一种快速有效的遥感影像分割非监督评价方法技术

针对现有技术中存在的问题，本发明专利技术的目的在于提出一种快速有效的遥感影像分割非监督评价方法，用于快速有效的评估遥感影像分割结果。本发明专利技术的目的通过以下技术步骤实现：步骤1)遥感影像多尺度分割。步骤2)利用对象内光谱方差来表示对象内同质性，对每个波段的权重设为相等，后以每个对象的面积为权重相加为全局指标。步骤3)利用对象与其邻域像素的光谱差来表示对象间异质性，对每个波段的权重设为相等，后以每个对象的面积为权重相加为全局指标。步骤4)用步骤3得到的异质性值减去步骤2的同质性值得到一个快速全局分数Fast Global Score(FGS)。步骤5)绘制曲线评估各个尺度下的分割结果。

【技术实现步骤摘要】
一种快速有效的遥感影像分割非监督评价方法
本专利技术设计了一种快速有效的遥感影像分割非监督评价方法，对居住区，工业区，农田区和其混合区能较好地评估影像分割结果，具有较高实用价值，为遥感影像分割评价提供了参考依据。
技术介绍
随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感图像可以更容易获得，并广泛应用于各种应用。与中低分辨率遥感图像相比，高分辨率遥感图像包含更详细的空间信息，但光谱分辨率较低。如果将只使用图像光谱信息的基于像素的分析方法应用于高分辨率图像，则将忽略其丰富的空间信息，并产生更多的噪声。因此，面向对象分析已经开始出现，在高分辨率图像中能够实现更好的精度。面向对象分析的目的是有效利用高分辨率图像的空间和纹理信息。面向对象分析的第一步是将图像分割成一系列有意义的对象。因此，分割结果对后续特征提取、分类等有重要影响。大量分割算法已应用于遥感影像分割在大多数分段算法中，有一个参数称为"尺度"来控制对象的大小，这极大地影响了最终的分割结果和面向对象分析的影响。因此，评估分割质量对于选择最佳尺度和获得更好的分割结果以进行后续分析至关重要。直本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种快速有效的遥感影像分割非监督评价方法，该方法包括如下步骤：/n步骤1)遥感影像多尺度分割；/n步骤2)利用对象内光谱方差来表示对象内同质性，对每个波段的权重设为相等，后以每个对象的面积为权重相加为全局指标；/n步骤3)计算对象间异质性；/n步骤4)组合对象内同质性与对象间异质性；/n步骤5)绘制曲线评估各个尺度下的分割结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种快速有效的遥感影像分割非监督评价方法，该方法包括如下步骤：
步骤1)遥感影像多尺度分割；
步骤2)利用对象内光谱方差来表示对象内同质性，对每个波段的权重设为相等，后以每个对象的面积为权重相加为全局指标；
步骤3)计算对象间异质性；
步骤4)组合对象内同质性与对象间异质性；
步骤5)绘制曲线评估各个尺度下的分割结果。


2.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟庆岩，赵茂帆，张琳琳，胡新礼，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，三亚中科遥感研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11