高分辨率遥感影像中的土地利用分类研究——以西南大学为例

• 作者: 刘岚 张力 李成范
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 工学
• 关键词: QuickBird 土地利用 最大似然法 决策树
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP75
• 字数: 3702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2008.04.015

摘要

大学校园是城市用地中的一个特殊群体,作为公共设施用地的一个重要部分,在城市土地利用日益紧张的条件下,对其进行土地利用分类研究有着重要的意义.本研究以西南大学为例,将最大似然监督分类法和决策树分类法相结合对其进行分类研究.研究表明:1)最大似然监督分类法和决策树法相结合对西南大学土地利用进行分类,取得了较好的效果,总分类精度达到了91.51%,Kappa系数达到了0.8831;2)分析出西南大学建筑分布特点:①校园内部建筑物趋于密集布局,提高了土地利用效率;②校园建筑物高层化,提高了建筑容积率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李成范	西南大学地理科学学院三峡库区生态环境教育部重点实验室	15	146	8.0	12.0
2	刘岚	西南大学外国语学院	15	91	5.0	9.0
3	张力	西南大学地理科学学院三峡库区生态环境教育部重点实验室	14	260	7.0	14.0