第46卷第6期2023年6月测绘与空间地理信息GEOMATICS＆SPATIALINFOＲMATIONTECHNOLOGYVol．46，No．6Jun．，2023收稿日期:2022－04－08基金项目:国家自然科学基金项目(41876107);中国科学院海洋大科学研究中心重点部署项目(COMS2019J02);中国科学院前沿科学重点研究计划(ZDBS－LY－7010);中国科学院海洋生态与环境科学重点实验室开放基金(KLMEES202005)资助作者简介:王志成(1995－)，男，山东平度人，环境科学专业博士研究生，主要研究方向为遥感应用。基于概率距离的高分辨率遥感影像分割结果的优化方法及其应用研究王志成1，2，高志强1，王德1，宁吉才1，尚伟涛1(1．山东省海岸带环境过程重点实验室中国科学院烟台海岸带研究所，山东烟台264003;2．中国科学院大学，北京100049)摘要:不同于传统的通过选择合适的尺度参数来优化分割结果的方法，本文从统计学的角度，提出了一种基于概率距离的高分辨率遥感影像分割结果优化方法，并以JeffriesMatusita距离为例，介绍了利用该方法优化分割结果的流程。该方法通过为影像中的地物构建最优影像对象达到优化分割结果的目的。使用无人机影像对本文提出的优化方法进行了测试，测试结果表明，本文所提出的分割结果优化方法具有较好的效果，优化后的分类精度得到明显提高。关键词:高分辨率遥感影像;影像分割;概率距离;JeffriesMatusita距离;优化中图分类号:P237文献标识码:A文章编号:1672－5867(2023)06－0012－04ＲesearchonOptimizationMethodofHighＲesolutionＲemoteSensingImageSegmentationＲesultsBasedonProbabilityDistanceandItsApplicationWANGZhicheng1，2，GAOZhiqiang1，WANGDe1，NINGJicai1，SHANGWeitao1(1．ShandongKeyLaboratoryofCoastalEnvironmentalProcesses，YantaiInstituteofCoastalZoneＲesearch，ChineseAcademyofSciences，Yantai264003，China;2．UniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100049，China)Abstract:Differentfromthetraditionalmethodofoptimizingsegmentationresultsbyselectingappropriatescaleparameters，thispaperproposesamethodofoptimizingsegmentationresultsofhigh－resolutionremotesensingimagesbasedonprobabilitydistancefromtheperspectiveofstatistics．TheprocessofoptimizingsegmentationresultsusingthismethodisillustratedbytakingJeffriesMatusitadis-tanceasanexample．Thismethodoptimizesthesegmentationresultsbyconstructingtheo...
