[发明专利]一种最优尺度选择方法、装置及计算机可读存储介质

摘要

本发明实施例公开了一种最优尺度选择方法、装置及计算机可读存储介质，基于输入的遥感图像生成不同尺度参数下的分割结果图；从所生成的分割结果图中选取训练样本并训练得到多尺度分类模型，然后进行待分类遥感图像的多尺度分类，生成不同尺度参数下的分类结果图；从分类结果图中选取多个目标分类结果图，分别计算关联于各目标分类结果图的分类精度；对分类精度统计后进行最优尺度选择。通过本发明的实施，利用多尺度分类结果来进行精度评价，根据精度评价统计结果来选择最优尺度，适用性更为广泛，可以满足更多场景下的分析需求，并实现了最优分割尺度到最优分类尺度的转变，避免了在分割阶段选择分析尺度的低效率、效果差的弊端。

主权项

1.一种最优尺度选择方法，其特征在于，包括：基于输入的遥感图像生成不同尺度参数下的分割结果图；从所生成的分割结果图中选取训练样本构建训练样本集，并基于机器学习算法，利用所述训练样本集训练得到多尺度分类模型；所述训练样本包括分类标签和对应于所述分类标签的特征指标；利用所述多尺度分类模型，对待分类遥感图像进行多尺度分类，并基于分类结果与所述分割结果图，生成所述不同尺度参数下的分类结果图；从所生成的分类结果图中选取多个目标分类结果图，并将所述多个目标分类结果图分别与对应尺度参数的训练样本真值图进行对比，分别计算关联于各目标分类结果图的分类精度；对所述关联于各目标分类结果图的分类精度进行统计，并根据统计结果进行最优尺度参数的选择。