面向对象遥感影像多尺度分割算法研究

"一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法" 遥感影像处理是地理信息系统和遥感领域的重要研究内容，尤其是在高分辨率遥感影像分析中，由于其包含了丰富的空间结构信息和地理特征，传统的基于像素光谱特征的分割方法往往无法满足复杂地物信息的精确提取需求。传统的单尺度分割方法通常过于依赖像素级别的光谱特性，这在处理具有复杂形状和大小的地物时会遇到困难，因为同一地物在不同尺度上可能表现出不同的光谱特性。 面向对象的影像分析方法则提供了一个全新的视角，它将影像视为由多个互相关联的对象组成，而非孤立的像素集合。这种方法强调了影像的区域连通性和对象的完整性，更适应于高分辨率遥感影像的分析。多尺度分割是面向对象影像分析的关键技术，它允许根据不同的分析任务和地物尺度选择合适的分割级别，从而更准确地识别和提取影像中的地物信息。 本文提出的是一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法。该算法的核心思想是通过衡量相邻区域之间的异质性（例如光谱、纹理和形状差异）来决定是否进行合并，以达到在不同尺度上保持影像对象内部一致性的同时，降低对象间的异质性。这种策略有助于生成更加连续且与地物边界匹配良好的影像对象。 在实际应用中，该算法可以灵活调整尺度参数，以适应特定的影像分析任务或针对特定尺度的地物目标。例如，在城市规划中，可能需要在较小的尺度上识别建筑物的细节，而在土地覆盖分类中，可能需要在较大的尺度上识别植被、水体等大范围地物。通过调整尺度参数，该算法能够生成符合需求的影像区域，为后续的影像分析和应用提供基础数据。 实验结果证实了该方法的有效性，它能够根据用户的需求产生特定尺度下的影像对象，提高了影像分割的灵活性和准确性。这种方法对于高分辨率遥感影像的处理具有显著优势，对于改善地理信息提取的精度和效率，以及支持更复杂的遥感应用（如灾害监测、环境评估和城市规划）都具有重要意义。 关键词：遥感影像；多尺度分割；面向对象；空间结构信息；地理特征信息；区域合并；异质性；高分辨率；影像分析