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基于多源遥感影像的长春市城市建成区提取 被引量:9
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作者 王博帅 蒲东川 +1 位作者 李婷婷 牛雪峰 《吉林大学学报(地球科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1284-1294,共11页
夜光遥感影像记录的城市灯光与人类活动密切相关,已广泛应用于城市信息提取。珞珈一号作为新一代夜光遥感数据源,比以往的夜光数据具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以更清晰地表达城市建成区范围和内部结构。本文利用珞珈一号夜光... 夜光遥感影像记录的城市灯光与人类活动密切相关,已广泛应用于城市信息提取。珞珈一号作为新一代夜光遥感数据源,比以往的夜光数据具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以更清晰地表达城市建成区范围和内部结构。本文利用珞珈一号夜光遥感影像,通过人类居住指数(human settlement index, HSI)、植被覆盖和建筑共同校正的城市夜光指数(vegetation and build adjusted nighttime light urban index, VBANUI)及支持向量机(support vector machine, SVM)监督分类3种方法对长春市城市建成区进行提取,并与利用NPP/VIIRS(suomi national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer suite)夜光遥感影像、采用同样方法得到的结果对比。结果显示:本文提出的VBANUI提高了传统植被覆盖校正的城市夜光指数(vegetation adjusted nighttime light urban index, VANUI)的提取精度,使用珞珈一号夜光遥感影像通过VBANUI提取的城市建成区结果最优,其Kappa系数为0.80,总体分类精度为90.74%;使用珞珈一号和NPP/VIIRS夜光遥感影像通过HSI按最佳阈值提取城市建成区的Kappa系数分别为0.75和0.72,总体分类精度分别为88.27%和86.54%;复合数据的SVM监督分类法中Landsat-NDBI、Landsat-NDBI-VIIRS、Landsat-NDBI-LJ和Landsat-NDBI-LJlog的Kappa系数分别为0.602、0.627、0.643和0.681,总体分类精度分别为81.11%、81.52%、82.25%和84.48%。研究结果表明:3种提取方法下,均为使用珞珈一号夜光遥感影像的结果优于使用NPP/VIIRS夜光遥感影像的结果,证明相比于NPP/VIIRS夜光遥感影像,珞珈一号夜光遥感影像更适用于城市尺度的建成区范围提取。 展开更多
关键词 珞珈一号夜光遥感影像 NPP/VIIRS夜光遥感影像 城市建成区 vbanui 人类居住指数 支持向量机
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