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遥感影像变化检测样本自动抽样
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
在遥感影像结合矢量数据先验信息的变化检测中，需要从分割后的影像对象中抽取一定数量、具有相同类别属性的样本，其中不可避免地抽到类别属性不一致的样本，如何剔除这些样本是抽样过程中必须解决的重点问题，在目前已有的方法中，一般是通过人工目视判别完成的。样本的自动提取是实现自动变化检测的关键环节，本文提出一种变化检测样本自动抽样方法，主要包括样本的空间布设和异常样本自动检测两个环节。该方法首先利用矢量数据提取抽样图层，用抽样图层分割遥感影像，获取影像对象。其次是根据抽样区域范围、影像对象分布特征和地形特征布设变化检测样本。然后根据样本的先验类别属性构建特征空间向量，计算样本在特征空间的局部可达密度，由局部可达密度计算样本的异常度指数，并根据特征空间密度异常指数剔除异常样本，完成变化检测样本自动提取。最后以耕地、林地和居民地为例进行了抽样试验。结果表明，邻域参数k 按样本布设总数的1/5—1/3取值、异常度阈值设定为80%时，可以实现异常样本0漏检率，能够准确、高效实现变化检测样本的自动提取。
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