【摘 要】
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利用遥感影像进行城市土地利用与土地覆被分类(LULCC)是遥感的主要应用之一,但由于城市景观的不均匀性和光谱响应的混杂性,对土地利用分类提出了挑战。随着人工智能的惊人创
【机 构】
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成都理工大学地球科学学院,西佛罗里达大学环境科学学院
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利用遥感影像进行城市土地利用与土地覆被分类(LULCC)是遥感的主要应用之一,但由于城市景观的不均匀性和光谱响应的混杂性,对土地利用分类提出了挑战。随着人工智能的惊人创新进展,机器学习在遥感图像开发中越来越受欢迎。使用目视判读和经过修改的美国地质调查局(USGS)土地利用与土地覆被1级分类方案选择训练区域;输入数据包括10波段10m或20m可见光,近红外和SWIR SMI波段图像,导出NDVI和纹理层;基于随机森林算法创建模型并生成土地利用类别预测。根据时间匹配的高分辨率谷歌地球Pro历史图像,评估得到的
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