一种面向对象的最优分割尺度计算模型

作为信息提取和分类的前提,面向对象的影像分割尺度参数的设置直接影响到提取和分类的精度.本文以GF-2影像数据为例,在已有分割理论和方法的基础上提出一种基于最优分割尺度的计算模型(OS模型).该模型以主成分分析所得的主成分以及新建的归一化植被指数(normalized vegetation index,NDVI)特征层作为分割参考层,综合考虑均质因子的影响,构建加权尺度评价指数,插值拟合最优分割尺度.构建误差系数(Ec)对模型进行评价,结果表明:OS模型误差系数(Ec=1.15％)小于传统模型(Ec=3.28％),且分割对象更均匀、与实际地物更接近.