基于分布函數(shù)的對(duì)象級(jí)森林變化快速檢測(cè)
發(fā)布時(shí)間:2024-06-12 00:13
南方人工林生長迅速,輪伐期短。為探討一種有效更新森林資源數(shù)據(jù)庫的森林變化檢測(cè)方法,快速檢測(cè)短時(shí)期內(nèi)森林采伐與更新的動(dòng)態(tài)變化。以變化頻繁快速,變化圖斑多且小的廣西人工林作為研究區(qū),以2個(gè)時(shí)相的高分二號(hào)(GF-2)影像為數(shù)據(jù)源,利用多尺度分割和光譜差異分割2種方法對(duì)2期影像進(jìn)行分割,通過對(duì)象的歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)差值并基于分布函數(shù)確定閾值來提取變化區(qū)域與變化類型,實(shí)現(xiàn)森林變化快速檢測(cè);谙裨捎猛瑯拥姆椒ㄟM(jìn)行處理,與面向?qū)ο驨DVI差值法進(jìn)行比較。結(jié)果表明面向?qū)ο驨DVI差值法的總體精度達(dá)89. 76%,Kappa系數(shù)為0. 81,精度和提取效果優(yōu)于基于像元NDVI差值法,更能刻畫變化圖斑的形狀和邊界,也能較準(zhǔn)確地檢測(cè)出微小變化的面積。該方法能適應(yīng)南方人工林的變化特點(diǎn),在實(shí)現(xiàn)快速檢測(cè)變化的目的下,可用于森林資源數(shù)據(jù)庫的更新。
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源
1.1 研究區(qū)概況
1.2 數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理
2 研究方法
2.1 遙感識(shí)別能力
2.2 變化類型確定
2.3 圖像分割
2.4 變化信息提取
2.4.1 對(duì)象特征提取
2.4.2 閾值確定
2.5 精度評(píng)價(jià)
3 結(jié)果與分析
3.1 影像分割結(jié)果
3.2 基于分布函數(shù)的閾值確定
3.3 變化檢測(cè)結(jié)果
4 結(jié)論與討論
本文編號(hào):3992926
【文章頁數(shù)】:8 頁
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0 引言
1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源
1.1 研究區(qū)概況
1.2 數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理
2 研究方法
2.1 遙感識(shí)別能力
2.2 變化類型確定
2.3 圖像分割
2.4 變化信息提取
2.4.1 對(duì)象特征提取
2.4.2 閾值確定
2.5 精度評(píng)價(jià)
3 結(jié)果與分析
3.1 影像分割結(jié)果
3.2 基于分布函數(shù)的閾值確定
3.3 變化檢測(cè)結(jié)果
4 結(jié)論與討論
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