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MNF与MAD变换相结合的城市扩展研究
引用本文:徐前祥,盛辉,廖明生.MNF与MAD变换相结合的城市扩展研究[J].国土资源遥感,2006,17(4):43-45.
作者姓名:徐前祥  盛辉  廖明生
作者单位:1. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079;中国石油大学(华东)地球资源与信息学院,东营,257061
2. 中国石油大学(华东)地球资源与信息学院,东营,257061
3. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079
基金项目:教育部长江学者和创新团队发展计划
摘    要:针对传统变化检测方法存在的缺陷,将最小噪声比率变换(Minimum Noise Fraction, MNF)和多元变化检测(Multivariate Alteration Detection, MAD)方法应用于东营市城市扩展分析。从MNF和MAD变换获得的影像中提取的二值图像可知,检测结果总体精度达到90.1%,Kappa系数为0.802,证明了本文方法在变化区域检测方面的可操作性和有效性。

关 键 词:,遥感,城市扩展,多元变化检测,最小噪声比率变换
文章编号:1001-070X(2006)04-0043-03
收稿时间:2005-10-10
修稿时间:2005-10-102005-11-20

URBAN EXPANSION RESEARCH BASED ON MNF AND MAD TRANSFORMATION
XU Qian-xiang,SHENG Hui,LIAO Ming-sheng.URBAN EXPANSION RESEARCH BASED ON MNF AND MAD TRANSFORMATION[J].Remote Sensing for Land & Resources,2006,17(4):43-45.
Authors:XU Qian-xiang  SHENG Hui  LIAO Ming-sheng
Institution:1. LIESMARS, Wuhan University, Wuhan 430079, China ; 2. College of Georesources and Information, University of Petroleum (East China
Abstract:Based on analyzing the disadvantages of traditional approaches, this paper employs a new method, i.e. , MNF and MAD transformation, for urban expansion research of Dongying. The accuracy estimation of changing imagery shows that the overall accuracy is 0.901 and the Kappa coefficient is 0.802, suggesting that the method proposed in this paper is efficient.
Keywords:Remote sensing  Urban expansion  Multivariate alteration detection  Minimum noise fraction transformation
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