基于夜间灯光数据的南京城镇用地提取

发布时间：2018-02-16 16:46

  本文关键词： 支持向量机 夜间灯光数据 城镇提取 不变目标法 南京市　出处：《测绘科学》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对多时相夜间灯光影像无法直接对比的问题,该文提出了一种基于不变目标进行不同年份不同卫星夜间灯光数据的校正方法。在系统校正多时相夜间灯光数据的基础上,应用支持向量机分类算法提取城镇用地信息,并分析1992—2013年南京城镇扩张动态变化规律。结果表明:该数据校正方法可以有效减少年际夜间灯光影像之间的异常差异,提高不同年份数据间的连续性和可比较性;支持向量机分类算法提取的4个样区城镇用地信息总体精度和Kappa系数平均值分别为88.35%和0.56,能够准确反映区域城镇发展的实际情况;1992—2013年南京城镇经历先缓慢后快速的扩张过程,主城区在1992年城镇基础上往四周扩张,并沿长江及南北交通走廊发展。
[Abstract]:Aiming at the problem that the multitemporal night light images can not be directly compared, this paper presents a correction method for different satellite night light data in different years based on invariant targets, which is based on the system correction of multitemporal night light data. The support vector machine (SVM) classification algorithm is used to extract urban land information and analyze the dynamic changes of urban expansion in Nanjing from 1992 to 2013. The results show that this data correction method can effectively reduce the abnormal differences between interannual night lighting images. Improving continuity and comparability between data for different years; The total accuracy and average Kappa coefficient of urban land use information extracted by SVM classification algorithm are 88.35% and 0.56 respectively, which can accurately reflect the actual situation of urban development in Nanjing from 1992 to 2013. In 1992, the main urban area expanded around the town and along the Yangtze River and the north-south traffic corridor.
【作者单位】： 江苏大学计算机科学与通信工程学院;河南理工大学测绘与国土信息工程学院;
【分类号】：F299.23;P237

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本文编号：1515976