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一種基于集成學習的城市新增建設用地快速提取方法

摘要:城市新增建設用地是熱島效應調控、大氣污染和揚塵管控、生態服務變化的重要指示信息。為準確提取新增建設用地,提出一種運用多時相Sentinel遙感數據和集成學習算法的城市新增建設用地快速提取方法。基于多時相Sentinel-1和Sentinel-2遙感影像提取光譜特征、紋理特征和后向散射特征,進行面向對象分割、全域均值濾波和歸一化后得到組合特征集,運用隨機森林、旋轉森林、支持向量機和極限學習機多分類器集成學習進行分類來提取新增建設用地。提取了南京市2017年4月至10月間的新增建設用地并統計了各行政區分布的面積,提取整體精度達0.95,Kappa系數達0.88。相比與基于像素方法,面向對象技術可有效降低“椒鹽現象”,提高斑塊完整性;與分類后提取方法比較,直接變化提取方法可減少誤差產生環節及誤差累積,從而降低系統誤差,提高提取精度。

關鍵詞:
  • 遙感影像  
  • 集成學習  
  • 面向對象圖像分析  
  • 建設用地  
  • 變化檢測  
作者:
杜培軍; 梁昊; 王欣; 栗云峰
單位:
南京大學地理與海洋科學學院; 自然資源部國土衛星遙感應用重點實驗室; 江蘇省地理信息技術重點實驗室; 江蘇南京210023
刊名:
環境監控與預警

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:環境監控與預警

環境監控與預警雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:32-1805/X。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于2009年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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