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利用面向对象变化向量分析(OCVA)检测土地利用变化

2019-06-15分类号:P237

【作者】张沁雨  李哲  彭道黎  
【部门】北京林业大学林学院  
【摘要】为推广国产高分数据在土地利用变化检测方面的应用,以延庆区张山营镇2015和2018年2期高分二号(GF-2)影像为数据源,采用面向对象变化向量分析法(OCVA),先通过不同分割模式获取对象,其次利用引入权重的欧氏距离构建变化向量的模,再通过目标函数确定最佳检测阈值后对研究区进行变化检测,最后对变化区域进行面向对象分类,得到具体的"从…到"变化类型。结果表明:1)多时相组合分割模式下的OCVA法精度要高于多时相分别分割模式;2)利用加权组合方法构建对象变化向量的模更易确定最佳检测阈值,且最后的总体精度要高于传统OCVA法;3)结合面向对象分类的OCVA法能有效减少面向对象分类后变化检测法和单一OCVA法的伪变化,检测精度达到92.50%。
【关键词】土地利用  变化向量分析  面向对象  高分二号  欧氏距离
【基金】国家林业局948项目(2015-4-32)
【所属期刊栏目】中国农业大学学报
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