面向对象的多精度图像分割算法在高分辨率遥感中的应用

"这篇学术文章探讨了一种基于光谱和形状特征的多精度图像分割算法，该算法适用于高分辨率遥感图像的处理。通过结合这两种特征，算法旨在解决高分辨率图像中的噪声和光谱混淆问题，提高图像分割的准确性和效率。文章详细介绍了算法的实施步骤，包括降水分水岭变换的初步分割和亚基元的层次归并，以及如何通过合并代价和尺度参数来控制多精度分割。实验结果表明，这种方法在分割质量和计算效率上都表现良好，适合于后续的图像分类和专题信息提取。" 文章深入讨论了高分辨率遥感图像处理面临的挑战，尤其是在噪声处理和光谱混淆方面的困难。传统的基于像元光谱特征的图像分析方法在这种情况下显得不足，因此，面向对象的图像分析方法逐渐受到关注。在面向对象的分析中，图像分割是基础也是关键步骤。该文提出的多精度图像分割算法，首先运用降水分水岭变换对图像进行初步分割，生成次一级的斑块。接着，通过设计的快速图斑合并策略，结合光谱和形状特征，对亚基元进行层次归并，以形成最终的分割结果。在这个合并过程中，斑块间的合并代价由光谱和形状合并代价的加权和决定，当所有合并代价超过设定的尺度参数平方时，合并过程停止。 文章还指出，通过调整尺度参数，可以实现不同精度的图像分割，从而适应不同的应用需求。实验验证了该算法的有效性，不仅分割效果理想，而且在算法效率上也满足实际应用的要求，为进一步的图像分析任务，如分类和信息提取，提供了坚实的基础。 关键词：高分辨率遥感，图像分割，降水分水岭算法，光谱特征，形状特征，多精度分割，遥感信息提取，空间数据挖掘。