基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析

基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析

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单丹丹, 杜培军, 夏俊士, 柳思聪. 基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析[J]. 自然资源遥感, 2011, (4): 92-99.

引用本文:

单丹丹, 杜培军, 夏俊士, 柳思聪. 基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析[J]. 自然资源遥感, 2011, (4): 92-99.

SHAN Dan-dan, DU Pei-jun, XIA Jun-shi, LIU Si-cong. An Analysis of Changes of Urban Impervious Surface Area Based on HJ- 1 Multispectral Images and V- I -S Model[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2011, (4): 92-99.

Citation:

SHAN Dan-dan, DU Pei-jun, XIA Jun-shi, LIU Si-cong. An Analysis of Changes of Urban Impervious Surface Area Based on HJ- 1 Multispectral Images and V- I -S Model[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2011, (4): 92-99.

基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析

中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,徐州,221116

中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,徐州,221116

中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,徐州,221116

中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,徐州,221116

基金项目:
江苏省自然科学基金项目

江苏省“333工程”科研项目资助计划项目

详细信息

中图分类号: TP75

刊出日期: 2011-12-15

An Analysis of Changes of Urban Impervious Surface Area Based on HJ- 1 Multispectral Images and V- I -S Model

Publish Date: 15 December 2011

摘要: 选择2008年和2010年徐州市城区的HJ- 1A/1B多光谱遥感图像,利用线性光谱混合模型(LSMM)、多层感知器(MLP)神经网络和自组织映射(SOM)神经网络3种混合像元分解方法,基于V-I-S(植被-不透水层-土壤)模型提取城市不透水层.对3种方法的精度分析对比表明,MLP方法优于其他两种方法,能够比较清晰地反映出徐州市城市化的发展.对两个时相多光谱影像提取的不透水层信息的分析表明,徐州市近两年的发展中心已逐渐向城市边缘地带扩展,其主要原因在于经济的迅速增长和城市化进程的加速发展.
- 环境与灾害监测预报小卫星 /
- 不透水层 /
- 线性光谱混合模型 /
- 多层感知器神经网络 /
- 自组织映射神经网络

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