夏 旺，赵 展

（1.武汉大学 测绘学院，湖北 武汉430079）

土地利用变化图斑提取方法

夏 旺1，赵 展1

（1.武汉大学 测绘学院，湖北 武汉430079）

为提高变化图斑提取效率，减少人工操作难度，在多元变化检测（MAD）自动发现变化信息的基础上，提取感兴趣区域生成差异影像，并分割差异影像得到完整变化图斑。利用3种典型变化地物类型进行图斑提取实验，结果表明，该方法可以获取完整﹑连通的变化图斑，在错检率和漏检率方面优于MAD，且Kappa系数分别从0.770﹑0.810﹑0.729提高到了0.916﹑0.894﹑0.934。

变化图斑；分水岭分割；区域合并；变化检测

获取两幅不同时相遥感影像的变化图斑是土地利用遥感监测的关键[1]，但目前通常仍是采用人工勾绘的方式来获取变化图斑，我国每年土地变化信息量十分巨大，手工提取变化图斑耗时耗力，且准确勾绘边界线也对操作人员的技术水平提出了较高的要求，因此减少人工操作难度具有重要意义。

利用变化检测方法可以自动识别不同时相遥感影像的变化区域。根据处理单元可将检测算法分为像素级和对象级两类[2-3]。对象级变化检测是将一组有特定关联的像素集合为一个检测单元来进行变化检测，可对上下文信息建模，有效考虑局部邻接像素之间的关系，能较好地去除由光谱差异或配准误差造成的伪变化区域[4]，但该算法依赖于分割与分类算法，细小的变化区域可能被湮没在背景中而漏检[5]，同时由于光照﹑视角﹑大气条件等影响，前后两个时相影像的分割与分类结果难以保持一致，将导致大量伪变化区域[6]，因此在土地覆盖﹑土地利用调查更新等多个应用领域中，仍广泛使用像素级变化检测。……