利用局部光谱异质性度量优化多尺度分割，用于高分辨率遥感影像

图像分割是基于地理对象的图像分析（GEOBIA）中至关重要的基础步骤。 许多多尺度分割算法已被广泛用于高分辨率（HR）遥感图像中。 这些细分算法需要一个预设参数（称为scale参数）来控制每个对象的平均大小。 但是，由于空间变化，单一尺度参数几乎不能描述具有不同土地覆被的区域的边界。 为了克服这一局限性，本研究提出了一种用于多尺度分割的自适应参数优化方法。 为了找到最佳的物体尺度，通过计算物体内部和内部物体之间的光谱角来应用局部光谱异质性度量。 与选择全局最优尺度参数不同，本研究旨在从所有不同尺度的结果中直接搜索最优对象，并将其组合为最终的分割结果。 在实验中，使用多分辨率分割生成不同比例的分割结果，并将QuickBird-2图像用作test.data。 在四张HR测试图像上的优化结果表明，与单尺度分割结果相比，该方法具有更好的分割效果。