基于TM图像的农业区域植被覆盖变化检测

王晓东，何 浩，侯 东，孙冠楠，朱文泉

(1.北京师范大学资源学院，北京 100875;2.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室，北京 100875)

基于TM图像的农业区域植被覆盖变化检测

王晓东1，2，何 浩1，2，侯 东1，2，孙冠楠1，2，朱文泉1，2

(1.北京师范大学资源学院，北京 100875;2.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室，北京 100875)

以交叉相关光谱匹配(cross correlogram spectral matching，CCSM)为基础构建土地覆盖变化强度指标，利用华北农业植被覆盖区2期不同时相的TM图像计算该地区土地覆盖变化强度图像。认为变化强度图像任意二阶邻域中像素的变化强度服从隐马尔可夫模型，用马尔可夫随机场－最大后验估计(maxium a posteriori estimation of markov random field，MRF－MAP)的方法从变化强度图像中提取植被变化区域。实验证明:该方法能够有效识别各种外源噪声造成的农业植被覆盖区域同物异谱的现象，可准确提取植被变化区域;但对于水体区域存在误判现象。

植被覆盖;变化检测;交叉相关光谱匹配(CCSM);交叉相关系数;隐马尔可夫随机场模型

0 引言

农业植被覆盖区域变化检测对于及时掌握农作物种植状况、了解区域土地利用变化具有重要意义。卫星传感器获取的遥感图像包含有大量的地物特征信息。利用同一地区、不同时期的遥感图像来确定地物状态变化的过程称为变化检测。目前已经提出的遥感影像变化检测算法主要包括分类后比较法和直接比较法［1－4］。直接比较法是通过定量评价不同时相、同一像素的光谱曲线获得不同时期地表土地覆盖变化的强度，进而分割变化强度图像提取变化区域。……