城镇化背景下基于时序TMNDVI建成区检测方法,本论文可用于城镇化论文范文参考下载，城镇化相关论文写作参考研究。
城镇化论文参考文献：
摘 要：对1990—2010年49景福州市TM时间序列影像进行处理,采用MODTRAN4+模型进行大气校正,得到研究区土地覆盖类型的NDVI值的多时相轨迹图.分析城镇化背景下建成区的变化特征和NDVI时间序列数据的季节特征,添加耕地发展为建设用地的地物特征到学习样本,比较不同数据组合对最大似然法、支持向量机、神经网络法、面向对象法对分类和检测城镇化背景下建设用地精度的影响,以及比较添加样本特征后对城镇化进程中建设用地检测方法的影响.结果表明,对于小样本数据集,面向对象法具有最高的分类精度,不同的数据组合和不同季节对面向对象法分类精度的影响分别达3.49%和5.22%,引入NDVI时间序列数据和添加变化地物的学习样本,总体分类精度提高了3.54%,建设用地的制图精度提高了4.24%.
关键词：土地覆盖；时序影像；面向对象法；福州
中图分类号：TP751.1
文献标志码：A文章编号：16744764（2016）01012906
Abstract：
Atmospheric corrections were conducted with the MODTRAN4+ model for 49 TM data from 1990 to 2010 in Fuzhou. Multitemporal trajectories of major land cover type were derived from NDVI images. The trends of Mean NDVI were analyzed. To investigate the influence of different data combination on the classification and detection accuraly of different methods,induding maximum likelihood classification, support vector machine, artificial neural network, and objectoriented methods, and compared the deteetion methods before and after adding a sample, the areas converted from cropland to builtup land were added to the learning sample. The results show that the objectoriented method is the most accurate method compared with other methods for a small sample. By using the method, the classification accuracy improves up to 3.53% and 4.24% for different data combination and different season respectively.Adding NDVI data and the sample of changing features improves 3.54% of the whole classification accuracy and 4.24% of drawing accuracy of the buidup land.
Keywords：land cover；time series of images；objectoriented methods；Fuzhou
遥感技术是监测城市发展和变化的主要手段.利用时间域和NDVI数据成为城镇化过程中建成区检测的发展趋势[17]. 过去,一般都是利用两到三景遥感图像,较少利用多个时间序列和季节的信息进行监测城镇化发展进程 [89].城镇化过程中,一般发展为新城区的主要是耕地,其他土地类型比重很小,而且城区一般不太可能被转回为耕地.因此,主要关注耕地和建设用地的混分问题.一年中至少有一个季节会被种上植被的概率较高,通过多个年份和不同季节的数据可以区分城镇化过程中发展的新城区和休耕地.国外采用不同数据源和最大似然法、神经网络、支持向量机法、面向对象法等方法研究建成区的检测方法 [1013],研究表明利用多个时间系列和季节信息可提高建设用地的分类精度[56].中国开始出现利用多时相MODIS和NDVI数据分离土地覆盖分型和简单地物提取[1416].但未比较不同数据组合对分类结果的影响,也未引入多时相数据前后的分类精度和不同分类方法进行比较,也未针对分类精度进行分析.本文拟使用49景Landsat TM小样本数据集,研究1990—2010年福州市土地覆盖类型的NDVI多时相轨迹,研究城镇化背景下基于时序TM/NDVI的建成区检测方法,比较不同数据组合和季节对检测新城区的影响,研究添加的变化地物到学习样本对城镇化进程中的新城区检测精度的影响.
1材料和方法
1.1研究区概况
福州市位于北纬25°15′～26°49′,东经118°08′～120°31′,城区主要位于其南部,土地覆盖类型以林地为主,耕地较少,全年冬短夏长[17].自2002年来,福州市政府提出 “东扩南进、沿江向海”的发展策略,城市快速向南部的仓山区、闽侯县和东部的晋安区、马尾方向快速扩张,耕地面积迅速减少.福州市在中国东南沿海城市中具有一定的代表性.
1.2研究数据和方法
1.2.1数据来源
研究数据为1T级Landsat TM数据,经过系统辐射校正和地面控制点几何校正,且通过DEM进行了地形校正.空间分辨率为30 m,数据来源于http：//www.gscloud.cn 和http：//glovis.usgs.gov.图像的大小为2 669×2 668,共7 120 892个像素,覆盖面积达1 600 km2.
结论：关于城镇化方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关中国城镇化2020年完成论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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