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机构地区:[1]西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都611756
出 处:《遥感信息》2015年第1期125-128,共4页Remote Sensing Information
基 金:973计划课题(2012CB719901);中央高校基本科研业务费专项资金项目(SWJTU10ZT02)
摘 要:为开展高速铁路沿线土地利用/覆盖的快速变化检测工作,本文首先对两期高分辨率遥感影像进行主成分分析得到两期影像的第一主成分量,再用GIS矢量数据分割两期第一主成分量得到影像对象层,构造对象的灰度均值向量特征,最后利用最大类间方差阈值分割算法(Otsu法),自动提取变化类与未变化类。为验证该方法在高速铁路沿线土地利用/覆盖变化检测应用中的有效性,本文对2009年与2012年武广高铁武江特大桥沿线的GeoEye影像(分辨率1.6m)进行了变化检测验证性实验,得到变化检测结果的精度能够达到84.7579%,仅耗时5s。在此基础上将该方法应用于2009年与2010年石武客专郑州东站段WorldView-2影像(分辨率2.0m)的变化检测中,得到的变化检测结果精度为88.6953%,耗时86s。可见,该方法在检测高速铁路沿线土地利用/覆盖变化中具有较高的可靠性和效率,对更新高速铁路数据库具有一定的使用价值。To carry out quick land use/cover change detection along high speed railway,this paper calculates the first main component of two high spatial resolution remote sensing images in different times by principle component analysis,and segments them with the GIS data of early one,then obtains changed and unchanged areas automatically through extracting average vector of each object and Otsu method.To verify the feasibility of this method,an experiment using 1 .6m Geoeye images of 2009 and 2012 along Wuhan-Guangzhou high speed railway and aross Wujiang River is given,and the accuracy is 84.7579% while consuming 5s.Further more,the method was applied to change detection of Shijiazhuang-Wuhan railway passenger dedicated line around Zhengzhou east station using 2.0m WorldView-2 images of 2009 and 2010,and the accuracy is 88.6953% while consuming 86s.The results indicate that this method is reliable and efficient in land use/cover change detection along high speed railways,and has use value in updating the database of high speed railways.
分 类 号:P237[天文地球—摄影测量与遥感]
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