基于多源遥感数据的鬼城现象分析方法OA

遥感技术对于城市化进程监测,把握人与自然和谐共生等方面起着至关重要的作用。为进一步推动遥感技术在城市专题研究中的深入应用,本文提出一种基于多源遥感数据的鬼城现象分析方法,将美国军事气象卫星(DMSP)夜间灯光数据和Landsat遥感影像数据进行特征融合与优势互补,在此基础上建立支持向量机(SVM)监督分类中的样本精炼与迭代分类机制,并将获得的城市建成区精细化结果,引入至现有鬼城指数(GCI),以分析“鬼城现象”发生区域的时空分布特征。为了测试该方法,本文选取广西壮族自治区各下辖市作为试验区域,分析2008—2015年“鬼城现象”,从可视化效果和精度两个方面验证本文方法的有效性。实验结果表明,所提出的方法相比传统SVM监督分类方法可以获得更优的鬼城现场时空分布特征。