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基于TerraSAR-X和Landsat影像的城鎮(zhèn)用地提

發(fā)布時(shí)間:2018-01-10 01:29

  本文關(guān)鍵詞:基于TerraSAR-X和Landsat影像的城鎮(zhèn)用地提取——以常州市為例 出處:《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年05期  論文類型:期刊論文


  更多相關(guān)文章: Terra SAR-X 區(qū)域生長 Landsat 城鎮(zhèn)用地 城市擴(kuò)張


【摘要】:城市擴(kuò)張作為一個(gè)重要的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,正以前所未有的速度和規(guī)模在世界各地不斷推進(jìn)。但是盲目的城鎮(zhèn)擴(kuò)張會(huì)對(duì)社會(huì)、生態(tài)及經(jīng)濟(jì)等產(chǎn)生一定的影響。因此準(zhǔn)確高效地提取城鎮(zhèn)用地,為城鎮(zhèn)規(guī)劃等提供決策依據(jù)變得尤為重要。以常州市為例,對(duì)基于單極化Terra SAR-X影像提取建成區(qū)方法進(jìn)行了改進(jìn)和完善,結(jié)合光學(xué)衛(wèi)星影像輔助提取城鎮(zhèn)范圍,以提高這一類城市城鎮(zhèn)提取的精度。該方法首先通過分析局部散斑特性和強(qiáng)度信息,采用基于閾值的方法提取城市和非城市區(qū)域,然后再利用Landsat8圖像,采用最大似然法和分類后處理來提取城鎮(zhèn)范圍內(nèi)的拆遷區(qū)域,最后結(jié)合提取的城市區(qū)域和拆遷區(qū)域來完成城鎮(zhèn)用地的提取。最后,該研究中,利用Google Earth的遙感影像圖進(jìn)行交叉驗(yàn)證生成混淆矩陣來評(píng)價(jià)城鎮(zhèn)用地的提取精度,其總體分類精度約為89%,表明該方法行之有效。
[Abstract]:As an important social and economic phenomenon, urban expansion is advancing at an unprecedented speed and scale all over the world. But blind urban expansion will affect society. Ecological and economic impact. Therefore accurate and efficient extraction of urban land to provide decision-making basis for urban planning become particularly important. Take Changzhou as an example. The method of building area extraction based on unipolar Terra SAR-X image is improved and perfected, and the method of extracting town area is improved by using optical satellite image. In order to improve the precision of the extraction of this kind of cities and towns, the method firstly analyzes the local speckle characteristics and intensity information, and uses the threshold-based method to extract urban and non-urban areas. Then using the Landsat8 image, the maximum likelihood method and classification post-processing are used to extract the urban demolition area. Finally, combined with the extraction of urban areas and demolition areas to complete the extraction of urban land. Finally, in this study. The extraction accuracy of urban land is evaluated by cross-validation and confusion matrix of Google Earth remote sensing images. The overall classification accuracy is about 89, which shows that this method is effective.
【作者單位】: 南京大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(No.41372353)
【分類號(hào)】:F299.27;TP79
【正文快照】: 1引言 在全球土地資源開發(fā)利用環(huán)境下,城市擴(kuò)張作為一個(gè)重要的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,正以前所未有的速度和規(guī)模在世界各地不斷推進(jìn),是最具動(dòng)態(tài)變化性的過程之一[1-2],同時(shí)也是推動(dòng)土地利用/土地覆蓋變化(LUCC)的主要力量[3]。中國,作為世界第一大發(fā)展中國家,目前正處于城鎮(zhèn)化加速推

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本文編號(hào):1403333

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