評價法的分割及分類結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果表明:該方法能夠獲取與地面目標(biāo)相匹配的分割尺度,改善了分割效果,提高了分類精度,具有一定實(shí)用價值。 

【文章來源】：遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2020,35(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

選擇ZY-3多光譜數(shù)據(jù)和GF-2融合數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源（圖2所示），選取影像中不同的試驗(yàn)區(qū)（從城市區(qū)到半自然景觀）來評估本研究方法的性能。采用RPC文件和DEM數(shù)據(jù)對ZY-3多光譜數(shù)據(jù)和GF-2數(shù)據(jù)進(jìn)行正射校正，并進(jìn)行快速大氣校正；采用Gram-Schmidt sharping方法對GF-2多光譜和全色影像進(jìn)行融合；根據(jù)研究區(qū)的矢量數(shù)據(jù)對影像進(jìn)行裁剪。有關(guān)研究區(qū)影像數(shù)據(jù)的詳細(xì)信息及地物類型如表1所示。并將所有數(shù)據(jù)都?xì)w化到UTM WGS84(Zone 48N-WGS84）投影系中。4 實(shí)驗(yàn)與分析

首先對兩幅影像采用多分辨率分割算法以10步長進(jìn)行一系列分割（尺度范圍為10～250），分別計(jì)算每一分割結(jié)果的全局莫蘭指數(shù)（MI）和加權(quán)方差（WVar）來衡量對象間的異質(zhì)性和對象內(nèi)的同質(zhì)性，對兩者進(jìn)行歸一化并取和得到每一分割結(jié)果的全局得分（GS），以GS值最小的分割結(jié)果為單尺度下的最優(yōu)分割結(jié)果，此時的分割尺度即為最優(yōu)尺度。經(jīng)計(jì)算，基于ZY-3多光譜影像及GF-2融合影像的單一最優(yōu)尺度分別為80和130。兩者的分割結(jié)果如圖4(a）、（d）所示。4.3 U-E實(shí)驗(yàn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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