基于GF-2号卫星影像的土地利用变化监测研究.pdf
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1、SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯能 源 与 环 境 2023 NO.20 SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯基于GF-2号卫星影像的土地利用变化监测研究曾灵芝(贺州市自然资源局 广西贺州 542899)摘要:针对土地利用变化中局部像斑变化较难提取和自动化监测较难实现等问题,该文提出了一种基于类别的矢量图与遥感影像变化检测方法。在矢量图约束下,对遥感影像进行影像分割获取像斑;提取像斑在遥感影像上的直方图特征,采用G统计量度量像斑之间的特征距离;利用像斑与其他相同类别像斑之间的特征距离,构建单波段上像斑的类别异质度,自适应加权组
2、合各波段上像斑的类别异质度构建像斑的类别异质度;依据最大熵方法获取各地物类别对应的异质度阈值,以类别为单位对各像斑进行变化判别,获取变化检测结果。在GF-2号卫星影像上的实验验证了该方法的有效性,实现了矢量图与遥感影像的自动变化检测。关键词:矢量图 变化检测 像斑 类别异质度中图分类号:P237文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2023)20-0176-04Research on the Monitoring of Land Use Changes Based on GF-2 Satellite ImagesZENG Lingzhi(Hezhou Bureau of Natural
3、 Resources,Hezhou,Guangxi Zhuang Autonomous Region,542899 China)Abstract:For the problems of the difficult extraction of local image spot changes and the difficult implementation of automatic monitoring in land use changes,this paper proposes a classification-based change detection method for vector
4、 images and remote sensing images.Under the constraint of vector images,this paper performs the image segmentation of remote sensing images to obtain image spots,extracts the histogram features of image spots on remote sensing images,uses G statistics to measure the feature distance among image spot
5、s,uses the characteristic distance between image spots and other similar types of image spots to construct the category heterogeneity of image spots on a single wavelength band,constructs the category heterogeneity of image spots by the adaptive weighted combination of the category heterogeneity of
6、image spots on each wavelength band,uses the maximum entropy method to obtain the heterogeneity threshold corresponding to each ground feature category,and performs change discrimination on each image spot by the category to obtain of change detection results.Experiments on GF-2 satellite images hav
7、e verified the effectiveness of the method and achieved the automatic change detection of vector images and remote sensing images.Key Words:Vector graph;Change detection;Image spot;Category heterogeneity变化检测是利用不同时期的观测结果来确定特征和现象变化的过程。遥感图像检测范围广、检测周期短,是变化检测数据的重要来源,其广泛应用于土地利用变化检测、城市扩展监测、地形图更新等领域1。根据数据源分
8、类,遥感图像变化检测可分为两类:影像-影像法和矢量-影像法。该成像方法使用时间序DOI:10.16661/ki.1672-3791.2304-5042-0269作者简介:曾灵芝(1986),女,本科,工程师,研究方向为地理信息系统。176SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯 2023 NO.20 能 源 与 环 境科技资讯SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION列遥感图像作为数据源,使用一些相似性测量来测量图像之间的差异,并且基于一些阈值执行变化检测。经典的图像方法包括图像差分法、图像比较法、变化矢量分析法和后分类比较法。矢量图像方法使用矢量
9、图像和遥感图像作为数据源。现有的矢量图像处理方法可以分为分类后比较法和分类函数法两种2。分类后比较法结合遥感图像上的矢量图,提取不变的类作为学习模式,监视遥感图像的分类,比较矢量图的分类和分类结果,检测变化。分类函数法结合遥感图像上的矢量图提取遥感图像上不同类型像素的特征。对像素的特征模式进行分类分析,识别修正后的像素,对各类别的变化结果进行统计来检测变化。现有的矢量成像方法研究较少,现有的类别成像方法在检测局部变化模式方面较差。因此,本文提出了一种基于矢量映射和类别的遥感检测图像变化的方法。该方法在矢量图的约束下对遥感图像进行分割,根据分割结果构建图像块的类异质性,逐类别对像斑进行变化、未变
10、化判别,能够有效检测发生局部变化的像斑,同时实现了变化检测的自动化。1 本文方法本文方法属于矢量-影像法中的类别特征法,方法流程如图1所示。首先,使用矢量图像作为抑制因子来分离遥感图像,获得图像像斑,提取直方图作为像素的特征,并使用G统计量来测量像素的特征距离。基于像素与相似像素之间的特征距离,计算同一频带内像素的异质性。基于每个波段中像素信息的熵,自适应地确定每个波段的权重,并对每个波段图像点的异质性进行加权和组合。最大熵方法用于获得异质性阈值,并确定每个波段图像点的异质性。将该类别中像素的异质性与该类别中的异质性阈值进行比较,以查看该类别中像素的变化。通过整合不同的变更结果,可以获得完整的
11、变更结果3。1.1 带约束的影像分割矢量图中多边形的变化可以分为两种类型:全局变化和局部变化。全局变化是指多边形的全局类别的变化,局部变化是指一个多边形的局部区域的变化。为了有效地检测具有局部变化矢量图的区域,必须在矢量图的约束下对遥感图像进行分割,并对局部校正区域进行分割。保留原始矢量图形的边,以及原始矢量图形和图像中的新边。在通常的有限图像分割方法中,通过光栅矢量调整将矢量图像叠加在遥感图像上,在不被遮挡的情况下对矢量图像的多边形进行分割,得到像斑4。非约束图像分割方法包括区域生长方法、区域融合方法和边缘检测方法。通过有限图像分割生成的图像块包括新时期遥感图像的特征和早期矢量图中的对象类别
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