高空间分辨率遥感影像信息提取的最佳尺度定量化研究

面向对象影像分析方法在高空间分辨率遥感影像信息提取中日益显示出其固有的优越性，目前主要是采用多尺度分割技术，为影像分析提供层次结构信息，但尺度的选择通常是根据经验和知识确定，主观性较强，缺乏尺度的定量化研究，易造成信息提取精度的不确定性。本研究在吸收已有成果的基础上，提出多尺度分割中最佳尺度的定量化模型。研究包括：1）尺度信息的提取及最佳尺度计算目标函数的构建：基于各类别中图像基元的几何结构和光谱属性以及它们之间的空间相关特性和依赖关系，结合特定尺度下分割图像的反推结果，设计一个最佳尺度计算的目标函数，从而确定信息提取的最佳尺度。2）图像分割、分类及信息提取：依据该模型将各地物类别的最佳分割尺度定量化，对影像中地物类别在其最佳尺度下进行分割和分类，提取遥感影像中的地物目标。3）进行方法集成，开发相应的软件系统，并在城市土地利用和变化监测等方面加以应用。