本文關(guān)鍵詞：基于多源遙感影像融合的武漢市土地利用分類方法研究

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【摘要】：準(zhǔn)確高效的獲取土地利用信息,對(duì)于合理利用和開發(fā)土地資源具有十分重要的意義。在快速城鎮(zhèn)化地區(qū),土地利用活動(dòng)頻繁且密集,土地利用格局演變十分劇烈,增加了城市土地利用精準(zhǔn)分類的不確定性;且受環(huán)境氣候和云雨天氣影響增加了有效光學(xué)影像獲取的難度。為提高城市土地分類精度,該文選取武漢市中心城區(qū)為研究案例,以Sentinel-1A和Landsat8 OLI影像為數(shù)據(jù)源,采用Gram-Schmidt變換方法進(jìn)行影像融合,選取最大似然、支持向量機(jī)、CART決策樹、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等4種分類方法對(duì)融合的影像進(jìn)行分類,提取了研究區(qū)土地利用信息,并對(duì)其進(jìn)行分析。進(jìn)一步,通過與光學(xué)影像的分類結(jié)果對(duì)比,探究了Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像在土地利用信息提取方面是否具有優(yōu)勢(shì)。研究結(jié)果表明:(1)對(duì)比其他3種方法,CART決策樹分類方法對(duì)于融合后的影像分類精度最高,總體分類精度和Kappa系數(shù)分別達(dá)到88.55%和0.841 4;(2)與光學(xué)影像相比,Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像可以更有效地獲取高精度城市土地利用信息;(3)基于多源遙感影像融合的CART決策樹分類方法是獲取研究區(qū)高精度土地利用信息的一種行之有效的技術(shù)手段。研究成果可為快速城鎮(zhèn)化區(qū)域的土地利用分類提供參考。
【作者單位】： 湖北大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;區(qū)域開發(fā)與環(huán)境響應(yīng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所;
【關(guān)鍵詞】： 城市土地利用分類 影像融合 Sentinel-A Landsat OLI 武漢市
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41501593) 中國博士后科學(xué)基金(2015M581163)~~
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 3.區(qū)域開發(fā)與環(huán)境響應(yīng)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北武漢430062)土地利用/覆被變化(Land-Use and Land-CoverChange,LUCC)研究一直是全球變化研究的熱點(diǎn),城市土地利用/覆被變化研究是LUCC研究的重要內(nèi)容[1~3]。改革開放以來,我國城市化進(jìn)程不斷加快,城市土地利用變化十分劇烈�？焖�、

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本文編號(hào)：1098413