基于GDAL的遥感图像变化检测技术

来源：计算机工程与应用杂志2020年第16期北京时间：

作者：蒋世豪，江洪

单位：1.福州大学 数字中国研究院（福建），福州 350108；2.福州大学 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心，福州 350108

摘要：由于GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）具有快速读取多种格式的遥感图像且能有效解析空间元数据等特点，利用它开发遥感图像处理算法具有明显的优势。结合GDAL及相应算法，开发了一套复杂地形山区植被遥感变化检测的技术，其中包括利用阴影消除植被指数（Shadow Elimination Vegetation Index，SEVI）反演植被长势；利用图像差值法及最大类间方差法（OTSU）来提取植被长势明显变化点位；利用[K]均值聚类自动分割识别变化区域。将该方法用于武夷山自然保护区和闽江源自然保护区2016—2017年Landsat8 OLI遥感图像的植被长势变化检测，结果表明，这套遥感图像变化检测技术切实可行，能够有效识别遥感图像变化区域，并在复杂地形山区的植被长势监测中具有良好的应用价值。

关键词：遥感图像,变化检测,聚类分析,植被长势,GDAL,阴影消除植被指数（SEVI）