【摘 要】
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中尺度城镇土地资源空间信息提取是资源环境监测的重要内容。以鄂州、黄冈区域城镇为案例,基于Landsat 8数据,使用面向对象方法提取地类光谱、纹理、几何和地形特征,并应用RF
【机 构】
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江西核工业测绘院,湖北第二师范学院计算机学院
【基金项目】
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湖北省教育厅科学研究计划资助项目(编号:Q20173006)
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中尺度城镇土地资源空间信息提取是资源环境监测的重要内容。以鄂州、黄冈区域城镇为案例,基于Landsat 8数据,使用面向对象方法提取地类光谱、纹理、几何和地形特征,并应用RF和SVM算法实施城镇土地利用分类。结果表明,合理尺度分割能够增强用地类型可识别性,提升解译效率; RF和SVM算法很好地模拟了地类对象属性特征地物类别间的模式规则,RF分类模型总体精度达89. 18%,Kappa系数为86. 33%,SVM模型总体精度为88. 03%,Kappa系数为81. 60%,整体而言RF分类结果优于SVM。该方案兼具可操作性、准确性,对大中尺度的土地资源信息提取适用性良好。
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