基于监督分类融合与优化的森林面积变化自动检测方法

Automatic Detection Method for Change of Forest Area Based on Supervised Classification Fusion and Optimization

当前监督分类方法在利用遥感影像进行森林面积变化检测过程中不能自动完成检测,需要人工辅助进行,耗费大量人力、物力,且单一方法检测结果不够精准。对此,本文在森林资源变化特征提取的基础上,通过对当前常用分类方法的优劣性分析,将多种分类方法进行融合与优化,探讨了一种速度更快、准确率更高的基于森林特征分类及变化图斑自动提取方法。该方法实现了多种分类方法的有效融合和检测过程的自动进行,经过实际验证,该方法能够提高工作效率,检测图斑的正确率也较单一方法有了较大提高,促进了森林资源遥感监测进一步开展。