1.3.1 影像多尺度分割

基于遥感影像的多尺度分割方法，在影像信息损失最小的前提下，以任意尺度生成异质性最小、同质性最大的有意义影像多边形对象的过程，运用模糊数学方法获得每个对象的属性信息，以影像对象为信息提取的基本单元，实现分类和信息提取^[31]。在多尺度分割中，尺度因子(Scale parameter,SP)、形状因子(shape)、紧凑度因子(compact)对分割结果产生影响，尤其是尺度参数影响更大^[32]，因此确定最优分割尺度尤为重要。本研究先以固定分割尺度，分别改变形状因子与紧凑度因子，对比分割结果，选择最优形状、紧凑度参数。在此基础，利用最优分割尺度评价工具ESP2(estimation of scale parameter 2)选取最优分割尺度因子，其通过计算不同分割尺度参数下图像对象同质性的局部方差(LV)，并引入变化率(ROC)来放大局部方差所表示的变化^[33]。