Den rumsliga upplösningen av bildsensorer har ökat dramatiskt under de senaste åren, och det har också de utmaningar som är förknippade med att extrahera meningsfull information från sina dataprodukter. Objektbaserad bildanalys (OBIA) blir allt populärare inom fjärranalysvetenskap som ett sätt att överbrygga bilder med mycket hög rumslig upplösning (VHSR) och GIS. Multiskalar bildsegmentering är ett grundläggande steg i OBIA, men det finns för närvarande inget verktyg för att objektivt styra valet av lämpliga skalor för segmentering. Vi presenterar en teknik för att uppskatta skalparametern i bildsegmentering av fjärravkännade data med Definiens Utvecklare. Graden av heterogenitet inom ett bildobjekt styrs av ett subjektivt mått som kallas "skalaparametern", som implementeras i den nämnda programvaran. Vi föreslår ett verktyg, kallad uppskattning av skalparameter (ESP), som bygger på idén om lokal varians (LV) av objekt heterogenitet inom en scen. ESP-verktyget genererar iterativt bildobjekt på flera skalnivåer i en nedifrån-och-upp-strategi och beräknar LV för varje skala. Variation i heterogenitet undersöks genom att utvärdera LV ritas mot motsvarande skala. Tröskelvärdena för förändringstakten för LV (ROC-LV) anger de skalnivåer på vilka bilden kan segmenteras på det lämpligaste sättet, i förhållande till dataegenskaperna på scennivå. Våra tester på olika typer av bilder indikerade snabba bearbetningstider och korrekta resultat. Det enkla men robusta ESP-verktyget möjliggör snabb och objektiv parametrisering när du utför bildsegmentering och har stor potential för OBIA-applikationer.
REF föreslog en metod som baserades på den lokala variationen av objektets heterogenitet inom en scen.
ESP: a tool to estimate scale parameter for multiresolution image segmentation of remotely sensed data
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Geographical Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}