面向对象高分辨率影像信息提取中的尺度效应及最优尺度研究

• 作者: 张俊 朱国龙 李妍
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 高空间分辨率遥感 面向对象 多尺度分割 尺度效应 最优尺度
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 107-109,58
• 页数: 4页
• 分类号: TP75
• 语种: 中文

摘要

本文从面向对象的遥感信息提取中的尺度效应研究入手,对影像对象的分形维数、紧凑度、面积、均值、标准差和与邻域均值差分等特征进行了实验.在此基础上,根据"类内同质性大,类问异质性大"的最佳分类原则,提出了面向对象的RMAS方法,该方法的思想是,当对象RMAS值最大时,对象内部的异质性最小,对象外部的异质性最大,此时的分割尺度为类别提取的最优分割尺度.根据最优尺度下信息提取精度最高的原理.实验验证了该方法的可行性,且能获得较好的分类结果.