广西壮族自治区地理国情监测院 广西南宁 530023
摘要：根据高分辨遥感影像的特点及传统分割方法在分割过程中对影像信息利用的不足，本文提出一种基于影像综合信息的区域合并度量准则方法，综合利用影像光谱、纹理、形状特征因子，更好地利用高分辨率遥感影像的特征信息，提高区域合并精度，为基于高分辨率影像面向对象的分割提取提供新的思路。
关键词：区域合并；同质性度量准则；综合信息
随着高分辨率遥感卫星技术的发展，具有丰富结构信息和纹理信息的高分辨率影像逐步进入生产生活，影像分割是面向对象分类方法在高分辨遥感影像信息提取中的关键错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。，影像分割的过程实质上就是基于各个基本单元（最小单元是像元）的不断合并过程，即找出相邻区域中同质性相近的区域进行合并。
1 区域合并
区域合并的基本思想是在计算影像中分割对象特性的基础上，分析组成各分割对象的性质，将特性相同或相似的分割对象按照异质性最小的原则进行合并，得到更大的对象，但不能超过分割尺度决定的最大面积；对新得到的合并对象继续上面的过程，直到满足合并条件的对象不再存在，最终得到合并后的区域对象集合。
2 同质性度量准则
2.1 光谱和形状同质性度量准则
相对中低分辨率遥感影像，高分辨率遥感影像具有更多的地物信息，并且伴随着空间分辨率的提高，同时也增加了影像中的噪声以及地类之间的相互影响，传统区域合并方法仅仅利用颜色异质性，应用到高分辨率影像区域合并中将会出现合并遗漏或者过合并的现象，而将光谱和形状信息异质性相结合，可以得到更好的合并效果错误！未找到引用源。。
（1）光谱异质性
4 结论
本文基于传统区域合并同质性度量准则，在分析高分辨率遥感影像特点的基础上，研究提出综合光谱、形状和纹理特征的区域合并同质性度量标准，很好地综合了影像特征，能够在高分辨率影像区域合并中避免出现图斑零碎、合并遗漏或者过合并的现象，并且为面向对象的高分辨率遥感影像分割提取提供一种新的规则方法。
参考文献：
[1]王新辉.面向对象的高分辨率影像香榧分布信息提取研究[D].浙江大学硕士论文，2008.
[2]黄惠萍.面向对象影像分析中的尺度问题研究[D].中国科学院研究生院博士论文，2003.
作者简介：
郭伟立（1983-），男，工程师。2008年毕业于桂林理工大学，硕士，地图制图学与地理信息工程专业，主要从事3S方面的工作。
论文作者:郭伟立,王立娜,冯一军,李新东
论文发表刊物:《基层建设》2017年6期
论文发表时间:2017/6/27
标签：影像论文; 区域论文; 遥感论文; 高分辨率论文; 同质性论文; 度量论文; 光谱论文; 《基层建设》2017年6期论文;