利用KPCA法检测高分一号影像中的森林覆盖变化

• 作者: 刘树超 孙桂芬 尹凌宇 祖笑锋 覃先林 陈小中
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 高分一号(GF-1) 迭代加权多元变化检测(IR-MAD) 核主成分分析(KPCA) 最大类间方差法(OT-SU)
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 95-101
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 字数: 6568字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.01.13

摘要

为了研究利用高分一号宽幅影像(GF-1 WFV)监测森林覆盖变化的方法,选取四川省甘孜州雅江县为研究区,利用2014年和2016年2期GF-1WFV数据,采用迭代加权多元变化检测(iteration re-weight multivariate alter-ation detection,IR-MAD)法对数据进行辐射归一化;分别对2期影像进行核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法变换,采用最大类间方差法(OTSU)确定自动识别阈值,对2期GF-1WFV影像中的森林覆盖变化区域进行检测和精度验证;并与变化矢量分析(change vector analysis,CVA)法检测结果进行对比分析.研究结果表明:所用2种变化检测算法的总体检测精度都超过了80%,其中,KPCA法的总体精度为89.27%,未变化区用户精度达93.88%,变化区用户精度为80.28%;基于KPCA法的精度均较优于传统CVA检测算法,说明 KPCA算法通过数据变换后,可减少变量间的相关性、增强影像信噪比,从而提高了对变化区域的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃先林	中国林业科学研究院资源信息所	42	605	13.0	24.0
2	刘树超	中国林业科学研究院资源信息所	11	23	3.0	4.0
3	孙桂芬	中国林业科学研究院资源信息所	8	36	4.0	5.0
4	陈小中		9	48	4.0	6.0
5	祖笑锋	中国林业科学研究院资源信息所	6	48	5.0	6.0
6	尹凌宇	中国林业科学研究院资源信息所	4	41	4.0	4.0