基于时空域密度异常的土地利用/土地 覆盖短期变化检测

摘要:论文分析了时间序列遥感影像中土地利用/土地覆盖短期变化的特点及其时空异常特征,认为和环境、物候等因素造成的影像变化相比,由人为活动引起的土地利用/土地覆盖变化具有典型的时间和空间异常特征,并提出了基于密度异常的土地利用短期变化检测方法。研究工作选取珠江口地区1—5月作物生长期间的3个时间序列Radarsat雷达影像进行试验,在影像分割的基础上,构建了基于对象的特征变化矢量,并将密度异常检测算法(DBAD)扩展到变化矢量的N维特征空间上,运用随机搜索策略确定检测参数,对Radarsat时间序列变化矢量中的“小模式”事件进行了检测。