面向类型特征的自适应阈值遥感影像变化检测

作者：刘红超,张磊

摘要：为了实现两个不同年份单时相遥感影像之间的土地覆盖变化检测,提出了一种基于土地覆盖类型特征自适应确定阈值的遥感影像变化检测方法。以2015年土地覆盖数据为基础,综合2013年和2015年Landsat 8-OLI影像数据,首先,采用时相不变点群法TIC(Temporally Invariant Cluster)保证了两期影像辐射水平的一致性。其次,对两期影像进行多尺度分割,并在各级尺度下构建分割对象的变化向量。然后,采用最大类间方差的方法分别进行单一变化阈值变化检测以及基于土地覆盖类型的多阈值变化检测分析,并利用目视解译样点进行精度验证与评价。结果表明:(1)单一阈值变化检测结果的总体精度为79.6%,Kappa系数为0.601,多阈值变化检测结果的总体精度为87.2%,Kappa系数为0.741,多阈值变化检测具有更高的精度。(2)进一步逐土地覆盖类型精度评价可知,多阈值变化检测能在一定程度上减弱物候期的影响,具有更高的稳定性。该研究以土地覆盖数据为底图,逐类别的选取变化检测阈值,提高了变化区域检测的精度,在大范围高效更新土地覆盖数据的应用中具有一定的参考价值。

发文机构：中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室 中国科学院大学

关键词：遥感土地覆盖变化检测时相不变点群多尺度分割相对辐射校正最大类间方差remote sensing land coverchange detectiontemporally invariant clustermultiscale segmentationrelative radiometric correctionmaximum inter-class variance

分类号： TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]