文章摘要:随着遥感影像时、空、谱、辐分辨率和数据处理能力的提升，综合多维影像特征已成为提高土地利用分类精度的关键。然而并非所有特征均有助于分类，且传统分类仍拘泥于单一特征，因此目前急需有效的特征优化选择方法。本研究基于光谱指数、穗帽变换、最小噪声分离、高斯滤波、灰度共生矩阵等变换提取了Landsat TM/ETM+/OLI影像的31维特征，提出了特征优化选择指标和模型，基于最优特征组合开展了支持向量机算法（SVM）分类，识别了1996—2014年渝北区城市土地利用分布，并揭示了土地利用时空变化特征。结果表明：(1)不同特征在分类时各有优劣，多维特征组合的可分性明显高于单一特征，但掺杂无效特征会降低可分性。(2)基于全局Jeffries-Matusita（J-M）距离的特征优化选择模型(Feature Optimal Selection Model， FOSM)模型可有效遴选最优特征组合，有利于提升分类精度。(3)1996—2014年渝北区城市用地扩张了518.11%，主要占用林地和耕地，不利于生态系统可持续发展，退耕或撂荒还林还草和耕地开荒并存降低了生态保护成效。
文章关键词:城市土地利用,干旱调节归一化植被-水指数(dNDVWI),全局J-M距离(GJM),特征优化选择模型(FOSM),可持续城市发展,重庆渝北区,
论文作者:周柱灿1 郑云云1 刘亚群2
作者单位:1. 重庆市规划和自然资源调查监测院 2. 中国科学院地理科学与资源研究所
论文分类号: P237
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