【摘 要】
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以新一线城市昆明市为例,基于长时间序列短时间间隔的Landsat TM/OLI数据,利用面向对象的支持向量机O-SVM分类方法提取1989年~2019年的城市建成区(及潜在城市区域),并结合景观扩张指数LEI、景观格局指数(PD、LPI、LSI、MPS)等分析了城市的发展模式。研究结果表明:基于O-SVM分类方法能够高效提取城市建成区;每幅影像分类整体精度OA均高于90.18%,Kappa系数均高
【机 构】
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昆明理工大学国土资源工程学院,重庆市地矿测绘院有限公司
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以新一线城市昆明市为例,基于长时间序列短时间间隔的Landsat TM/OLI数据,利用面向对象的支持向量机O-SVM分类方法提取1989年~2019年的城市建成区(及潜在城市区域),并结合景观扩张指数LEI、景观格局指数(PD、LPI、LSI、MPS)等分析了城市的发展模式。研究结果表明:基于O-SVM分类方法能够高效提取城市建成区;每幅影像分类整体精度OA均高于90.18%,Kappa系数均高于0.87,用户精度UA和制图精度PA均高于90%;在过去的30年里,城市面积不断增大,年平均扩张率为5
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