關鍵詞：土地覆蓋；時序影像；面向對象法；福州

基金項目：國家自然科學基金(41401399)

作者單位

馬丹福建農林大學 資源與環境學院國土系，福州 350002

劉曙光重慶綠色智能技術研究院，重慶400714

陳雯虹廈門保障性安居工程建設投資有限公司，福建 廈門 361008

摘要

對1990—2010年49景福州市TM時間序列影像進行處理，采用MODTRAN4+模型進行大氣校正，得到研究區土地覆蓋類型的NDVI值的多時相軌跡圖。分析城鎮化背景下建成區的變化特征和NDVI時間序列數據的季節特征，添加耕地發展為建設用地的地物特征到學習樣本，比較不同數據組合對最大似然法、支持向量機、神經網絡法、面向對象法對分類和檢測城鎮化背景下建設用地精度的影響，以及比較添加樣本特征后對城鎮化進程中建設用地檢測方法的影響。結果表明，對于小樣本數據集，面向對象法具有最高的分類精度，不同的數據組合與不同季節對面向對象法分類精度的影響分別達3.49%和5.22%，引入NDVI時間序列數據和添加變化地物的學習樣本，總體分類精度提高了3.54%，建設用地的制圖精度提高了4.24%。