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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (2): 29-37    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.02.04
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一种改进CVAPS的LUCC分类自动更新方法
朱欣然(), 吴波(), 张强
空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福建 350000
An improved CVAPS method for automatic updating of LUCC classification
Xinran ZHU(), Bo WU(), Qiang ZHANG
Key Laboratory of Spatial Data Mining and Information Sharing, Ministry of Education, Fujian 350000, China
全文: PDF(3299 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

后验概率变化矢量分析(change vector analysis in posterior probability space,CVAPS)方法没有顾及到遥感影像波段之间和多时相之间的光谱相关性,可能会造成信息丢失而降低影像变化检测的精度。因此,结合多元变化检测(multivariate change detection,MAD)技术与CVAPS方法,提出一种改进的土地利用/覆盖变化(land use/cover change,LUCC)分类自动更新方法。首先,引入MAD技术来降低多光谱影像波段间相关性的影响,从而改善对像元变化检测的精度,增强LUCC分类自动更新过程中训练样本的可靠性,提高LUCC分类自动更新的精度; 然后,为减少分类图中“椒盐”噪声的影响,进一步利用迭代马尔科夫随机场(iterative Markov random field,IR-MRF)模型进行分类后空间邻域处理,以提高自动更新的精度。以福建省长汀县2013年获取的Landsat8影像数据以及相应的LUCC分类图为基准,利用2003年获取的Landsat5影像,对长汀县2003年的LUCC进行更新。实验结果表明,该方法的自动更新总体精度能够达到80%,比单独采用CVAPS方法的自动更新精度提高了约3%。

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朱欣然
吴波
张强
关键词 土地利用/覆盖变化(LUCC)自动更新多元变化检测(MAD)后验概率变化矢量分析(CVAPS)迭代马尔科夫随机场 (IR-MRF)模型    
Abstract

The method of change vector analysis in posterior probability space(CVAPS) does not take into consideration the correlation between the bands of remote sensing image, which may result in unreliable change detection. In view of such a situation, the authors introduced multivariate change detection(MAD)method and, in combination with CVAPS, proposed an improved method for automatic updating of land use / cover change(LUCC) classification. The method firstly introduces MAD to reduce bands-correlation for improving the reliability of train-samples and accordingly improving LUCC updating maps, and then included an iterative Markov random field(IR-MRF)model to fully employ the contextual information in post-processing to reduce the noise of “salt-and-pepper”. Choosing Changting County of Fujian Province as the study area, the authors used Landsat5 TM and Landsat8 OLI data acquired in 2003 and 2013 respectively, and took OLI as the base image to update the classification map in 2003. The experimental results show that the proposed method significantly outperforms the CVAPS in that its overall accuracy could reach 80% with the improvement rate being about 3%.

Key wordsland use/cover change(LUCC)    automatic updating    multivariate change detection(MAD)    change vector analysis in posterior probability space(CVAPS)    iterative Markov random field(IR-MRF)model
收稿日期: 2016-09-26      出版日期: 2018-05-30
:  TP751.1  
基金资助:国家自然科学基金项目“基于稀疏转换学习的遥感影像时空融合模型与方法研究”(编号: 41571330);福建省自然科学基金项目“基于结构化稀疏表达模型的遥感影像时空融合方法研究”(编号: 2015J0163);海西政务大数据应用协同创新中心重点任务研发计划“生态文明先行示范区(福建)大气和水环境数据感知与分析评价”(编号: 2015750401)
通讯作者: 吴波
引用本文:   
朱欣然, 吴波, 张强. 一种改进CVAPS的LUCC分类自动更新方法[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 29-37.
Xinran ZHU, Bo WU, Qiang ZHANG. An improved CVAPS method for automatic updating of LUCC classification. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(2): 29-37.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.02.04      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I2/29
Fig.1  LUCC自动更新流程
Fig.2  研究区原始遥感影像及参考分类图
Fig.3  LUCC自动更新的地表覆盖分类结果
地表覆盖类别 变化像元 未变化像元 样本总量
植被 784 1 292 2 076
农田 710 351 1 061
水体 0 412 412
居民地 52 490 542
裸地 763 189 952
合计 2 309 2 734 5 043
  变化检测及分类精度评价样本
分类类别 参考类别 合计 用户精度/ %
植被 农田 水体 居民地 裸地
植被 1 494 89 5 9 137 1 734 86.16
农田 6 779 0 31 105 921 84.58
水体 0 0 401 0 7 408 98.28
居民地 0 96 0 501 1 598 83.78
裸地 576 97 6 1 702 1 382 50.80
合计 2 076 1 061 412 542 952 5 043
制图精度/ % 71.96 73.42 97.33 92.44 73.74
总体精度= 76.76%,Kappa = 0.691
Tab.2  CVAPS分类混淆矩阵
分类类别 参考类别 合计 用户精度/ %
植被 农田 水体 居民地 裸地
植被 1 608 88 5 9 115 1 825 88.10
农田 6 795 6 31 90 928 85.67
水体 0 0 395 0 6 401 98.50
居民地 0 81 0 501 0 582 86.08
裸地 462 97 6 1 741 1 307 56.70
合计 2 076 1 061 412 542 952 5 043
制图精度/ % 77.46 74.93 95.88 92.44 77.84
总体精度= 80.11%,Kappa = 0.733
Tab.3  本文方法分类混淆矩阵
Fig.4  3种变化检测结果对比
像元数量 真实结果
未变化像元 变化像元 合计 错分误差/%
分类结果 未变化像元 2 272 462 2 734 16.90
变化像元 399 1 910 2 309 17.28
合计 2 671 2 372 5 043
漏分误差/% 14.94 19.48
总体精度= 82.92%, Kappa= 0.656
Tab.4  MAD变化/未变化像元检测结果
像元数量 真实结果
未变化像元 变化像元 合计 错分误差/%
分类结果 未变化像元 2 701 33 2 734 1.21
变化像元 911 1 398 2 309 39.45
合计 3 612 1 431 5 043
漏分误差/% 25.22 2.30
总体精度= 81.28%, Kappa=0 .611
Tab.5  CVAPS变化/未变化像元检测结果
像元数量 真实结果
未变化像元 变化像元 合计 错分误差/%
分类结果 未变化像元 2 287 447 2 734 16.35
变化像元 365 1 944 2 309 15.81
合计 2 652 2 391 5 043
漏分误差/% 13.76 18.69
总体精度= 83.90%, Kappa= 0.674
Tab.6  本文方法变化/未变化像元检测结果
Fig.5  迭代次数与一致性比率曲线
Fig.6  IR-MRF模型改进自动更新分类的结果
Fig.7  采用/未采用IR-MRF模型的精度对比直方图
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