基于全向搜索机制变异函数的最优遥感尺度选择方法
摘要:
本发明涉及一种基于全向搜索机制变异函数的最优遥感尺度选择方法,该方法首先利用已获取的遥感影像选择研究区域,然后通过全向搜索算法计算出遥感影像在每一方向不同空间间隔下对应的变异函数值;在此基础上,建立空间间隔及其变异值的曲线关系,进而基于变异函数模型中的球状模型回归拟合,求解出每一方向上对应的局部最优空间尺度;最后把拟合度最大值所对应的局部最优空间尺度作为遥感影像最优空间尺度。本发明可以有效解决传统变异函数算法在选择最优遥感影像空间尺度应用中仅考虑各向同性而带来的局部最优尺度“假象”的问题,提高了最优尺度选择的精度。
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