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【正文】 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 115 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 116 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 117 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 118 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 .055 邊界像元的處理方法 ?由于算法中的每次計(jì)算都是針對基準(zhǔn)窗口的中心象元進(jìn)行紋理特征賦值，所以算法實(shí)現(xiàn)過程涉及到邊界元素的處理。常用邊界元素的處理的方法： ? 方法 1：把所有邊界元素最終的紋理特征值全部賦值為 0， ENVI軟件采用該種方法處理，計(jì)算效率較好； ? 方法 2：根據(jù)處理的窗口大小和步長大小，用 0值或者邊界值擴(kuò)展源圖像的邊界，使源圖像擴(kuò)大維數(shù)，并且將添加的邊界象元值也參加計(jì)算，最終使原來的邊界元素也能成為中心元素進(jìn)行計(jì)算，但最終處理結(jié)果仍保持原始圖像尺寸，處理效率較方法 1差。 影像 賦予紋理特征計(jì)算值的像元 第一步 第二步 黃色：有紋理特征值 白色：無值 紋理特征輔助下的土地利用 /覆蓋變化檢測 ? 在土地覆蓋類型中，建設(shè)用地中往往包含了建筑物屋頂、行道樹以及陰影等諸多因素，導(dǎo)致其紋理較為復(fù)雜，而耕地和水體則地物類型較為單一，因此其紋理較為簡單規(guī)則。 ? 熵值是圖像信息量的度量，表征了圖像中紋理的復(fù)雜程度。圖像的紋理越復(fù)雜，熵值越大；反之，就越小。因此，這里利用紋理特征中的統(tǒng)計(jì)量熵值作為變化檢測的指標(biāo)之一。 ? 計(jì)算基于最佳波段組合的光譜和紋理特征值，同時(shí)采用變化向量分析法構(gòu)建變化向量，形成變化差異影像。 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) ? 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) ：昌平區(qū) 202210 20221016， SPOT5（ ）遙感影像，中間圖例為典型地類樣本，從上到下依次為：耕地 耕地 水域、建設(shè)用地 變化區(qū)域提取結(jié)果對比 僅利用光譜特征 利用光譜和紋理特征 參考文獻(xiàn) [1] Mryka HallBeyer. The GLCM Tutorial[M].Last update: 21 February 2022 [2] 陳敏捷 .基于支持向量機(jī)的面向?qū)ο蟾叻直媛蔬b感影像分類方法研究[D]. 北京：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)， 2022 [3] 劉琳 .用于耕地變化檢測的紋理分析方法研究 [D].北京：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)， 2022 [4] 劉龍飛，陳云浩，李京 .遙感影像紋理分析方法綜述與展望 [J]. 遙感技術(shù)與應(yīng)用， 2022， 18（ 6） [5] 高程程，惠曉威 .基于灰度共生矩陣的紋理特征提取 [J]. 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用， 2022， 19（ 6） [6] 馮建輝，楊玉靜 .基于灰度共生矩陣提取紋理特征圖像的研究 [J].北京測繪， 2022， 3:1922 [7] Haralick, R. M., Shanmugam, K., Dinstein, I. Textural features for image classification. IEEE Transactions on Systems, Man and Cyberics. 1973, smc 3(6): 610621 謝 謝！ 敬請批評指正！
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