【摘 要】
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应用支持向量机机器学习方法,对贵阳市及周边地区Landsat影像USGS地表反射率产品进行分类,通过比较2011~2015年五年区域地表覆盖分类结果图,结合区域工业和建筑业产值数据,分
【机 构】
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甘肃工业职业技术学院,甘肃省测绘工程技术研究中心,高分专项甘肃中心天水分中心,国家测绘地理信息局第三航测遥感院
【基金项目】
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甘肃省天水市科技局2017自然科学基金计划;2018基于中高分辨率遥感影像的生态环境监测平台建设项目;甘肃省教育厅科技成果转化项目(2017D-27)
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应用支持向量机机器学习方法,对贵阳市及周边地区Landsat影像USGS地表反射率产品进行分类,通过比较2011~2015年五年区域地表覆盖分类结果图,结合区域工业和建筑业产值数据,分析该区域地表覆盖和土地利用年际变化成因,分析结果表明:(1)5年间随着经济社会的发展,呈现出林地和耕地的面积不断减少的土地利用变化格局;(2)研究区5景影像分类精度较高,总体精度范围91.14%~98.60%,Kappa系数范围0.93~0.98,分类结果真实的反应了研究区地表覆盖及其变化情况。从分析结果来看,优化城市发展空
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