文献综述
1.本设计的研究背景与意义土地是人类生存必不可少的基本资源,合理利用每寸土地、切实保护耕地是我国的基本国策。
要实现土地资源的可持续利用,就必须及时了解土地资源状况及其变化情况。
20世纪90年代以来,随着资源、环境和人口问题的日益突出,土地利用变化研究己成为国际上全球变化研究的前沿和热点课题。
目前常用的变化检测方法可以概括为两大类:后分类比较法和光谱直接比较法。
后分类比较法可分为多时相影像的分类后比较法和多时相影像直接分类比较法。
光谱直接比较法主要有:不同时相影像的代数运算:如差值法、比值法、回归法、主成分分析法（PCA）、变化向量分析法(CVA)等。
但这些方法都各有利弊,光谱直接比较法能够准确地检测出土地覆盖发生变化的区域,但它不能确定是什么地物发生变化,变化后转换成什么地物;后分类法能够检测出土地覆盖变化的情况,但它对分类精度的要求很高,因此只有高精度的影像分类结果才有可能产生高精度的变化检测结果。
2.本设计拟研究解决的问题利用光谱直接比较法进行土地利用变化检测时,常用的自动分类方法只能利用遥感数据的光谱信息,分类精度较低,本设计在此基础上将面向对象的分类方法引入到变化检测中。
该方法综合利用遥感数据光谱信息等信息,在进行多尺度分割方法获取对象后的基础上,通过对对象提取特征并构建空间向量进行分类，后使用主成分分析（PCA）和k均值聚类的方法进行变化信息的迭代提取，以判断实验区的土地利用情况是否发生变化。
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