基于面向?qū)ο蠖嗵卣髯兓蛄糠治龇ǖ纳仲Y源變化檢測

王曉慧，譚炳香，李世明，馮林艷

(中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所，國家林業(yè)和草原局林業(yè)遙感與信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100091)

遙感技術(shù)以其觀測范圍廣、信息量大、精度高和速度快等特點(diǎn)為森林資源變化檢測提供了便利手段，已經(jīng)在森林資源調(diào)查監(jiān)測中發(fā)揮著重要作用[1-6]。通過前后時(shí)相影像的變化檢測可以提取森林資源變化信息[7-11]，通過時(shí)間系列影像能夠識(shí)別森林干擾[12-14]。隨著遙感影像空間分辨率的提高，影像中地物的結(jié)構(gòu)、形狀、紋理和細(xì)節(jié)等信息也更加突出，同種地物內(nèi)部光譜變異性增大，空間結(jié)構(gòu)特征更加明顯。面向?qū)ο蟮膱D像處理方法通過影像分割技術(shù)把影像分解成同質(zhì)像元組，即影像對象。影像對象充分利用像元間的空間特征關(guān)系，避免椒鹽現(xiàn)象，因此面向?qū)ο蠖嗵卣魅诤系姆椒ǔ蔀楫?dāng)前遙感影像變化檢測的重要手段[15-16]。

面向?qū)ο蟮淖兓蛄糠治龇ㄊ且环N基于圖斑的特征向量空間變化檢測方法，由各個(gè)特征值的變化量組成變化向量，以歐氏距離計(jì)算變化強(qiáng)度，通過選擇合適的閾值判斷地物是否變化[17-19]。該方法中的特征值通常包括影像對象的光譜特征和紋理特征，其中光譜特征又包括了各個(gè)波段的光譜均值、光譜標(biāo)準(zhǔn)差等，紋理特征包括了灰度共生矩陣的均值、同質(zhì)性、對比度、差異性和熵等[20-21]。由于特征值眾多，減少數(shù)據(jù)冗余，增強(qiáng)特征之間的理解，選擇有效識(shí)別地物特征的信息，是基于變化向量分析法的變化檢測中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。……