时序遥感影像的时空特征在土地分类中的应用.pdf

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。