【摘 要】
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以往的遥感影像多尺度分割方法对边界特征分析运用较少,为此提出了融入边界特征的多尺度加权聚合遥感影像分割方法(edge-incorporated multi-scale image segmentation by we
【机 构】
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中国科学院大学地理科学与资源研究所,河海大学地理信息科学系,天津市测绘院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“‘数据—知识’驱动的大区域高分辨率遥感影像多尺度分割并行计算方法”(编号:41501453);中央高校基本科研业务费项目“大区域高分辨率影像多尺度并行分割方法”(编号:2016B11414)共同资助
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以往的遥感影像多尺度分割方法对边界特征分析运用较少,为此提出了融入边界特征的多尺度加权聚合遥感影像分割方法(edge-incorporated multi-scale image segmentation by weighted aggregation, EIMSSWA)。首先,检测影像梯度特征生成边界图;然后,在基元合并过程中计算相邻基元间公共边界的多种统计特征,并将其同基元的其他区域特征相结合,优化基元间的相似性度量,提高影像多尺度分割结果的精度;最后,通过eCognition软件的多尺度分割、基于加
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