基于GA-LS-SVM算法的城市不透水面估算方法

• 作者: 王金龙 苏一鸣 陈亮 陈晨 陈静欣
• 来源期刊: 地质学刊
• 学科: 工学
• 关键词: 不透水面 Landsat TM 多源特征 像元分解 GA-LS-SVM 江苏南京
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 数学地质与地学信息
• 页码范围: 263-268
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3636.2017.02.015

摘要

城市不透水面遥感提取方法一直是城市遥感的重要研究领域.以南京市为例,采用Landsat TM(ETM+)数据,结合IKONOS影像,阐述了多源特征的提取与选择方法及其对不透水面估算精度的影响,并采用遗传算法优化最小二乘支持向量机参数,构建GA-LS-SVM模型.应用该模型估算南京市不透水面,与神经网络模型和像元分解线性模型进行比较.结果表明:采用多源特征提取城市不透水面,可以明显提高估算精度;GA-LS-SVM模型2000年与2006年估算误差RMSE分别为0.106和0.158,SE均为-0.001,明显优于其他2种模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏一鸣		11	62	3.0	7.0
2	陈晨		6	36	3.0	6.0
3	陈亮	黄河水利委员会信息中心	14	50	4.0	6.0
4	王金龙	河海大学地球科学与工程学院	6	40	3.0	6.0