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Toward Evaluating Multiscale Segmentations of High Spatial Resolution Remote Sensing Images

机译：评估高空间分辨率遥感影像的多尺度分割

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Object-based analysis of high spatial resolution remote sensing images addresses the matter of multiscale segmentation. However, existing segmentation evaluation methods mainly focus on single-scale segmentation. In this paper, we examine the issue of supervised multiscale segmentation evaluation and propose two discrepancy measures to determine the manner in which geographic objects are delineated by multiscale segmentations. A QuickBird scene in Hangzhou, China, is used to conduct the evaluation. The results reveal the effectiveness of the proposed measures, in terms of method comparison and parameter optimization, for multiscale segmentation of high spatial resolution images. Moreover, meaningful indications for selecting suitable multiple segmentation scales are presented. The proposed measures are applicable to performance evaluation and parameter optimization for multiscale segmentation algorithms.
机译：高空间分辨率遥感影像的基于对象的分析解决了多尺度分割的问题。然而，现有的分割评估方法主要集中在单尺度分割上。在本文中，我们研究了有监督的多尺度分割评估的问题，并提出了两种差异测量方法来确定通过多尺度分割来描绘地理对象的方式。使用中国杭州的QuickBird场景进行评估。结果表明，在方法比较和参数优化方面，所提出的措施对于高空间分辨率图像的多尺度分割是有效的。此外，提出了用于选择合适的多个分割标度的有意义的指示。所提出的措施适用于性能评估和参数优化的多尺度分割算法。

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