發(fā)布時(shí)間：2018-02-16 16:46

  本文關(guān)鍵詞： 支持向量機(jī) 夜間燈光數(shù)據(jù) 城鎮(zhèn)提取 不變目標(biāo)法 南京市　出處：《測(cè)繪科學(xué)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)多時(shí)相夜間燈光影像無法直接對(duì)比的問題,該文提出了一種基于不變目標(biāo)進(jìn)行不同年份不同衛(wèi)星夜間燈光數(shù)據(jù)的校正方法。在系統(tǒng)校正多時(shí)相夜間燈光數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,應(yīng)用支持向量機(jī)分類算法提取城鎮(zhèn)用地信息,并分析1992—2013年南京城鎮(zhèn)擴(kuò)張動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。結(jié)果表明:該數(shù)據(jù)校正方法可以有效減少年際夜間燈光影像之間的異常差異,提高不同年份數(shù)據(jù)間的連續(xù)性和可比較性;支持向量機(jī)分類算法提取的4個(gè)樣區(qū)城鎮(zhèn)用地信息總體精度和Kappa系數(shù)平均值分別為88.35%和0.56,能夠準(zhǔn)確反映區(qū)域城鎮(zhèn)發(fā)展的實(shí)際情況;1992—2013年南京城鎮(zhèn)經(jīng)歷先緩慢后快速的擴(kuò)張過程,主城區(qū)在1992年城鎮(zhèn)基礎(chǔ)上往四周擴(kuò)張,并沿長江及南北交通走廊發(fā)展。
[Abstract]:Aiming at the problem that the multitemporal night light images can not be directly compared, this paper presents a correction method for different satellite night light data in different years based on invariant targets, which is based on the system correction of multitemporal night light data. The support vector machine (SVM) classification algorithm is used to extract urban land information and analyze the dynamic changes of urban expansion in Nanjing from 1992 to 2013. The results show that this data correction method can effectively reduce the abnormal differences between interannual night lighting images. Improving continuity and comparability between data for different years; The total accuracy and average Kappa coefficient of urban land use information extracted by SVM classification algorithm are 88.35% and 0.56 respectively, which can accurately reflect the actual situation of urban development in Nanjing from 1992 to 2013. In 1992, the main urban area expanded around the town and along the Yangtze River and the north-south traffic corridor.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院;河南理工大學(xué)測(cè)繪與國土信息工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：F299.23;P237

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本文編號(hào)：1515976