基于Landsat年际序列影像的武汉市不透水面遥感监测  

Remote Sensing Monitoring of Impervious Surface in Wuhan City Based on Landsat Imagery

作　　者：邵振峰[1] 潘银 蔡燕宁 舒阳[3] 王浩[4] 

机构地区：[1]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430072 [2]武汉科技大学国际学院,湖北武汉430065 [3]武汉大学城市设计学院,湖北武汉430072 [4]中国测绘科学研究院,北京100830

出　　处：《地理空间信息》2018年第1期1-5,共5页Geospatial Information

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51508422;41401513);地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室基金资助项目(2015NGCM);广州市科技计划资助项目(201604020070);武汉市晨光计划人才资助项目(2016070204010114)

摘　　要：城市化进程的加速发展导致不透水面大规模扩张,逐渐影响了城市生态环境,并制约了城市的可持续发展。基于Landsat年际序列影像数据,利用支持向量机方法进行不透水面提取。选取武汉市作为实验区,以连续10 a的Landsat卫星遥感影像为数据源,监测了武汉市不透水面的变化趋势,并与最大似然法进行比较,验证了支持向量机分类方法的准确性。The rapid development of urbanization brings massive expansion of impervious surface,influences the regional eco-environment and restricts regional sustainable development.Based on the Landsat imagery,we adopted the support vector machine(SVM) to extract the impervious surfaces.Taking the satellite images of Landsat for 10 years as the data source,electing Wuhan City as the experimentation area,we used the SVM to monitor the change trend of impervious surface in Wuhan City,and verified the accuracy of the SVM classification method by compared with the maximum likelihood method.

关 键 词：不透水面 遥感监测 监督分类 支持向量机 

分 类 号：P237[天文地球—摄影测量与遥感]