基于GDAL的遥感图像变化检测技术

• 作者: 江洪 蒋世豪
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像 变化检测 聚类分析 植被长势 GDAL 阴影消除植被指数(SEVI)
• 年，卷（期）: 2020,（16）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 169-175
• 页数: 7页
• 分类号: TP75|TP391
• 字数: 5061字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1907-0228

摘要

由于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)具有快速读取多种格式的遥感图像且能有效解析空间元数据等特点,利用它开发遥感图像处理算法具有明显的优势.结合GDAL及相应算法,开发了一套复杂地形山区植被遥感变化检测的技术,其中包括利用阴影消除植被指数(Shadow Elimination Vegetation Index,SEVI)反演植被长势;利用图像差值法及最大类间方差法(OTSU)来提取植被长势明显变化点位;利用K均值聚类自动分割识别变化区域.将该方法用于武夷山自然保护区和闽江源自然保护区2016—2017年Landsat8 OLI遥感图像的植被长势变化检测,结果表明,这套遥感图像变化检测技术切实可行,能够有效识别遥感图像变化区域,并在复杂地形山区的植被长势监测中具有良好的应用价值.