多尺度分割参数

多尺度影像分割技术能够自动将生成影像对象层按照等级结构连接起来。为了获得最佳的影像对象，分割过程中需要关注以下几个方面：一是影像分割尺度与影像分析问题有关，那么分割后影像对象的平均大小与感兴趣的尺度大小有关；二是影像对象的属性如平均值、方差、纹理、形状等与尺度有一定的依赖关系: 三是分割后生成的影像对象应该具有高度的同质性，最优的可分离性与代表性。多尺度分割是给影像对象一个特殊的尺度，根据指定的光谱和形状的同质性准则，使整幅影像的同质分割达到最高优化的程度。影像分割结果与分割参数的设置密切相关，主要的分割参数包括：波段权重、分割尺度、均质性因子。

a.波段权重

波段权重是影响分割结果的重要因素之一。 遥感影像在进行多尺度分割中可以根据应用任务感兴趣信息的特征来设置参与分割波段的权重。如果需要提取的信息在某一波段中特别明显，易于识别，则可将此波段的权重设置的高一些。那些对特定类别信息没有很大贡献的影像波段，则被赋予较小的权重或权重为零。例如，在提取岩石信息时，短波红外波段记录了大量的信息，而可见光波段记录的信息较少，因此分割时可将短波红外波段的权重设置为1,红、绿、蓝三波段的权重设置的小一些。

b. 分割尺度

分期尺度是影像分制过程中非常重要的因子，直接决定影像对象的大小。不同的分制尺度，生成的影像对象大小和数量是不同的。分割尺度值越大，所生成的对象层内多边形面积越大、数量越少，反之亦然。对于一种确定的地物类型，最优的分割尺度值是分割后的多边形能将这种地物类型的边界显示得十分清楚，并且能用一个对象或几个对象表示出这种地物，既不能太破碎，边界又不能模糊。

c.均质因子

影像分割结果的质量不仅与分割尺度、波段权重有关，还取决于两个分割属性因子:颜色和形状(光滑度和紧密度)。颜色反映了对象的光谱特征，通常情况下颜色因子最重要，相应的应该设置较大权重。由于颜色因子和形状因子的权重和为1, 共同决定对象的均质性，在形状因子权重过大时会损失光谱信息。然而形状因子的参与有助于避免影像对象形状的不完整性，其中光滑度用于完善具有光滑边缘的影像，紧密度因子用于根据较小的差别把紧炎的目标和不紧凑的目标区分开，有利于提高分类的精度。尽管光常度和紧密度的权重和为1.但两者并不是对立的，即通过紧密度优化的对象也会具有光滑的边界。因此， 在均质性因子选择时要遵循两个准则:一是尽可能设置较大的颜色权重;二是对边界不光滑聚集度较高的地物使用必要的形状因子。

总之，颜色是优化波谱均质的变量，平滑度、紧密度是优化空间复杂度的变量，分割尺度是一个异质容许值。在对遥感影像进行分割时，应根据具体的问题设置参数，而最适宜的方法就是尝试法，即使用不同的参数进行分割尝试，直至得到令人满意的结果。