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摘要： 分割参数的选择直接决定着影像对象的大小、形状。因此如何选择最优的分割参数显得尤为重要。用局部标准差和局部Moran指数构建了新的优度度量函数,然后与通过不一致性法选择的分割参数进行比较,进而选取综合的最优分割参数。通过对高空间分辨率IKONOS影像上农田、草地、池塘和建筑物等4种不同类型地物进行实验,表明不同地物类型具有不同的最优分割参数区间,且分别使用本研究所提出的优度法和不一致性法所得度量参数具有基本一致的最优参数分布区间。进而,通过对最优分割参数和其他分割参数下的分割结果进行影像分类,分类结果的精度评价表明综合两种度量方法得到的最优分割参数可获得最佳的分类结果。 关键词： 影像分割;  最优分割参数;  优度法;  不一致性法;  分类精度评价     Abstract: Image segmentation is the first step for object\|based image analysis.The size and quality of segmented objects directly affect the accuracy of the subsequent classification.Once the algorithm for image segmentation is determined,the choice of image segmentation parameter will directly determine the size and shape of image objects.How to choose optimal segmentation parameter is becoming the key important.The paper proposes a new goodness measure based on an inner\|segment homogeneity measurement with local standard deviation and an inter\|segment heterogeneity measure with local Moran index.The optimal segmentation parameter is chosen by discrepancy measures,including Potential Segmentation Error (PSE),Number\|of\|Segments Ratio (NSR),and Euclidean Distance (ED),were compared with this method to obtain an integrated optimal segmentation parameter.Four different categories of land cover,including cropland,grassland,ponds and buildings in a high\|resolution IKONOS image are experimented.The experiment demonstrates that different categories of land cover have different optimal interval for segmentation parameter,and the intervals derived from goodness measures and discrepancy measures are consistent on the whole.Then the optimal image segments are classified using nearest distance to means.The accuracy assessment of the results using optimal segmentation parameter are the best by comparing with classification results when using commonly selected three parameters.

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