基于遥感影像的城市土地利用及下垫面信息提取研究

发布时间：2021-04-03 05:33

　　近年来,由于经济社会的发展,城市的土地利用类型正在发生显著的变化,中国各地城市建设用地都呈现不同程度的快速增长。本研究将通过获取2015-2017年浙江省衢州市主城区的Landsat-8 OLI遥感影像,利用ENVI软件对其进行监督分类,并得到该地区土地利用类型的动态变化,用以分析土地利用的发展,从而达到对土地可持续利用的目的。 

【文章来源】：科技创新与应用. 2020,(32)

【文章页数】：2 页

【部分图文】：

数据处理技术流程图

监督分类的关键是训练样本和训练场地的选择，其选择的质量关系到分类能否取得良好的效果。本次研究地物分类分为建设用地、水体、裸地、绿地四类研究采取监督分类中的最大似然法进行分类，分类完成后对分类结果进行混淆矩阵的计算，得到分类总体精度与Kappa系数，误差过大则需要重新进行ROI感兴趣区的选取，误差分析合格，分类过程完成。图2是误差分析合格的2015-2017年衢州市主城区土地利用类型的分类图，红色代表建筑用地，蓝色代表水体，绿色代表绿地，褐色代表裸地。精度评定采用混淆矩阵的方法，得到2015年影像总体分类精度为94.7057%,Kappa系数为0.9112;2016年影像总体分类精度为97.1371%,Kappa系数为0.9396;2017年影像总体分类精度为96.4216%,Kappa系数为0.9441。由此可见，各个年份的总体分类精度都较高，分类的质量比较好。

【参考文献】：
期刊论文
[1]长江中下游区域2005—2015年土地利用类型变化分析[J]. 徐文强,赵珍珍,韩保民.  科技风. 2020(14)
[2]Advances in urban information extraction from high-resolution remote sensing imagery[J]. Jianya GONG,Chun LIU,Xin HUANG.  Science China（Earth Sciences）. 2020(04)
[3]南京市2000～2014年城市建设用地变化及驱动因子研究[J]. 张雪茹,姚亦锋,孔少君,严菊颖.  长江流域资源与环境. 2017(04)



本文编号：3116712