一种改进CVAPS的LUCC分类自动更新方法

• 作者: 吴波 张强 朱欣然
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 土地利用/覆盖变化(LUCC) 自动更新 多元变化检测(MAD) 后验概率变化矢量分析(CVAPS) 迭代马尔科夫随机场(IR-MRF)模型
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 29-37
• 页数: 9页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 7576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.02.04

摘要

后验概率变化矢量分析(change vector analysis in posterior probability space,CVAPS)方法没有顾及到遥感影像波段之间和多时相之间的光谱相关性,可能会造成信息丢失而降低影像变化检测的精度.因此,结合多元变化检测(multivariate change detection,MAD)技术与 CVAPS方法,提出一种改进的土地利用/覆盖变化(land use/cover change,LUCC)分类自动更新方法.首先,引入MAD技术来降低多光谱影像波段间相关性的影响,从而改善对像元变化检测的精度,增强LUCC分类自动更新过程中训练样本的可靠性,提高LUCC分类自动更新的精度;然后,为减少分类图中"椒盐"噪声的影响,进一步利用迭代马尔科夫随机场(iterative Markov random field,IR-MRF)模型进行分类后空间邻域处理,以提高自动更新的精度.以福建省长汀县2013年获取的Landsat8影像数据以及相应的LUCC分类图为基准,利用2003年获取的Landsat5影像,对长汀县2003年的LUCC进行更新.实验结果表明,该方法的自动更新总体精度能够达到80%,比单独采用CVAPS方法的自动更新精度提高了约3%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱欣然		1	1	1.0	1.0
2	吴波		1	1	1.0	1.0
3	张强		1	1	1.0	1.0