方向矢量法在城市土地利用变化检测中的应用

城市土地利用变化检测为城市规划和管理提供有用信息。但是目前很多变化检测方法都离不开人工干预,其结果在一定程度上依赖于人的经验。方向矢量法是将多时相遥感数据中不同地物类型间的光谱差异利用方向矢量反映在多维空间中,进而建立类型转换模型。该方法避免了依赖人的经验所带来的不便和误差,并且简单、直观、易操作。通过对北京奥运村地区高分辨率遥感影像的检测,分析了方向矢量检测法在城市土地利用变化检测中的应用。

基于均值漂移法进行多光谱遥感聚类研究

传统的聚类方法大都是基于空间划分的方法,一般都假设数据符合混合高斯模型。这在实际应用中往往是不成立的。在大部分模式分类的问题中,常见的参数形式不适合实际遇到的概率密度,特别是所有经典的参数密度都是单峰的,而一般遥感图像都是包含多峰的密度,因此分类结果往往不够精确。用于模式分类的非参数方法正是解决这类问题的一个重要途径,可以从本质上克服这一缺陷,而且可以发现任意形状的聚类。均值漂移方法是基于密度估计的非参数聚类方法,遥感图像的聚类分析可以通过均值漂移方法来实现,而且均值漂移过程不需要预先给出地物的类别数目,在聚类过程中自动确定类别数,这对于图像中类别数目不易确定的情况,给非监督遥感图像聚类带来方便。