利用面向对象变化向量分析(OCVA)检测土地利用变化

论文摘要

为推广国产高分数据在土地利用变化检测方面的应用,以延庆区张山营镇2015和2018年2期高分二号（GF-2）影像为数据源,采用面向对象变化向量分析法（OCVA）,先通过不同分割模式获取对象,其次利用引入权重的欧氏距离构建变化向量的模,再通过目标函数确定最佳检测阈值后对研究区进行变化检测,最后对变化区域进行面向对象分类,得到具体的"从…到"变化类型。结果表明:1)多时相组合分割模式下的OCVA法精度要高于多时相分别分割模式;2)利用加权组合方法构建对象变化向量的模更易确定最佳检测阈值,且最后的总体精度要高于传统OCVA法;3)结合面向对象分类的OCVA法能有效减少面向对象分类后变化检测法和单一OCVA法的伪变化,检测精度达到92.50%。

论文目录

• 1 研究区概况及数据处理
•   1.1 研究区概况
•   1.2 地类划分
•   1.3 数据源及预处理
• 2 面向对象变化向量分析
•   2.1 多时相图像分割
•   2.2 变化向量分析
•     2.2.1 构建对象特征向量
•     2.2.2 构建变化向量的模
•     2.2.3 确定最佳检测阈值
•     2.2.4 变化检测
• 3 面向对象分类后变化检测
• 4 结果与分析
•   4.1 最优分割尺度
•   4.2 最优面向对象变化向量分析法
•     4.2.1 权重设置
•     4.2.2 最佳检测阈值
•     4.2.3 变化检测结果
•     4.2.4 变化检测精度评价
• 5 结论与讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张沁雨,李哲,彭道黎

关键词: 土地利用,变化向量分析,面向对象,高分二号,欧氏距离

来源: 中国农业大学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学

专业: 自然地理学和测绘学

单位: 北京林业大学林学院

基金: 国家林业局948项目(2015-4-32)

分类号: P237

页码: 166-174

总页数: 9

文件大小: 3861K

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