【摘 要】
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【目的】从土地覆盖变化检测性能的角度寻求一种精度较高且归一化过程相对简单、客观和自动化的辐射归一化方法。【方法】借助2013年7月和2015年9月的南京地区Landsat 8 OLI
【机 构】
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南京林业大学林学院南方林业协同创新中心;
【基金项目】
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国家林业局“948”项目;国家自然科学基金项目(31670552);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
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【目的】从土地覆盖变化检测性能的角度寻求一种精度较高且归一化过程相对简单、客观和自动化的辐射归一化方法。【方法】借助2013年7月和2015年9月的南京地区Landsat 8 OLI图像并以2013年影像为基准,执行基于伪不变特征(pseudo-invariant features,PIF)、时不变点群(temporally invariant cluster,TIC)、全景影像回归(wall-to-wall regression,WWR)和加权不变点(weighted invariant pixels,WIP)4种方法分波段对2015年的多光谱图像进行辐射归一化处理。在此基础上利用变化向量分析技术(change vector analysis,CVA)进行土地覆盖变化信息提取实验,并借助研究区内的高空间分辨率Google Maps对提取到的变化进行空间一致性验证。【结果】使用PIF、TIC、WWR和WIP方法对图像归一化后,利用变化向量分析提取的土地覆盖变化信息与目视解译得出的土地覆盖变化信息的空间一致性分别为79.63%、81.75%、72.72%和82.59%,并且依不同变化地类给出不同的变化检测阈值,算法的空间一致性还可能会进一步提高。【结论】考虑到算法的客观性、自动化程度和变化检测精度,在4种方法中,TIC法和WIP法更为适合工程化的图像辐射归一化操作。
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