遥感动态监测中的图像分类后比较方法

Python与开源GIS

遥感动态监测中的图像分类后比较方法

2016-10-31 作者: zhangxiang 浏览: 3291 次

摘要: 图像分类后比较方法的核心是基于分类基础上的变化信息发现。即,首先运用统一的分类对体系每一时相遥感影像进行单独分类, 然后通过对分类结果进行比较来直接发现土地覆盖的变化。分类后比较法的优点是: 能回避所用多时相数据因获取季节不同和传感器不同所带来的归一化问题...

图像分类后比较方法的核心是基于分类基础上的变化信息发现。即,首先运用统一的分类对体系每一时相遥感影像进行单独分类, 然后通过对分类结果进行比较来直接发现土地覆盖的变化。分类后比较法的优点是:

  1. 能回避所用多时相数据因获取季节不同和传感器不同所带来的归一化问题;

  2. 经单独分类后比较,可以直接获取变化的类型、数量和位置,对研究区的土地覆盖变化不需要有先验认识;

  3. 分类后比较法可以进行二个时相以上遥感影像的变化探测分析。因为它是单独分类,因此并无时相数的限制。

分类后比较法一直被认为存在一些较严重的缺陷。首先,对不同时期土地覆据的比较无法探测内部的细微变化;再者,两个时相分类数据进行比较后生成的变化图,其精度只大致相当于每个时相分类精度值的乘积,这是因为存在于每一单独分类中的误差会在空间比较过程中被进一步放大。例如,若两时相影像的分类精度分别为80%,则变化信息提取结果的准确度可能只有64%。尽管分类后比较法存在精度方面的缺陷,但由于其方法简单,故仍然被经常使用。

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