为了实现快速、自动化发现土地覆盖变化这一目标,在分析传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法三种不同处理过程的基础上,结合主成分变换原理提出了一种改进的主成分分析法(modified principal component analysis,MPCA)。操...为了实现快速、自动化发现土地覆盖变化这一目标,在分析传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法三种不同处理过程的基础上,结合主成分变换原理提出了一种改进的主成分分析法(modified principal component analysis,MPCA)。操作中先将d1时相多光谱影像作主成分分析,得PC1d1,PC2d1,…,PC6d1;d2时相高分辨率全色波段PAN与PC1d1进行直方图匹配后,采用了经反复试验效果较好的3×3模板进行边缘滤波增强;然后取代PC1d1与PC2d1,PC3d1,…,PC6d1进行主成分逆变换,作者在ENVI4.0和IDL6.0工具包支持下实现了这一融合算法。以北京海淀区为例进行的试验研究表明,MPCA法不仅能够快速发现变化信息,而且增强了影像纹理,弥补了传统主成分分析法的缺陷。此外,变化信息提取精度较高,其Kappa系数比传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法依次提高了0.063,0.118,0.029,是一种比较实用的变化信息发现方法,值得推广应用。展开更多
文摘为了实现快速、自动化发现土地覆盖变化这一目标,在分析传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法三种不同处理过程的基础上,结合主成分变换原理提出了一种改进的主成分分析法(modified principal component analysis,MPCA)。操作中先将d1时相多光谱影像作主成分分析,得PC1d1,PC2d1,…,PC6d1;d2时相高分辨率全色波段PAN与PC1d1进行直方图匹配后,采用了经反复试验效果较好的3×3模板进行边缘滤波增强;然后取代PC1d1与PC2d1,PC3d1,…,PC6d1进行主成分逆变换,作者在ENVI4.0和IDL6.0工具包支持下实现了这一融合算法。以北京海淀区为例进行的试验研究表明,MPCA法不仅能够快速发现变化信息,而且增强了影像纹理,弥补了传统主成分分析法的缺陷。此外,变化信息提取精度较高,其Kappa系数比传统主成分差异法、差异主成分法、多波段主成分法依次提高了0.063,0.118,0.029,是一种比较实用的变化信息发现方法,值得推广应用。
