本文選題：土地覆蓋變化 + 多時相遙感數(shù)據(jù)��； 參考：《南京林業(yè)大學學報(自然科學版)》2017年04期

【摘要】：【目的】從土地覆蓋變化檢測性能的角度尋求一種精度較高且歸一化過程相對簡單、客觀和自動化的輻射歸一化方法�！痉椒ā拷柚�2013年7月和2015年9月的南京地區(qū)Landsat 8 OLI圖像并以2013年影像為基準,執(zhí)行基于偽不變特征(pseudo-invariant features,PIF)、時不變點群(temporally invariant cluster,TIC)、全景影像回歸(wall-to-wall regression,WWR)和加權(quán)不變點(weighted invariant pixels,WIP)4種方法,分波段對2015年的多光譜圖像進行輻射歸一化處理。在此基礎(chǔ)上利用變化向量分析技術(shù)(change vector analysis,CVA)進行土地覆蓋變化信息提取,并借助高空間分辨率Google Maps對提取到的變化信息進行空間一致性驗證�！窘Y(jié)果】使用PIF、TIC、WWR和WIP方法對圖像歸一化后,利用變化向量分析提取的土地覆蓋變化信息與目視解譯得出的土地覆蓋變化信息的空間一致性分別為79.63%、81.75%、72.72%和82.59%;依不同變化地類給出變化檢測閾值,算法的空間一致性會進一步提高。【結(jié)論】考慮到算法的客觀性、自動化程度和變化檢測精度,在4種方法中,TIC法和WIP法更適合工程化的圖像輻射歸一化操作。
[Abstract]:[objective] from the point of view of detecting performance of land cover change, it is relatively simple to seek a kind of high precision and normalization process. Objective and automated radiometric normalization methods. [methods] based on the Landsat 8 OLI images of Nanjing in July 2013 and September 2015, Four methods based on pseudo-invariant features, temporal invariant clustering, panoramic image regression wall-to-wall regression and weighted invariant points weighted invariant pixels are implemented. The multispectral images in 2015 are processed by spectral radiometric normalization. On this basis, the change vector analysis technique was used to extract the information of land cover change. The spatial consistency of the extracted change information is verified by Google Maps with high spatial resolution. [results] the image is normalized by using the PIF-TIC-WWR and WIP methods. The spatial consistency of the land cover change information extracted by the change vector analysis and the land cover change information obtained by visual interpretation were 79.63% and 82.59%, respectively. The spatial consistency of the algorithm will be further improved. [conclusion] considering the objectivity of the algorithm, the degree of automation and the accuracy of change detection, the TIC and WIP methods are more suitable for engineering image radiation normalization operation.
【作者單位】： 南京林業(yè)大學林學院南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家林業(yè)局“948”項目(2014-4-25) 國家自然科學基金項目(31670552) 江蘇高校優(yōu)勢學科建設(shè)工程資助項目(PAPD)
【分類號】：P237

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本文編號：1832908