高分辨率遥感影像基于网格能量最小化区域边界提取的土地利用变化自动检测方法

高分辨率遥感影像是土地调查和土地利用更新的重要数据源，应用现势的高分辨率遥感影像自动检测土地利用变化是遥感领域重要的研究内容之一，也是核实国家土地政策执行情况的有效手段。我国2009年完成了第二次土地大调查工作，应用GIS技术建立起了新的土地利用本底数据。土地利用的变化往往会直接或间接地反应到区域边界形状上，本项目将以GIS数据为引导，在现势高分辨率遥感影像上建立初始网格，以网格能量泛函最小化为准则，采样动态轮廓方法，自动提取区域轮廓；拓展动态轮廓方法，综合影像边缘和区域信息，引入多光谱和纹理特征，提高边界提取的精度和可靠性；对影像上提取的区域轮廓和GIS对象边界分别进行特征描述，对描述量进行相似性比较，检测出土地利用变化。针对不同类型的高分辨率遥感影像和土地利用类型进行实验，对本项目的研究成果进行适宜性评价。旨在为高分辨率遥感影像土地利用变化自动检测提供科学而有效的方法。

高分辨率遥感影像是土地调查和土地利用更新的重要数据源，应用现势的高分辨率遥感影像自动检测土地利用变化是遥感领域重要的研究内容之一，也是核实国家土地政策执行情况的有效手段。土地利用的变化往往会直接或间接地反应到区域边界形状上，研究以GIS数据为引导，在现势高分辨率遥感影像上建立初始网格，以网格能量泛函最小化为准则，采样动态轮廓方法，自动提取区域轮廓；拓展动态轮廓方法，综合影像边缘和区域信息，引入多光谱和纹理特征，提高边界提取的精度和可靠性；对影像上提取的区域轮廓和GIS对象边界分别进行特征描述，对描述量进行相似性比较，检测出土地利用变化。针对不同类型的高分辨率遥感影像和土地利用类型进行实验，对本项目的研究成果进行适宜性评价。基于研究成果，项目开发了原型系统，并在生产单位进行试用。旨在为高分辨率遥感影像土地利用变化自动检测提供科学而有效的方法。