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基于特征优选与支持向量机的不透水面覆盖度估算方法  
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【英文篇名】 A Method for Estimating Impervious Surface Percentage Based on Feature Optimization and SVM
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【作者】 刘莹; 孟庆岩; 王永吉; 杨健; 刘洪杰; 孙震辉;
【英文作者】 LIU Ying; MENG Qing-yan; WANG Yong-ji; YANG Jian; LIU Hong-jie; SUN Zhen-hui; School of Geography; South China Normal University; Institute of Remote Sensing and Digital Earth; Chinese Academy of Sciences; Sanya Branch of Institute of Remote Sensing; Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research;
【作者单位】 华南师范大学地理科学学院; 中国科学院遥感与数字地球研究所; 中国科学院三亚中科遥感研究所; 中国科学院地理科学与资源研究所;
【文献出处】 地理与地理信息科学 , Geography and Geo-Information Science, 编辑部邮箱 2018年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 不透水面覆盖度; 支持向量机; ReliefF; 特征优选;
【英文关键词】 Impervious Surface Percentage; Support Vector Machine; ReliefF; feature optimization;
【摘要】 不透水面作为城市生态环境和城市化水平的重要衡量指标,受到越来越多的关注。该文以城市不透水面集中的珠三角部分地区为研究区,结合GF-1和Landsat 8数据,提出了一种基于特征优选和支持向量机(SVM)的不透水面覆盖度(ISP)遥感估算方法。首先,对GF-1数据分类后重采样获取ISP的参考值;其次,基于Landsat 8数据提取了71个特征变量;然后,采用ReliefF特征优选算法构建多个特征子集,建立ISP参考值与特征子集的SVM回归模型,并比较模型的精度;最后,根据最优的模型估算研究区ISP值。研究表明,经过特征优选的SVM估算精度明显提高,ISP估算值与ISP参考值之间的RMSE为11.92%,R2为0.8362,较未进行特征优选的SVM方法,RMSE降低了7.05%,R2提高了0.1148,且优于线性光谱混合分解方法(LSMA)的估算结果,可用于地物类型丰富的大区域ISP估算。
【英文摘要】 As one of the important indexes to measure the degree of urbanization and environmental quality,impervious surface has attracted more and more attention.In this paper,the method of using feature optimization and support vector machine was proposed to estimate impervious surface percentage.Meanwhile,part of Pearl River Delta,which is the typical area of urban impervious surface,was taken as a study case.Firstly,Landsat 8 image and GF-1 image were utilized to construct the ISP predictive model and the true va...
【基金】 国家重点研发计划项目(2016YFC0802500); 广东省省级科技计划项目(2016A050502065); 四川省科技计划项目(2016JZ0027); 海南自然科学基金面上项目(417218)
【更新日期】 2018-03-07
【分类号】 P237
【正文快照】 0引言不透水面是指由各种不透水建筑材料所覆盖的表面,如由瓦片、沥青、水泥、混凝土等材料构成的屋顶、道路和广场[1]。单位地表面积中不透水面的面积所占的百分比定义为不透水面覆盖度(ImperviousSurface Percentage,ISP)[2]。作为地表覆被的重要组成成分,不透水面的增加将影

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