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基于最大似然分类算法的土地利用变化特征分析

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  • 万方数据
  • 维普
随着计算机技术的发展遥感影像的分类方法也逐渐增多,传统的目视解译方法逐渐被各类分类算法替代,目前基于ENVI软件的分类算法已逐渐趋于成熟,论文选取ENVI中的最大似然分类算法,以乌鲁木齐市为研究区域,选取2000年、2010年、2019年的三期Landsat影像为数据源,验证算法分类精度的同时分析得出研究区域的土地利用变化特征.结果表明:最大似然法在研究区内的总体分类精度达到87.93％,其kappa系数为0.78.乌鲁木齐市的用地类型以草地和未利用地为主,其次是耕地、林地和建设用地,水域面积所占比最小.近20年中建设用地变化最为明显,一直呈现增长趋势,于初期相比其占比增长了3.56％.
Analysis of Land Use Change Characteristics in Urumqi City Based on Maximum Likelihood Classification Algorithm

李小玉、蒲智、李全胜

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新疆农业大学计算机与信息工程学院 乌鲁木齐 830052

最大似然分类法 土地利用变化 乌鲁木齐市 分类精度

国家自然科学基金

32060321

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.06.002

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(6)
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