| 摘 要： | 【目的】探讨基于统计检验的面向对象高空间分辨率卫星遥感图像森林(地)变化的自动检测,为准确、快速、高效采集森林变化信息,及时更新森林资源数据库提供一种有效方法。【方法】以森林(地)覆盖变化频繁和快速、变化图斑多而小的广西壮族自治区上思县局部区域为研究区,以2013年12月资源三号卫星图像、2015年1月高分一号卫星图像和2013年小班专题图为数据源,试验基于统计检验的面向对象森林变化检测方法:1)对两时相图像进行多尺度分割,提取图像对象(图斑)各波段的灰度均值和标准差;2)鉴于两时相图像图斑灰度均值、标准差的差值的频率均近似呈正态分布,采用图斑的灰度均值、标准差的差值构造一个服从卡方分布的随机变量;3)根据假设检验,在事先给定一个置信度后,通过一个自动的反复迭代计算流程逐次将统计量异常的变化图斑检测出来。【结果】1)对于一个事先给定的置信度,检测出来的变化图斑数量随着迭代次数的增加而迅速减少;2)当置信度分别为0.95、0.98、0.99和0.999时,分别通过25、23、20和15次迭代可将全部变化图斑检测出来,迭代次数随着置信度的增大而减少;3)当置信度为0.95~0.99时,随着置信度提高,漏检率升高、误检率降低,总体精度提高;4)当置信度为0.99时,总体精度达92.6%,Kappa系数为0.764 8,检测结果最好。【结论】基于统计检验的面向对象高分辨率遥感图像森林变化检测方法具有严密的统计学基础,直接对分割图像进行计算,不需建立训练样本,不依靠任何外来信息,不需人为干预,整个检测过程自动完成,并且检测效果良好,在森林(地)变化检测中具有良好的应用前景。
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