改进的主成分分析法自动发现土地覆盖变化

编号 zgly0000502993

文献类型 期刊论文

文献题名 改进的主成分分析法自动发现土地覆盖变化

作者 贺奋琴  何政伟  胡振琪  尹建忠  房世波 

作者单位 中国矿业大学土地复垦与生态重建研究所  成都理工大学数字国土与生态科学研究所  首都师范大学“资源环境与地理信息系统”北京市重点实验室  武汉大学“测绘遥感信息工程”国家重点实验室  中国科学院植物研究所 

母体文献 成都理工大学学报: 自然科学版 

年卷期 2007,34(1)

页码 92-96

年份 2007 

分类号 P627  S159.3 

关键词 主成分分析(PCA)  MPCA  土地覆盖  变化信息  自动发现 

文摘内容 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PC1^d1, PC2d1, …, PC6d1; d2时相高分辨率全色波段PAN与PC1d1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PC1d1与PC2d1, PC3d1, …, PC4d1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忠, 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。