《表9 两种约束的分割结果》

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《结合PCA、多尺度分割及SVM的ASTER遥感蚀变信息提取》

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因矿床分布具有分形丛集的特征，本文依据分形理论计算纹理特征，进而选择多尺度分割参数，充分利用蚀变信息的区域特征。本文方法和仅采用灰度均方差进行合并约束得到的多尺度分割结果（表9）显示，两种方法得到的对象数量相近，GS值有所差别。GS (Global Scare）指数衡量对象内部均质性及对象之间的异质性，该值越小表明分割效果越好（Johnson和Xie，2011）。