基于多种差异影像算法改进回溯土地覆被变化检测方法的探讨

近年来,回溯分析方法已经越来越多地应用于自动化变化分析和分类研究中。以兰州市2008和2017年两期Landsat影像为例,分别采用基于PCA、基于CVA和基于FCM的回溯分析方法获得兰州市2008-2017年间的土地覆被分布和变化情况并对其结果进行对比,分析了不同的差异影像算法在回溯分析中的适应性。结果表明基于FCM的回溯分析方法的结果最好,分类总体精度达到88.5%,变化检测结果总体精度达到83.8%;基于CVA的回溯分析方法次之,因存在漏检现象导致分类总体精度为86%,变化检测结果总体精度不足80%;而基于PCA的回溯分析方法精度最低。通过采用FCM算法有效改善土地覆被变化检测结果中的漏检现象,从而获得精度较高的分类及变化检测结果。

Discussion on Improving Backtracking Land Cover Change Detection Method Based on Multi-difference Image Algorithm