为了实现快速、自动化发现土地覆盖变化这一目标,在分析传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法三种不同处理过程的基础上,结合主成分变换原理提出了一种改进的主成分分析法(modified principal component analysis,MPCA).操作中先将d1时相多光谱影像作主成分分析,得PCd11,PCd12,…,PCd16;d2时相高分辨率全色波段PAN与PCd11进行直方图匹配后,采用了经反复试验效果较好的3×3模板进行边缘滤波增强;然后取代PCd11与PCd12,PCd13,…,PCd16进行主成分逆变换,作者在ENVI4.0和IDL6.0工具包支持下实现了这一融合算法.以北京海淀区为例进行的试验研究表明,MPCA法不仅能够快速发现变化信息,而且增强了影像纹理,弥补了传统主成分分析法的缺陷.此外,变化信息提取精度较高,其Kappa系数比传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法依次提高了0.063,0.118,0.029,是一种比较实用的变化信息发现方法,值得推广应用.
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