技術特征：

1.一種面向高分辨率遙感圖像的分割方法，其特征在于：包含以下步驟，

S11：根據(jù)待處理遙感圖像的像素大小、紋理特征復雜度、幾何特征復雜度和光譜特征復雜度，將原始圖像劃分成個正方形子圖，記集合；

S12：提取每個子圖的典型紋理特征，包括灰度熵，對比度，角度二階矩；其中，指的是子圖的像素大小，指的是子圖中像素對和出現(xiàn)在子圖中的概率，像素差分值可以根據(jù)圖像紋理細膩程度的高低而取不同的常數(shù)；

S13：提取每個子圖的典型幾何特征，包括線段平均長度，其中指的是子圖中檢測到的線段數(shù)量, 指的是第條線段起止點位置的坐標；線段長度熵，其中是在子圖長度直方圖中長度位于第個區(qū)間的線段個數(shù)；梯度幅值均值，其中和分別是子圖中像素對和的水平梯度和垂直梯度；

S14：提取每個子圖的典型光譜特征，包括像素值均值，其中指的是像素的值；標準偏差，

像素值的協(xié)方差矩陣；

S15：將上述步驟中的多種特征進行融合，得到綜合特征向量

其中是每種特征歸一化的權重系數(shù)，；再利用支持向量數(shù)據(jù)描述方法對綜合特征向量進行處理，通過對子圖的迭代聚類實現(xiàn)圖像分割。

2.如權利要求1所述的一種面向高分辨率遙感圖像的分割方法，其特征在于：所述步驟S15中所利用的支持向量數(shù)據(jù)描述方法，主要包含以下步驟：

S21：引入滿足Mercer定理的非線性映射，滿足，其中核函數(shù)常用的形式有線性核函數(shù)，多項式核函數(shù)，徑向基核函數(shù)，Sigmoid核函數(shù)和復合核函數(shù)；

S22：在引入映射的核特征空間中求解以下二次規(guī)劃問題

其中，代表人為對聚類誤差的懲罰參數(shù)；求解出符合上述規(guī)劃要求的，其下標集合所對應的子圖即為原始圖像中可以被聚為一類的子圖集合；計算聚類因子，其中為集合元素個數(shù)運算符；

S23 ：若聚類因子，則意味著原始圖像分割結束；若，令，轉(zhuǎn)向步驟S12，并進而迭代執(zhí)行其后續(xù)步驟，其中為聚類子圖比例上限閾值，控制著聚類過程的迭代次數(shù)和圖像分割的精細程度。