【摘 要】
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提出了便捷、高效地提取城镇建成区的聚类阈值法。该方法以连通区域循环标识算法所识别的建成区对象为基本空间单元,以对象的规模和地理重心处像元灰度(DN)值的大小为不同城
【机 构】
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武汉大学测绘学院,湖北武汉,430079;济南市房产测绘研究院,山东济南,250014;济南市勘察测绘研究院,山东济南,250013
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提出了便捷、高效地提取城镇建成区的聚类阈值法。该方法以连通区域循环标识算法所识别的建成区对象为基本空间单元,以对象的规模和地理重心处像元灰度(DN)值的大小为不同城镇化发展等级的衡量指标,进行空间聚类;然后,借助统计数据确定各聚类区域的最佳灯光阈值序列,提取城镇建成区,并对各建成区对象进行几何形态优化,利用消除运算去除细小碎片,填充运算填充内部空洞,平滑运算消除边缘锯齿。将提取结果与历年的《中国统计年鉴》数据和利用Google Earth提取的影像数据进行对比分析,结果表明,聚类阈值法能较好地提取城镇建成区的面积总量信息和空间格局特征,在数量尺度和空间格局上均有较高的有效性及可靠性。
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