基于多尺度超像素的SAR地物样本自动提取方法、系统、存储介质和电子设备

本文公开了一种基于多尺度超像素的SAR地物样本自动提取方法、系统、存储介质和电子设备，包括如下步骤：对高分辨率SAR影像进行预处理；生成具有时空一致性的稳定区域；建立“细尺度∈中尺度∈粗尺度”的包含关系拓扑网络，并在先验知识的基础上通过众数投票筛选三尺度一致的超像素；引入基于马氏距离的全局异常值检测模块，检测并剔除剩余中尺度超像素的特征异常对象，得到高置信度对象级样本库。选取典型地物分类模型，开展土地覆盖分类对比实验，进行精度评定。该方法通过多尺度特征协同优化，有效解决了传统自动样本提取方法中地类边界模糊和尺度敏感性难题。