-
题名基于光谱特征的拉萨市人造地表遥感提取研究
- 1
-
-
作者
王金枝
周广胜
吕晓敏
任鸿瑞
-
机构
太原理工大学测绘科学与技术系
中国气象科学研究院
-
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第4期1061-1070,共10页
-
基金
第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0106)资助。
-
文摘
青藏高原在全球生态系统中占重要地位;拉萨市作为其核心城市,在研究平衡城市发展水平与生态系统服务能力方面具有代表意义。该研究在谷歌地球引擎(GEE)云平台,使用Sentinel-2、VIIRS、SRTM遥感影像数据,基于光谱结合地形、纹理等特征信息,分别通过基于像元(PB)与面向对象(OO)分类方法对拉萨市人造地表覆盖进行提取。使用基于像元/面向对象,是否加入纹理特征,随机森林(RF)/支持向量机(SVM)分类器三组对比方法各部分表现效果。结果表明:基于相同光谱特征,在OO方法中不使用纹理特征参与RF分类器分类(OO_RF),可获得最佳的提取结果,其总体精度(OA)为98.03%,Kappa系数(KC)为0.9520,用户精度(UA)为94.44%,生产者精度(PA)为98.84%。纹理特征在人造地表提取中作用效果较弱,仅在基于像素方法中有微弱提升,使用RF分类器(PB_RF)时OA提升0.51%;使用SVM分类器(PB_SVM)时OA提升0.68%。RF分类器在本研究中表现最佳,能够避免高估,更准确地识别城市内部非人造地表覆盖。本研究提供了提取生态城市人造地表覆盖信息的方法及参数,为进一步进行动态监测及分析提供了数据,具有实际应用意义。
-
关键词
面向对象
基于像元
光谱特征
谷歌地球引擎
人造地表
-
Keywords
Object-Oriented
Pixel-Based
Spectral features
Google Earth Engine
Artificial surface
-
分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
-
