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基于高空间分辨率时间序列影像的对象级侵占林地图斑快速检测

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[目的]为掌握森林资源动态变化情况,及时、快速、准确地发现侵占林地地块,并解决主流遥感变化检测方法对数据源和时相一致性要求高、人工干预多、过程繁琐等应用瓶颈,采用一种基于高空间分辨率时间序列影像的多尺度对象级分割和变化提取方法,对主流方法的分类和检测两个过程进行了融合和简化.[方法]以陕西省白水县为研宄区,采用GF-1和ZY-3卫星数据源,将前后两期遥感影像波段拆分和重组形成时间序列影像,对时间序列影像进行多尺度面向对象的分割,通过分割结果的光谱变化值统计学抽样判断临界点并制定提取阈值,再利用NDVI变化值对结果进行优化.[结果]以人工目视解译结果作为参照,该方法的检测精度达86.2％.在成功检出的侵占林地图斑中,形状吻合较好或基本吻合的图斑占48.8％.[结论]该方法能够实现侵占林地图斑的快速检测,在检测效率、精度和适应性方面可满足大范围、多时相、混合数据源森林资源监测工作的实际应用需要.
Rapid detection of object-level invaded forest map patch based on high spatial resolution time series image

刘晓双、李才文、赵义兵

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国家林业和草原局西北调査规划院,陕西西安710048

旱区生态水文与灾害防治国家林业局重点实验室,陕西西安710048

变化检测 面向对象 时间序列影像 NDVI 林地图斑

2020-LC-l-08

2022

10.12171/j.1000-1522.20210261

北京林业大学学报
北京林业大学

北京林业大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.237
ISSN：1000-1522
年,卷(期)：2022.44(11)
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