面向对象的遥感影像最优分割尺度监督评价
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别 才能 进一 步展 开 ， 并 获得 理想效 果 Ｊ 。 影像 分 割质量 评 价方法 可 Fra Baidu bibliotek 为监 督 和非 监 督 ２
１ 遥感影像分 割质量评价 方法
传 统的基于面域 的面 向对 象分割尺度评价方 法， 忽 视 了对 象 识 别 在 分 割 质 量评 价 中 的重 要 性 。
的 。因此 ， 本 文构 建 了一种 基 于 面积 和 位 置 的 监 督 分割质 量评 价 指数 ， 旨在 通过 对分 割方 案 的评 价 ，
有效解决分割方案选择 和对分割结果评 价的问题 ， 以提高面向对象的遥感影像分类效果 。
好地指导 、 改进和提高影像分割算法的性能， 对其进 行研 究具 有 十分 重 要 的 意 义 Ｊ 。遥 感 影 像 分 割 是 决定遥感影像分析与计算 的关键因素之一 ， 只有在 获得了较好分割结果 的基础上 ， 信息提取与 目标识
第２ ８ 卷， 第 ４期
２ ０ １ ６年 ｌ ２月
国
土
资
源
遥
感
Ｖｏ １ ． ２ ８， Ｎｏ ． ４ Ｄ ｅ ｃ ． ． ２ ０ １ ６
Ｉ ｔ ＥＭ ＯＴＥ Ｓ ＥＮＳＩ ＮＧ ＦＯＲ ＬＡＮＤ ＆ ＲＥＳＯＵＲＣＥＳ
ｄ ｏ ｉ ：１ ０． ６ ０ ４ ６ ／ ｇ ｔ ｚ ｙ ｙ ｇ ． ２ ０ １ ６ ． ０ ４． ０ ８
引用格 式 ： 庄喜 阳， 赵书河 ， 陈诚 ， 等． 面向对象 的遥 感影像最 优分割尺度监 督评价 ［ Ｊ ］ ． 国土 资源遥感 ， ２ ０ １ ６ ， ２ ８ （ ４ ） ： ４ ９— ５ ８ ．
（ Ｚ ｈ ｕ ａ ｎ ｇ Ｘ Ｙ， Ｚ ｈ ａ ｏ Ｓ Ｈ， Ｃ ｈ ｅ ｎ Ｃ， ｅ ｔ １ ａ ． Ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ａ ｌ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｗ ｉ ｔ ｈ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ —ｏ ｉ ｒ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｎ ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅ
础上 ， 构造 出一种基于面积和位置 的影像分割最优尺 度评价 指数 ；并对 Ｗｏ ｒ ｌ ｄ Ｖ ｉ ｅ ｗ ２多光谱 影像进 行分 割实验 ， 确 定 了不同地物 的最优分 割尺度。研究结果 表明 ， 该方法在 影像分 割结果 评价 和参数 优化方 面具有更 大 的优势 ， 不 仅可以评 价遥感影像分 割质量 、 进行分割尺度参数优化 ， 而且 在分割质量评价过程 中减少 了人 为干预 ， 提高 了方法
的 客 观性 。
关键 词 ： 面向对象 ； 最优分割尺度 ； 监督评价 ； 遥感影像
中图法分 类号 ： Ｔ Ｐ ７ ５ １ ． １ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ １ —０ ７ ０ Ｘ（ ２ ０ １ ６ ） ４ — ０ ０ ０ ４ ９—１ ０
０ 引言
对 于 高分 辨 率遥 感 影 像来 说 ， 基 于 像元 分 析 的
ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ［ Ｊ ］ ． Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｆ ｏ ｒ Ｌ ａ ｎ ｄ ａ ｎ ｄ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ， ２ ０ １ ６ ， ２ ８ （ ４ ） ： ４ ９— ５ ８ ． ）
面 向对 象 的遥 感 影像 最 优 分 割 尺 度 监 督 评 价
具特 性 的区域并 提 取感 兴 趣 目标 的技 术 和 过 程 。 影像 分 割 质 量 的 好 坏 会 显 著 影 响 影 像 分 类 的 精 度 Ｊ 。因此 ， 对影 像分 割 质 量评 价 的 目的是 为 了更
法的分割准则， 因此 不 能 保 证 评 价 过 程 的客 观 性 。与之相反 ， 在精确地确定地 表真实地物范 围 和影像分割对象之后 ， 监督的分割质量评价方法能 有 效 地 克 服 主 观性 而 达 到 客观 、 定量评价 的 目
人为定义的一系列影像对象的特征去评价不同分割 方案的好坏 － ｏ Ｊ 。非监督评价 方法 的可靠 性往 往取
决 于所 提质 量标 准 的合 理 性 ， 然 而 质 量标 准 的确 定 常常带 有很 大 的主 观 性 ， 而 且 要 求 有 不 同 于分 割 算
方法往往难以综合考虑地物 目标除光谱特征以外的 其他信息（ 如影像 的纹理特征、 几何结构特征 以及 像元 的地理语境 特征等） 。为解 决此问题 ， 研究 者 提出了影像对象的概念 ， 将影像中具有 同质性的区 域分 割 出来 作 为影 像 对 象 ， 并将 影 像 对 象 作 为 后续 处理 的最小单元 …。影像分割是将 影像划分成各
庄喜 阳 ， 赵 书河 ’ ，陈 诚 ，丛佃敏 ，曲永超 ＇ 。
（ １ ． 南京大学地理与海洋科学学院， 南京 ２ １ ０ ０ ２ ３ ； ２ ． 江苏省地理信息技术重点实验室， 南京大学， 南京 ２ １ ０ ０ ２ ３ ； ３ ． 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心， 南京 ２ １ ０ ０ ２ ３ ； ４ ． 南京水利科学研究院， 南京 ２ １ ０ ０ ２ ９ ）
在实际的面向对象分割质量 的评价过程 中， 分割对 象与地表真实地物之间的关系较为复杂。本文在对
类方法。监督评价方法需要参考 图， 将分割对象与
摘要 ： 面 向对象的遥感影像分类质量和精度 ， 不仅 取决 于分类算法的好坏 ， 而且 取决 于遥感影像的分割质量 。以定
量方法确定最优分割尺度 ， 排 除主观 因素干扰 ， 已成为影 像分割 质量评 价 的重点 。以往 的分割 质量评 价方法 往往 忽视 了对 象识 别在 影像 分割质量评价中的重要 性 ， 因此 ， 在分 析地表 真实地 物 和影 像分割 对象 之间空 间关 系的基
１ 遥感影像分 割质量评价 方法
传 统的基于面域 的面 向对 象分割尺度评价方 法， 忽 视 了对 象 识 别 在 分 割 质 量评 价 中 的重 要 性 。
的 。因此 ， 本 文构 建 了一种 基 于 面积 和 位 置 的 监 督 分割质 量评 价 指数 ， 旨在 通过 对分 割方 案 的评 价 ，
有效解决分割方案选择 和对分割结果评 价的问题 ， 以提高面向对象的遥感影像分类效果 。
好地指导 、 改进和提高影像分割算法的性能， 对其进 行研 究具 有 十分 重 要 的 意 义 Ｊ 。遥 感 影 像 分 割 是 决定遥感影像分析与计算 的关键因素之一 ， 只有在 获得了较好分割结果 的基础上 ， 信息提取与 目标识
第２ ８ 卷， 第 ４期
２ ０ １ ６年 ｌ ２月
国
土
资
源
遥
感
Ｖｏ １ ． ２ ８， Ｎｏ ． ４ Ｄ ｅ ｃ ． ． ２ ０ １ ６
Ｉ ｔ ＥＭ ＯＴＥ Ｓ ＥＮＳＩ ＮＧ ＦＯＲ ＬＡＮＤ ＆ ＲＥＳＯＵＲＣＥＳ
ｄ ｏ ｉ ：１ ０． ６ ０ ４ ６ ／ ｇ ｔ ｚ ｙ ｙ ｇ ． ２ ０ １ ６ ． ０ ４． ０ ８
引用格 式 ： 庄喜 阳， 赵书河 ， 陈诚 ， 等． 面向对象 的遥 感影像最 优分割尺度监 督评价 ［ Ｊ ］ ． 国土 资源遥感 ， ２ ０ １ ６ ， ２ ８ （ ４ ） ： ４ ９— ５ ８ ．
（ Ｚ ｈ ｕ ａ ｎ ｇ Ｘ Ｙ， Ｚ ｈ ａ ｏ Ｓ Ｈ， Ｃ ｈ ｅ ｎ Ｃ， ｅ ｔ １ ａ ． Ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ａ ｌ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｗ ｉ ｔ ｈ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ —ｏ ｉ ｒ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｎ ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅ
础上 ， 构造 出一种基于面积和位置 的影像分割最优尺 度评价 指数 ；并对 Ｗｏ ｒ ｌ ｄ Ｖ ｉ ｅ ｗ ２多光谱 影像进 行分 割实验 ， 确 定 了不同地物 的最优分 割尺度。研究结果 表明 ， 该方法在 影像分 割结果 评价 和参数 优化方 面具有更 大 的优势 ， 不 仅可以评 价遥感影像分 割质量 、 进行分割尺度参数优化 ， 而且 在分割质量评价过程 中减少 了人 为干预 ， 提高 了方法
的 客 观性 。
关键 词 ： 面向对象 ； 最优分割尺度 ； 监督评价 ； 遥感影像
中图法分 类号 ： Ｔ Ｐ ７ ５ １ ． １ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ １ —０ ７ ０ Ｘ（ ２ ０ １ ６ ） ４ — ０ ０ ０ ４ ９—１ ０
０ 引言
对 于 高分 辨 率遥 感 影 像来 说 ， 基 于 像元 分 析 的
ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ［ Ｊ ］ ． Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｆ ｏ ｒ Ｌ ａ ｎ ｄ ａ ｎ ｄ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ， ２ ０ １ ６ ， ２ ８ （ ４ ） ： ４ ９— ５ ８ ． ）
面 向对 象 的遥 感 影像 最 优 分 割 尺 度 监 督 评 价
具特 性 的区域并 提 取感 兴 趣 目标 的技 术 和 过 程 。 影像 分 割 质 量 的 好 坏 会 显 著 影 响 影 像 分 类 的 精 度 Ｊ 。因此 ， 对影 像分 割 质 量评 价 的 目的是 为 了更
法的分割准则， 因此 不 能 保 证 评 价 过 程 的客 观 性 。与之相反 ， 在精确地确定地 表真实地物范 围 和影像分割对象之后 ， 监督的分割质量评价方法能 有 效 地 克 服 主 观性 而 达 到 客观 、 定量评价 的 目
人为定义的一系列影像对象的特征去评价不同分割 方案的好坏 － ｏ Ｊ 。非监督评价 方法 的可靠 性往 往取
决 于所 提质 量标 准 的合 理 性 ， 然 而 质 量标 准 的确 定 常常带 有很 大 的主 观 性 ， 而 且 要 求 有 不 同 于分 割 算
方法往往难以综合考虑地物 目标除光谱特征以外的 其他信息（ 如影像 的纹理特征、 几何结构特征 以及 像元 的地理语境 特征等） 。为解 决此问题 ， 研究 者 提出了影像对象的概念 ， 将影像中具有 同质性的区 域分 割 出来 作 为影 像 对 象 ， 并将 影 像 对 象 作 为 后续 处理 的最小单元 …。影像分割是将 影像划分成各
庄喜 阳 ， 赵 书河 ’ ，陈 诚 ，丛佃敏 ，曲永超 ＇ 。
（ １ ． 南京大学地理与海洋科学学院， 南京 ２ １ ０ ０ ２ ３ ； ２ ． 江苏省地理信息技术重点实验室， 南京大学， 南京 ２ １ ０ ０ ２ ３ ； ３ ． 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心， 南京 ２ １ ０ ０ ２ ３ ； ４ ． 南京水利科学研究院， 南京 ２ １ ０ ０ ２ ９ ）
在实际的面向对象分割质量 的评价过程 中， 分割对 象与地表真实地物之间的关系较为复杂。本文在对
类方法。监督评价方法需要参考 图， 将分割对象与
摘要 ： 面 向对象的遥感影像分类质量和精度 ， 不仅 取决 于分类算法的好坏 ， 而且 取决 于遥感影像的分割质量 。以定
量方法确定最优分割尺度 ， 排 除主观 因素干扰 ， 已成为影 像分割 质量评 价 的重点 。以往 的分割 质量评 价方法 往往 忽视 了对 象识 别在 影像 分割质量评价中的重要 性 ， 因此 ， 在分 析地表 真实地 物 和影 像分割 对象 之间空 间关 系的基