[发明专利]面向对象遥感影像分析中的尺度分割参数自动选择方法

摘要

本发明公开了一种面向对象遥感影像分析中的尺度分割参数自动选择方法：最佳空间尺度分割参数，通过求取平均局部方差曲线变程方法确定；最佳属性尺度分割参数，通过局部方差直方图估计方法确定；最佳合并阈值参数，采用各向异性空间相关性统计求取水平和垂直变程来确定；采用指标评价方法进行分割结果的尺度效应评价及尺度分割参数优化调整。本发明兼顾地学空间统计学和模式识别理论方法，实现分割前最优尺度分割参数的自动选择，确定的最优尺度分割参数可以基于统计学理论明确地加以解释，具有更高的理论可信度，提高了面向对象遥感影像信息提取和分析的效率和精度。

主权项

将影响遥感影像多尺度分割的尺度分割参数概括为空间尺度分割参数、属性尺度分割参数和合并阈值参数，在此基础上针对这三个尺度分割参数，公开了一种面向对象遥感影像分析中的尺度分割参数自动选择方法，其特征在于：步骤10、输入遥感影像，所述遥感影像为全色影像；步骤20、在各向同性假设前提下，求取不同窗口尺寸下的图像平均局部方差曲线变程，确定分割最佳空间尺度分割参数；步骤30、在步骤20求得的最佳分割窗口尺寸下，统计其局部方差直方图，求取直方图峰值，确定最佳属性尺度分割参数；步骤40、在各向异性假设前提下，通过求取原始输入图像在水平和垂直方向上的变程确定最佳合并阈值参数；步骤50、在以上步骤20、30和40的基础上，采用分割测度多指标或分割斑块块内均质性／块间异质性指标进行分割结果评价，在此基础上对上述3个尺度分割参数进行适当的优化调整。