分类比较法

8．1．1　分类比较法

1．分类后比较法

分类后变化检测技术是最简单的基于分类的变化检测分析技术。分类后比较方法可用于两幅或多幅配准后的影像，包括一个分类步骤和一个比较步骤，要求对多时相影像的每一幅影像单独进行分类，然后对分类结果影像进行比较。如果对应像素的类别相同，则认为该像素没有发生变化，否则认为该像素发生了变化。分类的方法可以是监督分类方法也可以是非监督分类方法。分类后比较法在20世纪70年代末已经开始使用，也曾被Skole和Tucke(1993)成功用于亚马孙流域的热带雨林监测。分类后变化检测的一个重要进步是可以克服由于多时相影像的传感器性质、分辨率等因素的差异带来的不便，不需要数据归一化过程，因为两幅影像是单独分类的。分类后比较法可以检测到非城区与城区的转变、森林与农田的转变、一般土地的使用情况及沼泽地的变化等。

分类后比较法在使用时也会受到一些因素的限制，这些限制因素包括以下三个方面:

(1)分类后比较法对于类别的合理划分要求比较高。类别划分得过细会产生大量的边缘点，从而造成检测误差的增加;类别划分得过粗又会忽略一些类别之间的差异，不能很好地反映实际情况。

(2)分类和变化检测步骤的分离。当分类与变化检测成为相对独立的两个过程时，比较分析就基于从两幅影像中得到的处理过的信息而不是原始信息。这会使产生的信息量减少，从而造成准确性下降。

(3)分类后比较法对于分类错误比较敏感。因为分类后比较法需要对用于变化检测的多幅影像分别分类，任何一幅影像的分类错误都会造成结果的错误，这就等于增加了错误发生的几率。

分类后比较法变化检测如图8-2所示。

2．直接多时相影像分类法

直接多时相影像分类法(有时也称光谱/时间分类法)通过两个或多个日期的组合数据序列的单一分析来识别变化区域。它可以在监督或非监督的模式下进行分析。在监督模式中，与变化和无变化区域有关序列的训练由簇分析来确定，然后检查整个序列，进而标注哪些地方发生了变化。任何情况下，我们都期望变化类与非变化类有显著不同的统计特性。直接多时相影像分类法已经用于检测海岸区域和森林的变化，并取得了较高的准确度。直接多时相影像分类法使用两个或更多日期的影像数据集的一次分析来识别变化的区域。举例说明，假设有两个不同时间的Landsat MSS影像数据，用两个四波段数据产生一个八波段数据集，然后采用监督分类方法或非监督分类方法对这个数据集进行分析，随后判断在哪些区域发生了变化。在监督分类中，使用属于变化或不变化区域的训练样本来推导一些统计量，以定义特征空间的子空间;在非监督分类中，通过聚类分析决定类别。直接的多时相影像分类用于检测海岸区域或森林区域的变化，经常能够得到较好的结果。本方法主要应用于多波段影像。

图8-2　分类后比较法变化检测