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高分辨率遥感影像多尺度分割与特征基元计算方法研究的综述报告
随着遥感技术的发展，高分辨率遥感影像在城市规划、环境监测等领域起到了越来越重要的作用。而高分辨率遥感影像的多尺度分割和特征基元计算方法是遥感影像分析的重要研究方向之一。本文将对这两个方向的研究进行综述。
一、高分辨率遥感影像多尺度分割
在高分辨率遥感影像的分割中，多尺度分割策略被广泛应用。因为高分辨率遥感影像中的物体大小多变，这就需要将图像在不同尺度上进行分割，得到更好的结果。多尺度分割方法的常见形式是将初始图像缩小一定比例，然后在小尺度图像上进行分割，然后将分割结果应用于原始图像上，以达到多尺度分割的目的。
1.基于区域的多尺度分割方法
基于区域的多尺度分割方法在高分辨率遥感影像中得到了广泛的应用。其中，基于分治的多尺度分割方法是最常用的方法之一。此方法的基本思想是将图像分割成若干个子区域，然后对子区域进行进一步的分割，最终得到物体的分割结果。在进行分割时，可以使用不同的算法，例如贪心算法，分水岭算法或局部阈值算法。此外，基于算子的多尺度分割方法也是常用方法之一。通常使用边缘检测算法，如Canny算子，来获取边缘信息，然后使用图像腐蚀和膨胀的方法来进行图像的多尺度分割。
2.基于深度学习的多尺度分割方法
随着深度学习技术的发展，近年来，基于深度学习的多尺度分割方法也受到了广泛的关注。其中，深度卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习方法之一。该方法的基本思想是使用卷积神经网络来对图像进行学习，并在多个尺度上对图像进行分割。此外，还有一些基于CNN的改进算法，例如扩展CNN和分层CNN等算法。
二、高分辨率遥感影像特征基元计算方法
高分辨率遥感影像的特征提取是遥感图像分析的一个主要方向。而特征基元计算方法是特征提取中的重要技术之一。本节将对高分辨率遥感影像特征基元计算方法进行综述。
1.像素级别的特征基元计算方法
像素级别的特征基元计算方法是通过对图像像素进行计算，获得特定特征信息的方法。此方法可以使用不同的特征描述符，例如HOG（方向梯度直方图）、LBP（局部二值模式）等算法，提取不同尺度下的特征信息。
2.区域级别的特征基元计算方法
区域级别的特征基元计算方法是基于区域的特征提取方法。该方法通常将遥感图像分为若干不同的区域，并计算每个区域的特征信息。此方法可以使用不同的计算方法，例如统计特征描述符、特征频率等方式来提取特征信息。
3.物体级别的特征基元计算方法
物体级别的特征基元计算方法是基于具体物体的特征提取方法。此方法通常对特定的区域进行计算，以获得物体的具体特征信息。例如，当提取特定建筑物的特征时，可以使用不同的算法计算建筑物的高度、宽度、面积、颜色等特征信息。
总结
本文综述了高分辨率遥感影像多尺度分割和特征基元计算方法的研究方向。在多尺度分割方面，基于区域和基于深度学习的方法是最常用的方法。在特征基元计算方面，像素级别、区域级别和物体级别的方法都受到了广泛的关注。高分辨率遥感影像的多尺度分割和特征提取是遥感图像分析的主要研究方向之一，有望为城市规划、环境监测等领域提供更丰富的信息。