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基于时空域密度异常的土地利用/土地覆盖短期变化检测

钱峻屏、中山大学地理科学与规划学院、黎夏、叶嘉安、艾彬、陈晓越、王芳、广州地理研究所广东省遥感与GIS重点实验室

2009National Remote Sensing BulletinSocial Sciences被引 1开放获取

摘要

论文分析了时间序列遥感影像中土地利用/åœŸåœ°è¦†ç›–çŸ­æœŸå˜åŒ–çš„ç‰¹ç‚¹åŠå ¶æ—¶ç©ºå¼‚å¸¸ç‰¹å¾,è®¤ä¸ºå’ŒçŽ¯å¢ƒã€ç‰©å€™ç­‰å› ç´ é€ æˆçš„å½±åƒå˜åŒ–ç›¸æ¯”,由人为活动引起的土地利用/åœŸåœ°è¦†ç›–å˜åŒ–å ·æœ‰å ¸åž‹çš„æ—¶é—´å’Œç©ºé—´å¼‚å¸¸ç‰¹å¾,å¹¶æå‡ºäº†åŸºäºŽå¯†åº¦å¼‚å¸¸çš„åœŸåœ°åˆ©ç”¨çŸ­æœŸå˜åŒ–æ£€æµ‹æ–¹æ³•ã€‚ç ”ç©¶å·¥ä½œé€‰å–ç æ±Ÿå£åœ°åŒº1—5月作物生长期间的3个时间序列Radarsat雷达影像进行试验,在影像分割的基础上,构建了基于对象的特征变化矢量,并将密度异常检测算法（DBAD）扩展到变化矢量的N维特征空间上,运用随机搜索策略确定检测参数,对Radarsat时间序列变化矢量中的"小模式"事件进行了检测。检测结果认为,密度异常检测算法检测的是变化矢量在特征空间的密度分布,ä¸Žå˜åŒ–çŸ¢é‡çš„å¼ºåº¦å’Œæ–¹å‘æ— å ³,å› æ­¤èƒ½åœ¨æ—¶é—´åºåˆ—å½±åƒä¸­åˆ†ç¦»å‡ºç”±å ¸åž‹çš„ã€æ­£å¸¸çš„ä½œç‰©ç”Ÿé•¿æˆ–å†œäº‹æ´»åŠ¨å¼•èµ·çš„å½±åƒå ‰è°±æˆ–å›žæ³¢å˜åŒ–,进而识别出由人为活动或突发事件导致的土地利用/土地覆盖变化,è¿™æ˜¯é€šå¸¸çš„å›¾åƒå·®å€¼ç­‰æ–¹æ³•éš¾ä»¥åšåˆ°çš„ã€‚è¿›ä¸€æ­¥çš„æŠ½æ ·æ£€æµ‹è¯´æ˜Ž,密度异常检测方法对新增建设用地的检测准确率最高（>88%）;林地地表覆盖相对稳定,检测误差也很低（8%）;å†œç”¨åœ°å’Œå »æ®–æ°´é¢çš„å¼‚å¸¸å˜åŒ–æ£€æµ‹è¯¯å·®åœ¨11%—22%之间;较大的检测误差主要集中在建设用地、农用地和未利用地之间的转换（16%—25%）;此外,å »æ®–æ°´é¢çš„æ£€æµ‹è¯¯å·®ä¸»è¦é›†ä¸­åœ¨æ²³æµæ²¿å²¸åŠæ°´é¢å˜åŒ–è¾ƒå¤§çš„å »æ®–åŒºåŸŸã€‚å½±åƒåˆ†å‰²ç»“æžœç‰¹åˆ«æ˜¯ä¸€äº›çº¿çŠ¶åˆ†å‰²å›¾æ–‘ä»¥åŠæ··åˆåœ°ç±»å›¾æ–‘å¯¹è¯¯å·®ä¹Ÿæœ‰ä¸€å®šçš„å½±å“ã€‚

引用本文（GB/T 7714）

DOI：https://doi.org/10.11834/jrs.20090312