改进的主成分分析法自动发现土地覆盖变化

• 作者: 何政伟 尹建忠 房世波 胡振琪 贺奋琴
• 来源期刊: 成都理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 农学
• 关键词: 主成分分析(PCA) MPCA 土地覆盖 变化信息 自动发现
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 地球探测与信息技术
• 页码范围: 92-96
• 页数: 5页
• 分类号: P627|S159-3
• 字数: 2433字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9727.2007.01.016

摘要

为了实现快速、自动化发现土地覆盖变化这一目标,在分析传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法三种不同处理过程的基础上,结合主成分变换原理提出了一种改进的主成分分析法(modified principal component analysis,MPCA).操作中先将d1时相多光谱影像作主成分分析,得PCd11,PCd12,…,PCd16;d2时相高分辨率全色波段PAN与PCd11进行直方图匹配后,采用了经反复试验效果较好的3×3模板进行边缘滤波增强;然后取代PCd11与PCd12,PCd13,…,PCd16进行主成分逆变换,作者在ENVI4.0和IDL6.0工具包支持下实现了这一融合算法.以北京海淀区为例进行的试验研究表明,MPCA法不仅能够快速发现变化信息,而且增强了影像纹理,弥补了传统主成分分析法的缺陷.此外,变化信息提取精度较高,其Kappa系数比传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法依次提高了0.063,0.118,0.029,是一种比较实用的变化信息发现方法,值得推广应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺奋琴	中国矿业大学土地复垦与生态重建研究所	5	82	5.0	5.0
2	胡振琪	中国矿业大学土地复垦与生态重建研究所	119	3022	30.0	51.0
3	房世波	中国科学院植物研究所	6	125	6.0	6.0