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时序遥感影像的时空特征在土地分类中的应用.pdf


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第 35 卷 第 6 期 北京测绘 Vol.35 No.6
2021 年 6 月   Beijing Surveying and Mapping June 2021
引文格式:徐睿泽,刘锦绣.时序遥感影像的时空特征在土地分类中的应用[J].北京测绘,2021,35(6):769-774.
Reference format:XU Ruize,LIU Jinxiu.Application of Temporal and Spatial Characteristics in Land Cover Classification
Based on Time Series Remote Sensing Image[J].Beijing Surveying and Mapping,2021,35(6):769-774.
DOI:10.19580 /j.cnki.1007-3000.2021.06.014
时序遥感影像的时空特征在土地分类中的应用
徐睿泽 刘锦绣
(中国地质大学(北京)信息工程学院,北京 100083)
[摘 要] 基于 Landsat 时间序列数据的土地覆盖检测成为当前研究热点,但基于时间序列数据空间纹
理特征的应用及不同时序特征重要性评估较少。基于时间序列 Landsat8 数据,在时序光谱特征、指数特征和
地形特征基础上引入时序纹理特征,利用随机森林算法建立八种分类模型,对北京密云区进行土地覆盖分类
并比较其分类精度,进而基于袋外(OOB)误差方法和基尼指数进行特征变量重要性评估。相比加入归一化
建筑指数(Normalized Difference Built-up Index,NDBI)或归一化植被指数 (Normalized Difference Vegetation
Index,NDVI)样本特征,时序纹理特征的加入使总体精度分别提高 1.88%和 2.12%;最优分类模型中灰度共
生矩阵(Gray-level Co-occurrence Matrix,GLCM)熵参数在纹理特征中较为重要,GLCM差异性参数和GLCM相
关性参数其次。本文为进一步挖掘影像的时空特征、提高土地覆盖制图精度提供新思路。

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