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多尺度分割的高分辨率遥感影像分类对比研究
摘要：
高分辨率遥感影像分类是遥感应用中一个重要的研究领域。现有方法中，多尺度分割是一种非常有效的方法。本文以多尺度分割为基础，对比了常用的高分辨率遥感影像分类方法，比较了它们的优缺点并给出了未来的发展方向。
关键词：高分辨率遥感影像分类；多尺度分割；分类方法
1.引言
高分辨率遥感影像分类在城市规划、土地利用、环境监测等方面有着广泛的应用。作为一种像素级的分类方法，它可以准确地对不同的地物进行识别。然而，高分辨率遥感影像分类中存在着很多问题，比如分类精度不高、分类速度过慢等。这些问题使得高分辨率遥感影像分类成为了一个有待解决的难题。
针对这些问题，学者们提出了很多分类方法。其中，多尺度分割是一种非常有前景的方法。它不仅可以提高分类精度，而且还能够减少分类时间。因此，本文以多尺度分割为基础，对比了常用的高分辨率遥感影像分类方法，比较了它们的优缺点并给出了未来的发展方向。
2.多尺度分割的基本原理
多尺度分割是一种将遥感影像像素划分为不同的区域的方法。这个方法的主要思想是将一个大的遥感影像分成多个小的遥感影像，然后对每一个小的遥感影像进行分割。这样做可以减少分类时间，并且对于大型影像，还可以方便地进行分布式处理。
多尺度分割的第一步是将原始遥感影像分成多个尺度。这个过程通常使用高斯金字塔来实现。高斯金字塔是一个金字塔状的数据结构，它的每一层都是由上一层卷积得到的。这种卷积能够滤除高频信号，因此可以使得图像变得更加模糊。在多尺度分割中，高斯金字塔的目的是降低图像的分辨率，从而减少分类的时间。
分割是多尺度分割的核心步骤。在分割之前，需要为每一个尺度选择一个合适的分割方法。常见的分割方法有区域生长法、K均值法、分水岭法等。在进行分割时，需要选择合适的参数。这些参数通常包括分割阈值、分割尺度等。分割的结果是一些具有不同类别的区域，这些区域被称为超像素。在多尺度分割中，超像素是一种很重要的抽象概念。因为它能够使得下一步的特征提取更加容易。
特征提取是多尺度分割的第三步。在这一步中，我们需要从每一个超像素中提取一些特征。这些特征可以包括颜色、纹理、形状等。通常使用的特征提取方法有主成分分析法、小波变换法等。在多尺度分割中，特征提取是非常关键的。因为它能够为分类提供更多的信息。
分类是多尺度分割的最后一步。在这一步中，我们需要将每一个超像素分类成一个类别。常见的分类方法有支持向量机、决策树、神经网络等。在进行分类时，需要选择合适的分类器以及合适的参数。分类的结果会反映每一个超像素的类别信息。
3.常用的高分辨率遥感影像分类方法
在高分辨率遥感影像分类中，有很多可供选择的方法。在本文中，我们着重对比了分类精度较高的几种方法。
3.1支持向量机
支持向量机（SVM）是一种常用的分类方法。它使用最大间隔的方法将样本分成不同的类别。通常使用的核函数有线性核、高斯核、多项式核等。在高分辨率遥感影像分类中，SVM可以很好地处理高维特征。而且，SVM在训练完成之后，分类速度很快。因此，在很多应用中，SVM被广泛地使用。
3.2C4.5决策树
C4.5决策树是一种基于信息熵的分类方法。在分类时，C4.5决策树将样本根据某种特征进行分类，然后，选择该特征所能够提供最多信息量的方向作为当前结点的分裂方向。C4.5决策树的优点是易于理解和实现，并且可以处理缺失值。在高分辨率遥感影像分类中，C4.5决策树也有着广泛的应用。
3.3BP神经网络
BP神经网络是一种常用的分类方法。它使用反向传播算法训练网络，从而达到分类的目的。在高分辨率遥感影像分类中，BP神经网络可以处理非线性问题，并且可以通过调整网络结构和参数来提高分类精度。
4.多尺度分割的应用
多尺度分割是一种非常有效的方法。在高分辨率遥感影像分类中，它已经得到了广泛的应用。现在，我们来介绍一下多尺度分割在实际应用中的效果。
4.1S-MODEL多尺度分割算法
S-MODEL是一种基于多尺度分割的分类方法。在这个方法中，遥感影像首先被分成多个尺度，并且在每一个尺度上使用不同的分割方法。分割的结果被用来提取特征，并且输入到SVM分类器中。实验结果表明，S-MODEL可以在较短的时间内达到很高的分类准确率。
4.2SETHI多尺度分割算法
SETHI是一种基于聚类的多尺度分割算法。它使用K-means聚类方法将图像划分为多个块，每一个块包含多个像素点。这些块被用来提取颜色和纹理特征，并且输入到SVM分类器中。实验结果表明，SETHI可以达到很高的分类准确率，并且具有较快的分类速度。
5.未来的发展方向
在未来的研究中，高分辨率遥感影像分类的主要方向之一是提高分类精度。为了达到这个目的，研究人员需要选择更加合适的分割方法和特征提取方法。另外，还需要更加深入地研究分类器的性能