多时相卫星影像变化检测中关键问题研究

摘要

改革开放以来中国城市化发展迅速，为了更及时、准确地为城市规划提供信息，有必要对城市进行发展变化检测。现阶段，对北京、上海等大城市的遥感变化检测已较为成熟，而对以威海市为代表的中小城市的发展变化还未广泛开展，对其发展模式的研究仍有待提高。本研究基于Landsat遥感影像，提出研究时间选择依据，使用云检测算法挑选无云影像，对威海市过去34年的变化进行长时序年变化监测。
　　在卫星数据变化检测初期，需要选取无云的影像。云层不仅会遮挡地表信息，影响大气参数的反演，而且会在变化检测过程中带来不可逆转的误差。常规的通过目视解译确定云层分布范围的方式耗时耗力，因此云层及云阴影的自动检测对于变化检测十分重要。本研究提出一种基于主成分分析和粗差探测的云检测算法，相对于传统云检测算法自动云检测算法，整景影像云掩膜总精度提高约3％。
　　随着各对地观测卫星的发射运行，遥感数据量成倍增长。人工解译进行遥感影响分类已不足以满足需求。同时，各类非监督或监督分类的方法分类精度不高，极大地影响变化检测结果的准确性。监督分类过程中，训练样本的提取通常耗时耗力。本文提出的一种在变化检测中可用的快速、稳定的半自动监督分类模型，通过数据分组和直方图匹配算法，将变化检测中影像的分类精度提高到90-96％，同等条件下提高约12.67％。
　　通过严格的研究时间选定、无云数据挑选以及半自动分类算法的实施，对威海市三十四年间可用的85幅Landsat影像进行变化检测，得出其每年人工建筑增长约4.1平方千米，水面、裸土和植被面积每年约减少0.3平方千米、2.7～3.6平方千米和0.4～0.6平方千米。结合社会经济数据进行分析，得出城市发展的主要驱动力是政策、投资和家庭结构变化。

目录

声明

摘要

符号说明

1．1 研究背景

1．2 变化检测流程

1．2．1 数据集选取

1．2．2 影像的预处理

1．2．3 精度评价

1．3 本文内容

第二章 Landsat卫星影像的研究前沿

2．1 云覆盖检测

2．1．1 ACCA

2．1．2 CFmask

2．1．3 Tmask

2．1．4 兵他云检测算法

2．1．5 小结

2．2 变化检测方法

2．2．1 代数运算法

2．2．2 影像变换法

2．2．3 小结

第三章 变化检测中的云检测实例

3．1 改进的云层检测

3．1．1 主成分分析法

3．1．2 粗差的拟准检定法

3．1．3 热波段二次检查

3．1．4 滑动窗口校验

3．2 实验结果及讨论

3．3 本章小结

4．1 研究区域

4．2 影像时间选取

4．3 半自动分类模型

4．3．1 影像的掩膜与分组

4．3．2 影像的正规化

4．3．3 训练样本的选取

4．3．4 分类器的选取

4．4 实验结果和讨论

4．4．1 城市化发展

4．4．2 分类精度评价

4．4．3 城市扩张的驱动力

4．5 本章小结

第五章 结论

参考文献

致谢

附录

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