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摘要:
不透水面是城市区域中一种典型的土地覆盖类型,是衡量城市环境质量和城市化水平的重要标志之一。与传统基于像元级的遥感研究方法相比,不透水面百分比(Impervious Surface Percent,ISP)的估算可以进入像元内部,获得更准确的城市信息。本文应用Cubist模型树,对Landsat TM的原始波段变量(除热红外波段),建立ISP估算的基础模型(Base Cubist-ISP)。通过基于模型树的集成学习优化算法和加入相邻时相影像的波段变量中值,以削弱噪声的影响。然后,优选热红外波段和各种衍生变量,并进行属性精简,继而应用集成学习算法得到的参数和精简后的变量建立ISP估算的优化模型(Optimal Cubist-ISP)。对广东省广州市海珠区的实验结果表明,Optimal Cubist-ISP模型估算不透水面的整体均方根误差(RMSE)为12.98%,决定系数(R2)为0.90,精度明显优于Base Cubist-ISP模型,RMSE降低约5.03%,ISP在透水面区域被高估和高密度不透水面区域被低估的现象得到改善。本文提出的基于Cubist模型树建立ISP遥感估算的模型及优化方法可以适用于城市区ISP的提取。
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文献信息
篇名 基于Cubist模型树的城市不透水面百分比遥感估算模型
来源期刊 地球信息科学学报 学科
关键词 不透水面 Cubist模型树 集成学习算法 Optimal Cubist-ISP模型
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 遥感科学与应用技术
研究方向 页码范围 1399-1409
页数 11页 分类号
字数 7309字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1047.2016.01399
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 付迎春 华南师范大学地理科学学院广东省智慧国土工程技术研究中心 18 179 8.0 13.0
2 戴舒 华南师范大学地理科学学院广东省智慧国土工程技术研究中心 1 12 1.0 1.0
3 赵耀龙 华南师范大学地理科学学院广东省智慧国土工程技术研究中心 20 170 8.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
不透水面
Cubist模型树
集成学习算法
Optimal Cubist-ISP模型
研究起点
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期刊影响力
地球信息科学学报
月刊
1560-8999
11-5809/P
大16开
北京大屯路甲11号
82-919
1996
chi
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