高空间分辨率遥感影像分割尺度参数自动选择研究

面向对象解译技术在高分辨率遥感影像信息提取中得到广泛应用,但影像分割的基础问题仍严重制约其自动化水平,尤其是分割参数选择。因此,本文以广泛使用的分型网络演化分割算法为例,开展尺度参数选择研究。借鉴对遥感影像分辨率敏感的局部方差指标,引入边长和面积权重,构造加权局部方差(WLV)指标,对多个分割结果进行评价,进而实现最佳尺度参数选择。在珠江区域2.5 m的SPOT 5融合影像上进行实验,通过计算最佳分割结果与人工分割结果的相似度对WLV进行定量验证。此外,还对WLV在分割对象最小为一个像元、最大为整景影像的全范围尺度参数的变化规律进行了实验,结果表明:在WLV随尺度参数的变化曲线中,不同极大值点的分割结果反映了实验区不同景观层级上的斑块,其中第1个极大值点对应的分割结果能够较好地反映影像的最小可识别单元。