基于自动参数化的高分辨率遥感图像无监督多尺度分割方法

"基于自动参数化的无监督多尺度分割方法" 本文旨在介绍一种基于自动参数化的无监督多尺度分割方法，旨在解决高分辨率遥感图像分割技术面临的挑战。传统的监督方法高度依赖人工解释，降低了图像分割的自动化和robustness。本文提出的方法主要包括三个步骤：自适应选择尺度参数（SP）基于局部区域同质性指数J值，多尺度分割基于交叉尺度边界约束策略，区域合并基于多特征。 该方法的提出主要是为了解决遥感图像分割技术面临的挑战，尤其是高分辨率遥感图像的分割问题。随着卫星发射的不断升级，遥感图像的分辨率和谱带范围不断扩展，对遥感图像分割技术提出了新的挑战。传统的监督方法无法满足这种挑战，因为它们高度依赖人工解释，降低了图像分割的自动化和robustness。 本文提出的方法基于自动参数化，可以自动选择合适的尺度参数，实现高分辨率遥感图像的无监督分割。该方法的优点在于可以自动选择适合的尺度参数，避免了人工干预，提高了图像分割的自动化和robustness。 多尺度分割是遥感图像分割技术的重要组成部分。传统的多尺度分割方法主要基于固定尺度参数，无法适应不同遥感图像的特点。本文提出的方法基于交叉尺度边界约束策略，可以自适应选择合适的尺度参数，实现高分辨率遥感图像的多尺度分割。 区域合并是遥感图像分割技术的最后一步骤。本文提出的方法基于多特征，可以自适应选择合适的区域合并策略，实现高分辨率遥感图像的区域合并。 实验结果表明，本文提出的方法可以有效地分割高分辨率遥感图像，且具有较高的自动化和robustness。本文的贡献在于提出了一种基于自动参数化的无监督多尺度分割方法，解决了高分辨率遥感图像分割技术面临的挑战。 知识点： 1. 遥感图像分割技术面临的挑战：高分辨率遥感图像的分割问题。 2. 传统的监督方法的局限性：高度依赖人工解释，降低了图像分割的自动化和robustness。 3. 基于自动参数化的无监督多尺度分割方法：可以自动选择合适的尺度参数，实现高分辨率遥感图像的无监督分割。 4. 多尺度分割：基于交叉尺度边界约束策略，可以自适应选择合适的尺度参数，实现高分辨率遥感图像的多尺度分割。 5. 区域合并：基于多特征，可以自适应选择合适的区域合并策略，实现高分辨率遥感图像的区域合并。 6. 实验结果：本文提出的方法可以有效地分割高分辨率遥感图像，且具有较高的自动化和robustness。