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基于高分辨率遥感影像分类的城镇土地利用规划监测
被引量：
21
1
作者
张超
李智晓
+2 位作者
李鹏山
杨建宇
朱德海
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期323-329,共7页
城镇土地利用规划是城镇化健康有序推进的基础,规划实施监测是其实施的保障。遥感和GIS相结合的方法可快速监测城镇土地利用规划实施情况,保障土地利用规划实施的动态管理。利用0.5 m分辨率的World View-2卫星遥感影像,采用面向对象的...
城镇土地利用规划是城镇化健康有序推进的基础,规划实施监测是其实施的保障。遥感和GIS相结合的方法可快速监测城镇土地利用规划实施情况,保障土地利用规划实施的动态管理。利用0.5 m分辨率的World View-2卫星遥感影像,采用面向对象的影像分析方法,针对基于知识规则分类特征选取及阈值确定难点,将CART决策树与面向对象分类方法结合,实现参与分类最优对象特征的选择以及特征阈值的自动确定。在分类基础上,对每个规划图斑计算地类规划实施完成率,实现对土地利用规划实施过程进行监测评价。最后,以北京市房山区某区域为研究区,进行了试验验证。结果表明:最终分类总体精度达0.89,Kappa系数为0.87,表明构建的分类算法基本能满足城镇土地利用规划监测的需求。研究区东北部土地利用规划实施情况比西部好,公共绿地、水域等地类需重点调查监测,同时二类居住用地的建筑密度偏高,绿化率偏低。
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关键词
城镇土地利用规划
监测
高分辨率
遥感
影像
worldview-
2
面向对象分类
CART决策树
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职称材料
基于移动窗口Fourier变换的高分辨率遥感影像森林分类研究
2
作者
孟森
葛宏立
+1 位作者
于晓辉
Mulunda Christian Ilunga
《浙江林业科技》
2018年第5期51-60,共10页
以2008年4月获取的浙江省杭州市临安区东部区域分辨率为0.5 m的WorldView-1全色波段影像为数据源,在移动窗口基础上进行二维Fourier变换,构建纹理特征向量,采用不同的分类方法对森林进行分类,以寻找合适的移动窗口尺寸和分类方法。移动...
以2008年4月获取的浙江省杭州市临安区东部区域分辨率为0.5 m的WorldView-1全色波段影像为数据源,在移动窗口基础上进行二维Fourier变换,构建纹理特征向量,采用不同的分类方法对森林进行分类,以寻找合适的移动窗口尺寸和分类方法。移动窗口按奇数从3×3增大到43×43,共21个不同尺寸的正方形窗口,每个边长窗口产生的纹理特征均采用Fisher判别法、随机森林、支持向量机、夹角余弦和相关系数进行分类,统计分类精度。以森林分类精度为依据,5种分类方法对应的最佳窗口依次为41×41,41×41,23×23,39×39和39×39;在最佳窗口下,5种分类方法区分森林与非森林的精度均在95%以上,总分类精度大小顺序为:Fisher判别法>随机森林>支持向量机>相关系数>夹角余弦,其中Fisher判别法总精度为99.81%,Kappa系数为0.996 3。在提取森林的基础上,进一步对森林树种(组)进行分类,总精度大小顺序为:Fisher判别法>随机森林>支持向量机>相关系数>夹角余弦,其中Fisher判别法总精度为84.86%,Kappa系数为0.8149。研究结果表明,最佳窗口下Fisher判别法的分类性能优于其他4种分类方法。
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关键词
移动窗口
二维Fourier变换
纹理特征
Fisher判别法
worldview-1高分辨率遥感影像
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职称材料
题名
基于高分辨率遥感影像分类的城镇土地利用规划监测
被引量：
21
1
作者
张超
李智晓
李鹏山
杨建宇
朱德海
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
国土资源部农用地质量与监控重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第11期323-329,共7页
基金
北京市科技计划资助项目(Z141100000614001)
文摘
城镇土地利用规划是城镇化健康有序推进的基础,规划实施监测是其实施的保障。遥感和GIS相结合的方法可快速监测城镇土地利用规划实施情况,保障土地利用规划实施的动态管理。利用0.5 m分辨率的World View-2卫星遥感影像,采用面向对象的影像分析方法,针对基于知识规则分类特征选取及阈值确定难点,将CART决策树与面向对象分类方法结合,实现参与分类最优对象特征的选择以及特征阈值的自动确定。在分类基础上,对每个规划图斑计算地类规划实施完成率,实现对土地利用规划实施过程进行监测评价。最后,以北京市房山区某区域为研究区,进行了试验验证。结果表明:最终分类总体精度达0.89,Kappa系数为0.87,表明构建的分类算法基本能满足城镇土地利用规划监测的需求。研究区东北部土地利用规划实施情况比西部好,公共绿地、水域等地类需重点调查监测,同时二类居住用地的建筑密度偏高,绿化率偏低。
关键词
城镇土地利用规划
监测
高分辨率
遥感
影像
worldview-
2
面向对象分类
CART决策树
Keywords
Urban-rural land use plan Monitoring High spatial resolution remote sensing imagery
worldview-
2 Object-oriented classification CART decision tree
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
F301.23 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
基于移动窗口Fourier变换的高分辨率遥感影像森林分类研究
2
作者
孟森
葛宏立
于晓辉
Mulunda Christian Ilunga
机构
浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室
出处
《浙江林业科技》
2018年第5期51-60,共10页
基金
国家自然科学基金项目(41371411)
文摘
以2008年4月获取的浙江省杭州市临安区东部区域分辨率为0.5 m的WorldView-1全色波段影像为数据源,在移动窗口基础上进行二维Fourier变换,构建纹理特征向量,采用不同的分类方法对森林进行分类,以寻找合适的移动窗口尺寸和分类方法。移动窗口按奇数从3×3增大到43×43,共21个不同尺寸的正方形窗口,每个边长窗口产生的纹理特征均采用Fisher判别法、随机森林、支持向量机、夹角余弦和相关系数进行分类,统计分类精度。以森林分类精度为依据,5种分类方法对应的最佳窗口依次为41×41,41×41,23×23,39×39和39×39;在最佳窗口下,5种分类方法区分森林与非森林的精度均在95%以上,总分类精度大小顺序为:Fisher判别法>随机森林>支持向量机>相关系数>夹角余弦,其中Fisher判别法总精度为99.81%,Kappa系数为0.996 3。在提取森林的基础上,进一步对森林树种(组)进行分类,总精度大小顺序为:Fisher判别法>随机森林>支持向量机>相关系数>夹角余弦,其中Fisher判别法总精度为84.86%,Kappa系数为0.8149。研究结果表明,最佳窗口下Fisher判别法的分类性能优于其他4种分类方法。
关键词
移动窗口
二维Fourier变换
纹理特征
Fisher判别法
worldview-1高分辨率遥感影像
Keywords
moving window
two-dimensional Fourier transform
texture feature
Fisher discriminant
worldview-
1
high resolution remote sensing image
分类号
S757.2 [农业科学—森林经理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高分辨率遥感影像分类的城镇土地利用规划监测
张超
李智晓
李鹏山
杨建宇
朱德海
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
21
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于移动窗口Fourier变换的高分辨率遥感影像森林分类研究
孟森
葛宏立
于晓辉
Mulunda Christian Ilunga
《浙江林业科技》
2018
0
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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