基于混合像元分解与EM算法的中低分辨率遥感影像变化检测

中低分辨率遥感影像中广泛存在的混合像元极大地限制了变化检测结果的精度。基于混合像元分解技术,能够深入到像元内部,比较不同端元的组成分差异影像,然后获取亚像元级别的变化信息。如何从差异影像中确定合适的变化阈值,从而准确地判断变化是否发生,是一个难点问题。在高斯模型分布假设的情况下,采用最大期望法（expectation maximization,EM）自动提取最佳阈值,完成自适应的变化检测过程。选择了两种典型的阈值选择方法与该方法进行比较,结果证明基于EM的自适应变化检测方法可以更准确地提取变化信息,具有较好的稳健性。     

连续证据权重法及其在矿产潜力预测中的应用研究

目前分类证据权重法只能处理分类证据因子,连续证据因子在转化为分类数据时,必然导致信息损失;而且证据因子按分类计算权重,不能从整体上反映该证据因子对成矿有利的权重。该文尝试对分类证据权重法进行改进,将分类证据隶属度扩充为连续证据隶属度,并修改证据因子权重的计算方法,避免同一证据因子权重的重复累加,建立基于连续证据因子的模糊证据权重法。以实际的矿产潜力预测为例,对比分析分类证据权重法与所提出的模糊连续证据权重法。结果表明,基于连续证据因子的模糊证据权重法能够克服分类证据模型后验概率空间突变情况,利于预测结果的制图输出,并在一定程度上提高后验概率精度。     

遥感时空不一致性对城市景观格局动态分析影响

采用时空相结合的分类方法来获取多时相土地利用/覆盖,有效减少了多时相遥感的时空不一致性。为探测时空不一致性对景观指标取值及其变化轨迹的影响,将时相独立分类方法和时空相结合分类方法进行了对比,四种常用的景观指标——斑块数(NP)、边缘密度(ED)、平均斑块大小(MPS)和平均形状指数(MSI)用来探测两种方法的差异。结果表明,时空不一致性不仅影响到景观指标取值,而且改变了景观指标的变化轨迹。     

基于面向对象影像分析的景观连接特征多尺度提取研究

在理解面向对象影像分析方法与像素聚合方法在多尺度景观连接特征分析不同基础上,建立基于面向对象影像分析的多边形阻抗表面的景观连接特征度量方法,并对两种多尺度景观连接特征提取方法进行比较。结果表明面向对象方法所获取的景观连接特征能更好保留线性廊道,提高景观连接特征精度。     

基于面向对象的高分遥感景观格局提取方法

为了实现对景观连续变化特征与连接特征的描述,并保持与斑块镶嵌特征的空间尺度一致性,该文利用高分辨率遥感数据,采用面向对象分割方法,建立基于Delaunay-Voronoi原理的景观格局定量描述模型,统一表达景观格局的镶嵌、连续以及连接特征;并将此图像分割方法的结果与像素聚合方法的结果进行对比。结果表明:1面向对象的图像分割方法能够更好地保存对景观格局提取至关重要的微细景观特征,并在尺度上推过程中延缓这些细微特征消失;2基于Delaunay-Voronoi数据结构的景观格局模型有利于面向对象影像分析的景观镶嵌、连续和连接特征的混合及其多尺度表达,更适用于高分辨率遥感景观格局信息提取。