[发明专利]一种遥感影像最优分割结果确定的自动化方法

摘要

本发明公开了一种遥感影像最优分割结果确定的自动化方法，包括如下步骤：（1）利用光谱信息离散度指标，构建分割对象内光谱均一性和相邻分割对象间光谱异质性的度量指标，然后构建影像质量函数；（2）采用变分法进行分析，获得影像整体最优分割结果；（3）构建分割对象异质度度量指标，提取处于欠分割和过分割状态的分割对象作优化处理，获得影像全面最优分割结果。本发明实现了遥感影像最优分割结果确定的完全自动化，具有效率高、准确性高和实用性强的优点，在土地遥感监测与灾害监测时应用于地物信息提取。

主权项

1.一种遥感影像最优分割结果确定的自动化方法，其特征在于：包括如下步骤：(10)对一种或多种影像分割方法设置不同的分割参数，并对遥感影像进行分割，得到一系列影像分割结果；(20)利用光谱信息离散度指标构建分割对象内部光谱均一性的度量指标和相邻分割对象间光谱异质性的度量指标；其中，所述分割对象内部光谱均一性的度量指标的构建方法包括以下步骤：通过同一分割对象内部任意两个不同像元之间的相对熵，计算光谱信息离散度，将得到的光谱信息离散度进行平均，得到分割对象内部光谱均一性的度量指标；所述相邻分割对象间光谱异质性的度量指标的构建方法包括以下步骤：用分割对象内像元光谱矢量均值计算该分割对象与其相邻的任一分割对象间光谱信息离散度，再根据分割对象与其相邻的分割对象间公共边长度设置权重系数，将得到的光谱信息离散度进行加权平均，来表达分割对象与其相邻的分割对象之间的光谱异质性度量指标；(30)利用步骤(20)中两个所述度量指标构建单个分割对象分割质量、影像整体分割质量的度量指标；(40)采用变分法对步骤(10)中不同分割结果的影像整体分割质量进行对比分析，获得影像整体最优分割结果；(50)构建分割对象异质度度量指标，然后从所述影像整体最优分割结果中提取处于欠分割和过分割状态的分割对象作优化处理，获得影像全面最优分割结果；其中，所述构建分割对象异质度度量指标的方法包括：通过分割对象内光谱信息离散度的归一化方差，和光谱信息离散度求算的分割对象归一化局部Moran’s I，来构建分割对象异质度度量指标。