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基于随机森林的遥感影像土地利用变化与景观结构分析

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简介:
2009年,福建平潭综合实验区正式设立,该地区被确定为闽台合作的重要窗口区域及国家对外开放的战略性位置。其土地利用变化主要取决于社会经济发展进程和自然地理环境特征的变化规律,并与其未来空间土地利用规划密不可分。本研究基于1990、2000、2010和2017年的4期Landsat遥感影像数据集,对过去27年间的土地利用变化过程及其对景观格局的影响进行了定量分析。研究结果表明:(1)在合理选取训练样本的前提下,采用随机森林方法进行分类可以获得较高的遥感土地利用分类精度(各期影像下总体精度均超过87%,且Kappa系数均达到0.84以上);(2)从1990至2017年间,水面面积显著下降了约31.04平方公里。这些减少的水域主要被转化为建设用地和林地面积。其中,建设用地增加量为40.98平方公里,并呈现逐年递增趋势,年均增长幅度达1.52平方公里;近十年间呈加速增长态势,年均增量约为3.87平方公里;(3)从斑块特征层面来看,在逐级分析的建设用地规模上,随着面积增加,最大斑块占景观总面积的比例(LPI)、景观聚合度(AI)以及边缘密度(ED)均呈现上升趋势。其中,LPI的变化受到建设用地扩展的影响最为显著。从景观类型特征角度来看,则多样性指标(SHDI)和景观形状指标(LSI)呈现出下降趋势。

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客服
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  • 目视解译
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    本研究探讨了如何通过人工判读遥感图像来确定土地使用类型的方法和技术,旨在提高土地利用分析的准确性和效率。 遥感影像目视解译(土地利用)与遥感影像植被类型解译方法。
  • 类方法
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    本研究提出了一种采用随机森林算法进行影像分类的方法,通过大量训练样本学习特征,有效提升分类准确率和鲁棒性,在遥感与地理信息系统中具有广泛应用前景。 随着发展中国家城市化进程的加快,城市规划面临众多挑战。为了更好地管理和分析这种快速增长的情况,需要采用新的方法进行城市土地利用测绘。本段落提出了一种结合空间度量与纹理分析的城市土地利用新映射技术,并通过基于对象的图像分类实现这一目标。 高分辨率卫星图像是生成用于区分不同地表覆盖类型的空间和纹理特征的重要工具。这些数据由Random Forest机器学习算法处理,以识别出最具代表性的空间指数。随后,将选定的空间指数与原始影像中的纹理值相结合进行最终的土地利用分类工作。 研究结果表明,在采用10倍交叉验证方法后,该技术的总体准确性达到92.3%,Kappa系数为0.896。这项创新的技术无需依赖人口普查或其他辅助资料即可生成详尽的城市土地使用图谱,并且在发展中国家的应用前景广阔。这样的地图能够提供城市规划者所需的数据来有效应对快速发展的挑战,助力实现可持续城市发展目标。
  • 数据类方法
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    本研究提出了一种利用随机森林算法对遥感大数据进行高效、准确分类的方法,旨在提高土地覆盖识别精度。 随机森林分类脚本用于使用形状文件作为训练和验证的输入来对遥感多波段图像进行分类。我正在使用的环境是Anaconda(Python 3.8),并且用到了以下软件包:OSGEo的GDAL,OGR以及scikit-learn、pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。 我们很高兴地宣布我们的新软件Maptor 1.4beta已于2020年11月11日发布为Beta版。该版本能够对遥感数据进行随机森林分类和回归处理。档案文件Classifcation_script.ipynb包含示例输出的Jupyter笔记本,而Classifcation_script.py则是用于准备数据并以.tif格式修改脚本以适应遥感影像训练和验证,并将这些数据转换为GIS形状文件(多边形)。 重要提示:在使用此软件时,请引用我的脚本。
  • /覆盖目视解译(侧重
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    本研究聚焦于通过遥感技术进行土地利用和土地覆盖的变化分析,强调目视解译方法在识别不同土地使用类型中的应用与精度。 土地利用与生态环境分类系统之间的差异如下: 土地利用: 1. 根据土地的作用进行划分。 2. 根据覆盖方式及目的进行区分。 生态环境: 1. 以自然景观特点为主要依据。 2. 考虑区域本底的差异性。 3. 结合不同梯度上的植被覆盖率以及下垫面的自然环境特性。
  • Landsat类代码
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    本项目提供了一个使用Python和随机森林算法进行土地利用/覆盖分类的开源代码库,专门针对Landsat卫星图像。 关于gee-Landsat影像随机森林分类的代码,请参考以下内容: 1. 首先加载所需的库和Landsat数据集。 2. 对数据进行预处理,包括大气校正、云掩膜等步骤。 3. 划分训练样本与测试样本,并从卫星图像中提取特征变量。 4. 使用随机森林算法对影像进行分类。调整参数以优化模型性能。 5. 评估分类结果并可视化展示。 以上是关于gee-Landsat影像使用随机森林方法实现地物类型的自动识别流程概述,具体细节可能根据实际需求有所差异。
  • 目视解译.ppt
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    本PPT探讨了基于遥感技术的土地利用分析方法,重点介绍了遥感影像在目视解译中的应用及其对土地资源管理、城市规划等领域的贡献。 PPT 是初学者判读地物类型的好帮手,它包含真实照片作为对照,能够有效辅助目视解译工作。快来下载吧!快来下载吧!快来下载吧!
  • GIS技术青岛市动态*(2004年)
    优质
    本研究运用遥感和地理信息系统技术,对青岛市2004年的土地利用情况进行了详细分析,揭示了该年度的土地使用模式及其演变趋势。 以青岛市为研究区域,利用1995年和2000年的TM遥感影像数据资料,通过人机交互目视解译方法以及地理信息系统(GIS)的空间分析与数理统计功能,获得了青岛市土地利用变化的数量、速度等相关数据,并对这些变化进行了深入的分析。
  • 边缘检测方法
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    本研究提出了一种基于结构化随机森林的创新图像边缘检测技术,通过优化算法提升了边缘检测精度与速度,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。 资源包括结构化随机森林的模型权重文件与基于OpenCV的实现代码,参考论文《Fast Edge Detection Using Structured Forests》。