《表7 基于光谱、纹理、地形、夜间灯光的提取精度》
最后将2个新特征与光谱、纹理特征一起加入进行提取,得到的总体精度为89.90%(提高3.7%),kappa值为0.77(提高8.55%)(表7) ,比每次单独加入地形特征和夜间灯光特征对精度的提高都要高。从图10中可看出,加入夜间灯光信息与地形信息后,在距离城镇较远和海拔较高的东部山地区域里几乎没有非城镇错分为城镇的现象。此外,算法也成功的提取出了沿岸线零星分布的居民点,减弱了城镇提取对于光谱和纹理特征的依赖。这也就说明了两种信息的加入能够使算法更加准确的判断出非城镇的特征并进行提取。下文用此最优特征组合对1990年与2004年的城镇进行提取。
图表编号 | XD0056579100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.06.25 |
作者 | 梁立、李鑫杨、刘庆生、刘高焕、黄翀、李贺 |
绘制单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室、中国科学院大学、内蒙古赤峰气象局、中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室、中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室、中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室、中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 |
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