基于分布函数的对象级森林变化快速检测

发布时间：2024-06-12 00:13

　　南方人工林生长迅速,轮伐期短。为探讨一种有效更新森林资源数据库的森林变化检测方法,快速检测短时期内森林采伐与更新的动态变化。以变化频繁快速,变化图斑多且小的广西人工林作为研究区,以2个时相的高分二号(GF-2)影像为数据源,利用多尺度分割和光谱差异分割2种方法对2期影像进行分割,通过对象的归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)差值并基于分布函数确定阈值来提取变化区域与变化类型,实现森林变化快速检测。基于像元采用同样的方法进行处理,与面向对象NDVI差值法进行比较。结果表明面向对象NDVI差值法的总体精度达89. 76%,Kappa系数为0. 81,精度和提取效果优于基于像元NDVI差值法,更能刻画变化图斑的形状和边界,也能较准确地检测出微小变化的面积。该方法能适应南方人工林的变化特点,在实现快速检测变化的目的下,可用于森林资源数据库的更新。

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 研究区与数据源
    1.1 研究区概况
    1.2 数据源及其预处理
2 研究方法
    2.1 遥感识别能力
    2.2 变化类型确定
    2.3 图像分割
    2.4 变化信息提取
        2.4.1 对象特征提取
        2.4.2 阈值确定
    2.5 精度评价
3 结果与分析
    3.1 影像分割结果
    3.2 基于分布函数的阈值确定
    3.3 变化检测结果
4 结论与讨论



本文编号：3992926