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比值居民地指数在城镇信息提取中的应用

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TM 图像中由于裸地与城镇光谱特征相似,利用传统的分类方法难以区分二者,城镇提取精度很难令人满意.针对这一问题,本文提出了一种新的方法即比值居民地指数(RRI)法用于城镇信息提取,同时与最大似然监督分类法作对比,研究结果表明,RRI法(精度达87.50%)优于最大似然分类法(精度为78.13%),是一种提取城镇居民地信息的理想方法,尤其适合裸地较多的干旱半干旱地区.
Application of Ratio Resident-area Index to Retrieve Urban Residential Areas Based on Landsat TM Data

吴宏安、蒋建军、张海龙、张丽、周杰

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南京师范大学地理科学学院,江苏,南京,210097

中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪地质国家重点实验室,陕西,西安,710075

比值居民地指数(RRI) 最大似然分类法 城镇信息提取 西安

欧盟资助项目中国科学院知识创新工程项目

ICA4-CT-2002-10004KZCX3-SW-146

2006

南京师大学报(自然科学版)
南京师范大学

南京师大学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.427
ISSN：1001-4616
年,卷(期)：2006.29(3)
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