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.
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)