顾及拓扑与尖角的分类矢量数据分组压缩算法

针对现有拆分重组法对存在复杂内环以及复杂相交岛屿多边形的分类矢量数据的压缩结果中包含裂缝、重叠及大量尖锐夹角的问题,提出了一种顾及拓扑一致性与尖角的分组压缩方法。依据分类矢量数据中多边形与多边形及其内环的相交关系对矢量矢量数据分组,以修正后拆分重组法结合直接分割法和间接分割法对分类矢量数据分组压缩,压缩结果中不存在裂缝与重叠现象,维护了分类矢量数据的拓扑一致性;通过取回尖角点前后被删除的点,解决了压缩结果中尖角过多的问题。以Landsat8遥感影像分类矢量数据实验验证了文章算法,并与直接分割法、间接分割法、拆分重组法进行了对比分析,验证了本文方法的有效性。     

老挝万象土地利用变化分析

采用灰度比值法、归一化植被覆盖法(NDVI)及主成分分析法(PCA)和分类后比较法对老挝万象1999年和2006年的地表覆盖变化/土地利用变化进行了分析比较实验。实验表明,灰度比值法、归一化植被覆盖法(NDVI)及主成分分析法变化信息提取的组合结果明显优于分类后比较法,因此作者选取组合方法的变化信息提取结果,分析了老挝万象1999年和2006年土地利用变化情况,得到变化分布图和统计表。研究表明,老挝万象1999年和2006年城市得到大规模扩张(城市面积增长71%),而农业、林地、水体面积都明显减少。     

四种基于像元的地表覆盖变化检测方法比较

目前遥感影像变化检测方法很多,但各种方法的适用性各不相同。鉴于灰度差值、NDVI差值、灰度比值、主成分分析法在地表覆盖变化检测中应用广泛,文章从数据更新的角度对这4种方法进行了比较;在分析比较这4种方法的单一变化检测精度、检测结果的相同性、相异性的基础上探索了适合于30m分辨率TM地表覆盖变化检测的组合方法。实验结果表明,在地表覆盖变化检测中,有效组合方法能够取得比单一变化检测方法更好的效果;比值法并NDVI差值法并PCA差异法的检测结果中包含了4种单一检测方法所检测出的全部变化像元,达到了最高的生产者精度,比较适合于地表覆盖数据更新制图应用。