研究目的
基于极坐标域变化向量分析的双时相激光雷达数据森林变化类型识别方法有效性研究。
研究成果
该方法通过分析极坐标域中的变化向量，有效区分不同类型的森林变化。它能识别并区分预期类型和幅度的变化（如大幅变化或再生长区域），展现出对不同场景的鲁棒性。
研究不足
该方法的有效性可能因分析区域特征及获取数据的时间间隔而异。由于缺乏地面实况数据，无法进行验证。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于极化域变化向量分析的森林区域激光雷达数据无监督变化检测方法
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518349
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
本文提出了一种基于极坐标域变化向量分析的双时相激光雷达（LiDAR）数据变化检测方法。该方法首先采用二维网格法从两期激光雷达点云中提取一系列LiDAR指标；其次将这些指标的变化转换为极坐标表示，以幅度和方向两个维度进行变化分析。通过幅度分析可区分小幅变化/未变化区域与森林砍伐等剧烈扰动区域；通过方向分析则能识别主导变化方向，从而区分不同类型的森林变化。该方法已在加拿大不列颠哥伦比亚省高产常绿针叶林的多时相数据集上进行了测试，实验结果表明：通过变化方向分析，该方法能有效区分各类森林变化类型。
作者：
Daniele Marinelli，Nicholas C. Coops，Douglas K. Bolton，Lorenzo Bruzzone
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