音视频-编解码-基于高分卫星数据多尺度图像分割方法的天山森林小班边界提取研究.pdf

本文主要探讨的是基于高分卫星数据的多尺度图像分割方法在天山森林小班边界提取中的应用。森林小班区划是森林资源管理和动态监测的关键，传统的人工方法由于主观性和工作强度大，往往导致边界不一致的问题。因此，利用遥感图像进行自动化或半自动化的边界提取成为发展趋势。 文章首先分析了森林遥感图像的特征，如光谱统计信息、相关性、光谱空间剖面曲线和纹理特征。通过分析，发现近红外波段的信息对于地物识别至关重要，而灌木林和草地的纹理特征可以用来区分不同的地物类型。随后，研究提出了多尺度层次图像分割方法，通过差异度阈值、光谱特征权重和形状特征权重作为参数，选择最优分割参数。这种方法能够随着分割尺度的变化，保持较高的对象基元纯净度。 在多尺度图像分类方面，研究者利用简单相关系数、信息量、方差扩大因子和类间可分性距离进行特征选择，构建了面向对象的林分分类指标。这种方法对于有立木的有林地小班边界提取效果较好，但对于无立木林地和疏林地小班，由于其本身的模糊性和遥感图像的限制，可能需要结合人工交互处理来获取更准确的结果。 论文的研究成果表明，基于对象基元尺度与林分尺度分类结果的多尺度图像分割方法，对于天山林区的林分分类和小班边界提取具有较高的精度和实用性。这种方法不仅适用于林业领域，还可能扩展到其他需要考虑对象和阴影数量的场景。 这篇研究通过深入挖掘高分辨率遥感图像的潜力，为森林资源管理和环境保护提供了新的技术手段，有助于提高工作效率和准确性，减少人为误差，对于森林资源的可持续管理和生态保护具有重要意义。