基于谱空间统计特征的高分辨率影像分割尺度估计

摘要：

多尺度分割是面向对象遥感影像分析的关键性基础步骤,影像分割过程中尺度参数的选择直接关系到面向对象影像分析的质量和精度.本文首先从理论层面将遥感影像分割的尺度界定为基于统计的原始影像全局或局部特征的一种定量化估计,并在算法层面上将多尺度分割算法的尺度参数概括为空间尺度分割参数(类别或斑块间的空间距离)、属性尺度分割参数(类别或斑块间的属性距离)和合并阈值参数(斑块大小或斑块像元数目);接着,提出了基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法;最后,以均值漂移多尺度分割算法为例,采用高空间分辨率的Ikonos、Quickbird和航空影像数据,对本文提出的基于谱空间统计的高分辨率影像分割尺度估计方法进行了验证.结果表明,该方法在一定程度上不仅避免了高分辨率遥感影像分割尺度参数选择的主观性和盲目性,还提高了面向对象影像分析的自动化程度,具有可行性和有效性.

关键词：面向对象影像分析、影像分割、尺度估计、空间统计、光谱统计

所属期刊栏目：18

分类号：TP3;O15

资助基金：国家自然科学基金项目41371347;中央高校基本科研业务费专项资金项目;国家高分辨率对地观测系统重大专项03-Y30B06-9001-13/15-01;江苏省自然科学基金项目BK20140042

在线出版日期：2016-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：622-631