一种高分辨率遥感影像的最优分割尺度自动选取方法

摘要：

随着卫星遥感影像空间分辨率的不断提高，面向对象的地物信息提取技术发展迅速。图像分割作为面向对象分类的关键步骤之一，其分割尺度的参数设置目前仍以分类者的多次尝试和主观判断为依据，效率较低且分割结果因人而异。本文以WorldView2影像数据为例，结合当前现有的理论和方法，实现了一种计算机可自动进行主成分变换的高分辨率遥感图像全局最优分割尺度选取算法。改进后的算法以主成分变换所得的主成分影像作为图像分割的编辑层，主成分的特征值百分比作为计算异质性参数和分割质量评价值的权重，自动计算当分割尺度从20增至200时分割图像的分割质量评价值（GS），解决了人为确定图像分割编辑层的片面性问题，并利用三次样条插值选取出GS最高值所对应的尺度即为最优分割尺度。结果表明，该最优分割尺度选取方法可有效避免人为确定分割尺度的主观性、片面性和低效性，提升了高分辨率影像分割质量。

关键词：面向对象、图像分割、最优分割尺度选择、主成分变换、Moran’s I指数、WorldView2

分类号：U69;TN9

资助基金：上海市科委世博专项13231203804；国家自然科学基金项目41201358。

在线出版日期：2014-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：902-910