城市化是過去一個(gè)多世紀(jì)以來世界的發(fā)展趨勢(shì),城市化顯著改變城市地區(qū)土地利用/覆被,并引起諸如水資源短缺,洪水災(zāi)害加重,水環(huán)境惡化,生態(tài)系統(tǒng)退化等負(fù)面效應(yīng),如何更加準(zhǔn)確估算城市化引起的土地利用/覆被變化不僅是研究城市化過程特征的需要,也是研究城市化所引起的各種效應(yīng)的需要,并且一直是國(guó)際遙感和應(yīng)用界的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。東莞市是改革開放以來我國(guó)城市化速度最快的城市。為了給研究東莞市城市化過程及其各種效應(yīng)提供高精度且完整的城市化過程的長(zhǎng)系列土地利用/覆被變化數(shù)據(jù),基于1987~2015年間12期Landsat遙感影像,采用SVM算法對(duì)東莞市土地利用/土地覆被變化數(shù)據(jù)進(jìn)行了自動(dòng)分類,并對(duì)分類誤差來源進(jìn)行了分析總結(jié),提出了自動(dòng)分類結(jié)果后處理方法,制備了東莞市城市化過程土地利用/覆被變化數(shù)據(jù)。12期遙感影像自動(dòng)分類的總體精度為81.37%,Kappa系數(shù)為0.75;最終結(jié)果總體精度為86.87%,Kappa系數(shù)為0.83。通過土地利用變化特征分析,將東莞市城市化過程以1996年和2005年為節(jié)點(diǎn),劃分為起步發(fā)展、快速發(fā)展和穩(wěn)定發(fā)展3個(gè)階段。 

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【文章目錄】：
1 引言
2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)
    2.1 研究區(qū)
    2.2 遙感影像獲取與預(yù)處理
3 基于SVM算法的東莞市LUCC自動(dòng)分類
    3.1 SVM算法簡(jiǎn)介
    3.2 訓(xùn)練樣本選擇
    3.3 基于SVM的遙感影像自動(dòng)分類
4 SVM土地利用/覆被自動(dòng)分類誤差來源與結(jié)果后處理
    4.1 清溪水流域遙感影像目視解譯
    4.2 SVM土地利用/覆被自動(dòng)分類誤差來源分析
    4.3 SVM土地利用/覆被自動(dòng)分類結(jié)果后處理方法
    4.4 東莞市LUCC長(zhǎng)系列結(jié)果后處理
5 東莞市城市化過程的階段性
    5.1 東莞市城市化過程階段劃分
    5.2 不同階段土地利用變化
6 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]影響ETM影像土地利用/覆蓋分類精度因素的研究[J]. 趙慧,汪云甲.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2012(04)
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[3]基于支持向量機(jī)的土地覆被遙感分類[J]. 田源,塔西甫拉提·特依拜,丁建麗,張飛,依力亞斯江·努爾麥麥提,韋建波.  資源科學(xué). 2008(08)
[4]一種基于分形維數(shù)的高光譜遙感波段選擇算法研究[J]. 蘇紅軍,杜培軍,盛業(yè)華.  測(cè)繪通報(bào). 2007(03)



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