《表1 基于玉米影像WLV法和IWLV法在各情景选择的最优尺度值》

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《一种面向农业无人机影像分割的尺度参数自动确定方法》

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各种场景下WLV、IWLV随尺度参数值变化情况如图5所示。可以看出，相对于WLV，IWLV随尺度参数增大，先上升后下降的趋势更加明显。这表明增加考虑对象内部同质性后，IWLV法比WLV法对分割尺度变化引起的分割差异更加敏感。另外，各场景基于WLV法和IWLV法选定的最优尺度参数值如表1所示。从表中可以看出，各分割场景基于IWLV所选的尺度参数值都比WLV法所选的尺度参数值小，说明IWLV法相对于WLV法倾向把影像分割得更细。此外，对比不同生育期的分割结果，可以发现玉米抽雄前期各场景下的最佳尺度参数值普遍比大喇叭口期的相应尺度参数值小。这主要是因为随着植株生长，叶片相互交织，原本大块的裸露土壤由于被覆盖形成零碎的裸露土壤斑块，识别这些小土壤斑块需要更小的尺度参数。对比各生育期不同处理的分割结果，各处理最优分割尺度值未体现出规律性变化。