利用SVM分类Landsat影像的朝鲜主要城市建设用地时空特征分析

基金项目:
国家自然科学基金项目"干旱区城镇扩张对绿洲耕地多尺度影响与情景模拟"

国家重点研发计划项目"国土资源与生态环境安全常态监测系统研发"

甘肃高等学校产业支撑引导项目"地理空间数据数字指纹系统及应用示范"

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刊出日期: 2020-12-15

Using SVM classify Landsat image to analyze the spatial and temporal characteristics of main urban expansion analysis in Democratic People' s Republic of Korea

Publish Date: 15 December 2020

摘要: 朝鲜主要城市建设用地在广域时空尺度上的变化研究几乎处于空白,为弥补这一空白,基于长时间序列的Landsat TM/ETM+/OLI数据,采用面向对象的支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法,提取1990—2018年间朝鲜6个主要城市的建设用地,并结合景观格局指数以及年增长与年增长率定量分析建设用地变化.研究结果表明,基于面向对象的SVM方法能够有效提取建设用地,平均总精度高于90%,Kappa系数在0.87以上.1990—2018年之间,各个城市的面积扩张达到1.2~1.4倍,且处于持续增长.平壤的年增长达到了1.15 km2,是6个主要城市中增长最多的,而元山的增长率波动幅度较小,最近时期内咸兴的年增长率最大,其值达到2.74%.朝鲜6个主要城市的扩张都集中于地势平坦之处且主城区沿河(海)分布,扩张模式为填充式和飞跃式2种;总体来看,其城市化进程处于上升期.本研究为朝鲜的生态环境保护和新型城镇扩张奠定基础,同时为朝鲜的相关科学研究提供参考.
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- 景观格局指数 /
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中国自然资源航空物探遥感中心	主办
地质出版社	出版