Page 137 - 测绘新技术的理论与实践研究

第四章 矿山环境遥感动态监测处理研究

3. 属性赋值

同种解译目标在两期影像中侧重点不同，同一目标物的属性值也可能不同，
如同一矿山的矿种、占地方式以及开采状态等，变化检测关注的前后变化信息可
以针对一条或者几条属性，当两期矢量文件属性比较完整时可以直接进行变化运
算；若两期矢量文件属性字段差异较大时，需要根据变化检测的关注点补充或者

完善属性表信息，在保证矢量文件内容一致的基础上保证两期数据的属性信息亦
一致。

第二节 矿山环境遥感变化检测方法

变化检测是整个矿山环境监测的中心环节，主要分为图像之间的变化检测以
及图形之间的变化检测。多期遥感影像间的动态监测的变化检测指对两期相影像
数据（或波段）的运算和操作，通过空间欧氏距离法、PCA、影像代数法和变化
向量法等方法实现；多期工作成果间的动态监测基于两期矢量图形结果的空间差

异分析实现。这部分以河南信阳上天梯非金属矿区 2011 及 2012 年影像为实验数
据，对不同变化检测方法进行实验分析。

一、主成分变化检测（PCA）

主成分分析法（PCA）是多元统计分析常用的一种方法，其主要原理是依据
数学中的降维思想，即将实际问题中的多个指标方法新组合成一种或者新的少数

几个综合指标，称为主成分。通过运算获得的每个主成分都是原始变量的线性组
合，且各个主成分之间相互独立。总的来说就是以少数几个主成分反映尽可能多
的原始信息。
进行变化检测的遥感影像具有多个波段，各个波段间信息可能存在冗余部分，
将多波段遥感影像每个波段看作一个空间维度，具有 N 个波段的遥感影像就变

成具有 N 个维度的变量信息。理论上讲，进行变化检测需要综合提取每个波段
的变化信息，当影像数据波段数量较少时，问题容易得到解决；但对于具有大量
波段的高光谱数据，必须考虑采取行之有效的手段减少处理的工作量，提高处理

效率，主成分算法的降维恰好解决了当前面临的问题。遥感影像的主成分变化检
测主要将经过配准的不同时相遥感影像进行主成分变换，压缩波段之间的相关信
息，生成互不相关的多时相主分量合成图像，然后对主分量信息进行对比，进而

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