基于RMNE方法的多尺度分割最優(yōu)分割尺度選取
關(guān)鍵詞：面向?qū)ο?emsp;多尺度分割 rmne 最優(yōu)分割尺度 信息熵
摘要：多尺度分割是面向?qū)ο蟮匚镄畔⑻崛〖夹g(shù)中的重要方法之一。最優(yōu)分割尺度的選取是該方法的研究熱點(diǎn)。針對(duì)現(xiàn)有最優(yōu)分割尺度選取方法大多僅利用對(duì)象光譜特征的局限,本文提出RMNE(the ratio of mean difference to neighbors (Abs) to entropy)方法,利用紋理特征的信息熵和光譜特征與鄰域均值差分絕對(duì)值進(jìn)行對(duì)象內(nèi)部同質(zhì)性和對(duì)象之間異質(zhì)性的衡量,構(gòu)建評(píng)價(jià)函數(shù),通過繪制函數(shù)曲線選取最優(yōu)分割尺度。以北京市城市邊緣地區(qū)6 m空間分辨率的SPOT6多光譜影像為例進(jìn)行多尺度分割,獲得最優(yōu)分割尺度組合為30,60和80,并與最大面積法和優(yōu)度函數(shù)法選取的最優(yōu)分割尺度對(duì)應(yīng)的分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,RMNE方法的分割結(jié)果最好,驗(yàn)證了該方法的有效性和對(duì)高空間分辨率影像的適用性;通過與Google Earth影像對(duì)比,發(fā)現(xiàn)RMNE方法分割得到的影像對(duì)象大小與地物實(shí)際大小最為相符。
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