一种基于概率神经网络的城市用地高分辨率影像信息提取方法

发布时间：2017-10-18 20:05

  本文关键词：一种基于概率神经网络的城市用地高分辨率影像信息提取方法

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【摘要】：以国产高分辨率遥感影像为主要数据源,在建立城市用地类型体系的基础上,构建了一套结合面向对象的多尺度分割方法和概率神经网络模型优势的城市用地信息提取方法。对唐山市路南区实例验证表明,本研究提出的城市用地信息提取方法和分类结果能够有效地提取包括城市裸地、建筑用地、水体、绿地、道路等城市用地类型,总体分类精度达86%,kappa系数达0.78。
【作者单位】： 西南林业大学林学院;中国科学院地理科学与资源研究所;
【关键词】： 概率神经网络 多尺度分割 高分辨率影像 城市用地 信息提取 精度评价
【基金】：国家自然科学基金(31260156)
【分类号】：P237
【正文快照】： 1概况近些年来,随着城市化水平的不断提高,热岛效应、耕地占用、土地利用效率低下等城市生态环境问题日益受到关注[1]。城市用地格局和城市发展模式的差异是导致城市生态环境问题的主要原因[2],因此,快速、准确提取城市用地信息就成为城市生态环境状况监测相关研究的基础性工

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本文编号：1056873