基于遥感影像的上海市土地覆被变化及驱动力分析

发布时间：2021-08-05 00:31

　　首先,通过对2006、2010和2015年的遥感影像解译,得到2006—2015年上海市的土地覆被情况。接着,结合土地覆被变化模型的若干个指标来分析土地覆被变化的时空特征,并对结果进行定量分析。最后,以耕地为例探究影响研究上海市土地覆被变化的驱动力。 

【文章来源】：集美大学学报(自然科学版). 2020,25(02)

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【部分图文】：

2006,2010和2015年研究区域标准假彩色影像

目前学术界中主流遥感图像的地物分类主要有非监督分类及监督分类两种。本研究选取监督分类的最大似然法作为基于传统统计分析学的代表，选取支持向量机作为模式辨别的代表来实现对地物进行分类。1.3.1 类别判定

确定分类规则后在ENVI软件上建立ROI选取多边形样本，选取后可计算出若干个样本的可分离程度。可分离程度参数的数值均小于2，且参数越接近2即表明样本之间的可分离程度越高，样本选取质量越高，效果越好。一般情况下，大于1.5为及格样本。由2006、2010与2015年的ROI分离性报告(见图2～图4)看来，样本质量较佳。1.3.2 精度验证


本文编号：3322701