1987-2021年徐闻县土地利用变化分析

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万方数据

中文摘要：基于Landsat遥感影像数据,对比 4 种常见监督分类方法的分类效果,其中最小距离法的分类效果最差,且精度仅有66.18%;最大似然法、神经网络和支持向量机这 3 种方法分类效果的总体精度均超过 90%,由于其中神经网络拥有较高的精度和Kappa系数,因此选取神经网络作为该研究的分类方法.研究发现徐闻县的人工建筑用地、养殖池、低矮植被的面积呈现明显的上升趋势;而裸地、林业用地面积总体上处于面积衰减的趋势.

外文关键词：

LandsatXuwen CountyLand classificationland use changedynamic degree analysis

作者：

简子怡、罗亚飞、黄子彤、林梓彬、黄静轩

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作者单位：

广东海洋大学电子与信息工程学院,广东湛江 524088

关键词：

Landsat 徐闻县土地分类土地利用变化动态度分析

基金：

国家自然科学基金广东海洋大学科研启动费资助项目广东海洋大学大学生创新创业训练计划广东海洋大学大学生创新创业训练计划

项目编号：

42206187R20010CXXL2023182CXXL2023157

出版年：

2023

DOI：

10.20028/j.zhnydk.2023.23.010

智慧农业导刊

ISSN：

年,卷(期)：2023.3(23)

参考文献量6