改进的主成分分析法自动发现土地覆盖变化

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• 出版年：2007
• 作者：贺奋琴；何政伟；胡振琪；尹建忠；房世波
• 单位1：中国矿业大学土地复垦与生态重建研究所
• 出生年：1977
• 学历：博士研究生
• 语种：中文
• 作者关键词：主成分分析(PCA)；MPCA；土地覆盖；变化信息；自动发现
• 起始页：92
• 总页数：5
• 经费资助：四川省青年科技基金（06z0026-014）；四川省教育厅自然科学重点项目(2006A116)
• 刊名：成都理工大学学报（自然科学版）
• 是否内版：否
• 刊频：双月刊
• 创刊时间：1960
• 主管单位：四川省教育厅
• 主办单位：成都理工大学
• 主编：刘家铎
• 邮编：610059
• 卷：34
• 期：1
• 期刊索取号：P206.6 228
• 核心期刊：中国核心期刊

摘要

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 componcnt analysis，MPCA)。操作中先将ｄ₁时相多光谱影像作主成分分析，得PC^ｄ1₁，PC^ｄ1₂，…，PC^ｄ1₆；ｄ₂时相高分辨率全色波段PAN与PC^ｄ1_１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PC^d1₁与PC^d1₂，PC^d1₃，…，PC^d1₆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。