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城市绿地提取及动态变化监测方法
引用本文:白洪伟,吴满意.城市绿地提取及动态变化监测方法[J].安庆师范学院学报(自然科学版),2017,23(1).
作者姓名:白洪伟  吴满意
作者单位:宿州学院 安徽省煤矿勘探工程技术研究中心,安徽 宿州,234000;国家测绘地理信息局第一地形测量队,陕西 西安,710054
基金项目:卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室经费,宿州学院卓越人才教育培养计划,安徽省大学生创新创业训练计划项目,宿州学院一般科研项目,宿州区域发展协同创新中心课题
摘    要:选择西安市城区三环以内作为研究区域,使用多时相LANDSAT TM影像,分别采用基于简单规则的决策树分类和支持向量机(SVM)分类法提取城市绿地信息并对其精度进行评价。针对TM影像绿地信息提取中存在的混合像元问题,将模糊C均值法(FCM)引入到绿地提取中。研究结果表明:SVM分类法相比于简单规则的决策树分类法,平均分类精度提高了15%,更有利于城市绿地信息的提取,然而对城区中心的绿化带、行道树等小面积绿地信息提取仍然不全面;引入FCM算法后,可根据像元中各类别的不同隶属度,进行更加精细和准确的分类,城市中面积较小的绿地信息都能被很好地提取出来,分类精度得到进一步提高,该算法很好地解决了绿地信息提取中的混合像元问题。

关 键 词:城市绿地  SVM分类  FCM分类  遥感动态监测

Analysis and study on urban green space extracting and dynamic monitoring method
BAI Hongwei,WU Manyi.Analysis and study on urban green space extracting and dynamic monitoring method[J].Journal of Anqing Teachers College(Natural Science Edition),2017,23(1).
Authors:BAI Hongwei  WU Manyi
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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