基于SVM的遥感影像土地利用变化检测方法

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1、文章编号：1671-3559(2010)01-0088-03基于SVM的遥感影像土地利用变化检测方法秦永-孔维华-曹俊茹-宋伟东2(】•山东理工大学建筑工程学院，山东淄博255049；2.辽宁工程技术大学测绘学院，辽宁阜新】23000)摘要：利用遥感彩缄的直方图统计量作为基本检测特征•采用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)理论对淄博某地X的土地利用变化情况进行检测。为验证SVM方法的检测精度•分别使用Fisher判别准则、类别可分离判据等方法进行对比分柝。逼感数据来自两个时相分辨率为0.6m的Quickbird形像，相对于传统TM、SPOT彩

2、似，该方法能够提取出小范30内的土地利用变化傭况，适合区县级范国内的土地变更调査。关键词：土地利用变换检测；直方国统计量；支持向量机;高分辨率遥感形像中图分类号：P231文献标志码:ALandUseChangeDetectionBasedonSVMQINYong1.KONGWei-hua1,CAOJun-ru1.SONGWei-dong2(1.SchoolofArchitectureEngineering,ShandongUniversityofTechnologytZibo255049.China；2・SchoolofGeomaticstLiaoningTechnic

3、alUniversitytFuxin123000.China)Abstract：Thisarticleresearchedonlandusechangedetectionthroughsub・meterresolutionimages・Severalwell-knownmethodswereemployedheretovalidatedetection*sresults,suchastheoryofFishertransformation,theprimarycomponentanalysis(PCA),themethodofnearestdistanceandthem

4、ethodofsupportvectormachine(SVM).Inordertoincreasedetection,sprecision,12featuresfromhistogramwerebroughtupforchangedetection・Furthermore,thisarticleusedQuick-bird'simages(0・6meterresolution),whichcanobtaintinychangeinformationcomparingwiththeimages・Keywords:landusechangedetection；hist

5、ogram；SVM；highresolutionimage利用遥感影像进行土地利用变化检测是近10年来研究的热点问题〔―心，日前土地利用变化检测所依据的遥感影像多来自TM/ETM及SPOT数据,分辨率介于2・5~30m之间。该分辨率影像的优点是适合全国范围内土地变化监测，但对于小范围检测效果十分有限。本文利用两个时期的快鸟影像(分辨率为0.6m),研究淄博某地区的土地利用变化情况。土地利用变化检测原理是模式识别理论，如果把发乞变化区域定义为一类，未变化区域定义为另收稿日期：2009-06・21基金项目：国家自然科学基金(40771159)作者简介:秦永(1978-),男

6、•江苏泅洪人，讲师•硕士；宋伟东(1965-).男•辽宁赤绦人，教授，博士，博(硕)土生导师“一类，则对应于模式识别中典型的两类识别问题。统计模式识别主要步骤有⑸：信息获取、信息预处理、特征提取与选择、分类器设计及分类决策。下面的变化检测流程则是上述步骤的具体化(后文中在不引起歧义情况下，为叙述方便，将用分类代替变化检测)。1土地利用变化检测流程采用2004年及2006年同一地区相同分辨率的快鸟影像，通过计算两幅图像纹理特征的比值来发现变化区域,下面按照流程予以详细介绍.1.1几何纠正及灰度校正预处理(1)几何纠正预处理。为实现土地利用变化检测，需要将两幅图像同名点梢

7、确地匹配在一起。几何纠正方法较多，梢度从低到海依次有：直接差值法、相似变化法、仿射变换法、二次多项式法及髙次多项式法等。本文采用二次多项式拟合，见公式（1），兼顾了纠正精度与计算效率间的平衡。cX=a0+a2y+a3x2+a4y2+a5xy［y=60+fc

8、X+b2y+b3x2+b4y2+b5xy（2）灰度校正预处理。由于拍摄时间、拍摄环境不同，同一地区的两幅影像在色彩和亮度上有明显的区别，这些差别对于土地利用变化检测会产生较大影响。本文采用比值法对两个时相的图像进行灰度校正。1.2变化检测特征的提取与选择本文选择纹理特征中直方图统计量作