Ecognition8多尺度分割和光譜分割的結(jié)合應(yīng)用_第1頁
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Ecognition資料圖1 多尺度分割圖2 光譜差異分割Ecognition資料易康軟件是目前較為前沿的面向?qū)ο蠓诸愜浖?，?yīng)用廣泛。其中，尺度分割是面向?qū)ο蟮囊粋€(gè)重要問題，這里介紹多尺度分割與光譜分割的結(jié)合應(yīng)用。分割是易康軟件應(yīng)用的開始，是整個(gè)操作的第一步驟。將多尺度分割與光譜差異分割相結(jié)合，能夠得到一個(gè)較好的分割尺度。多尺度分割是一種自下而上的分割方式：通過識(shí)別象元的相似性，使相鄰相似象元合并形成對(duì)象。氣氛個(gè)尺度是一個(gè)抽象概念，無具體意義。但是宏觀上講：分割尺度越大，影像對(duì)象越大。（這里假設(shè)形成的影像對(duì)象層為level 1）。這是會(huì)形成大大小小的影像對(duì)象，斑塊還是比較破碎。光譜差異分割也是一種自上而下的分割方式?；谝陨蟣evel1可以進(jìn)行光譜差異分割，其實(shí)質(zhì)是對(duì)level1 中的影像對(duì)象的合并。那么在光譜相似區(qū)就會(huì)形成較大的對(duì)象，而光譜差異大的區(qū)域形成破碎的對(duì)象。此分割后形成level2，基于level2的分類能得到較好結(jié)果。Level1分割結(jié)果 level2分割結(jié)果從以上結(jié)果可以看出，level2中右側(cè)的水體變成了較大斑塊，左上角的農(nóng)田也進(jìn)行合并，這在分類過程中，合并同質(zhì)對(duì)象，減少了對(duì)象個(gè)數(shù)，既提高了運(yùn)算速度，也提高了分類精度。其他的分割方法還有：四叉樹分割，棋盤分割等。不過這兩類算法屬于自上而下的分割算法，與

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