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针对现有方法普遍存在不能充分顾及遥感影像多波段光谱信息,以及忽视遥感影像中地理要素的多尺度特性等问题,提出一种自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果的非监督评价方法。该方法基于信息熵生成光谱信息离散度,利用光谱信息离散度构建能表达分割对象内部光谱均质性指标和分割对象与其相邻分割对象间光谱异质性指标。基于构建的光谱均质性和光谱异质性指标,采用“粗估计+精确定”的策略,逐步得到一个多级优化后的影像最优分割结果。本文在3个不同下垫面影像区域进行试验。结果表明,该方法能有效地实现自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果,与现有方法相比,本文方法确定出的影像最优分割结果质量更高,与参考分割结果更加贴近。 相似文献
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基于非监督评价方法框架,采取"粗估计+精确定"的融合策略,提出了一种高空间分辨率遥感数据最优分割结果确定方法.实验结果证明,该方法具有较好的适用性和有效性.与现有非监督评价方法相比,所提出方法的影像最优分割结果更加精确,同时,该方法整个操作过程不需要人工干预,实现了影像最优分割结果确定的完全自动化. 相似文献
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