基于SGD和分类区域阈值结合的水库流域覆被变化遥感检测方法

水库流域覆被变化检测是流域生态环境变化研究的基础,及时掌握精确的流域覆被变化信息对于水库洪水预报、优化调度和生态环境保护等具有重要意义。以河南省出山店水库流域为研究区域,采用Landsat 8 OLI遥感数据和土地覆盖分类数据,对目前常用的光谱斜率差异法、主成分分析法、变化向量分析法3种地表覆被变化遥感检测方法进行对比分析,研究这些方法的适用条件和局限性,并在此基础上,提出了一种基于光谱斜率差值(Spectral Slope Difference,SGD)和动态阈值结合的地表覆被变化遥感检测方法,解决了由于单一阈值造成变化像元漏分率和错分率高的问题。研究结果表明:试验结果总体精度达到97.55%,Kappa系数为0.944。说明基于SGD和分类区域阈值结合的方法对地表覆被变化信息的提取更有效。