地球信息科学学报 ›› 2019, Vol. 21 ›› Issue (11): 1802-1810.doi: 10.12082/dqxxkx.2019.190041
收稿日期:
2019-01-24
修回日期:
2019-07-08
出版日期:
2019-11-25
发布日期:
2019-12-11
通讯作者:
朱江
E-mail:zhujiang_gzpi@163.com
作者简介:
李 翔(1991-),男,河北邯郸人,硕士,主要从事土地利用变化、城市扩张监测方面研究。
基金资助:
LI Xiang, ZHU Jiang*(), YIN Xiangdong, YAO Jiangchun, HUANG Jialing, LI Mitao
Received:
2019-01-24
Revised:
2019-07-08
Online:
2019-11-25
Published:
2019-12-11
Contact:
ZHU Jiang
E-mail:zhujiang_gzpi@163.com
Supported by:
摘要:
夜间灯光数据和人类活动密切相关,可用于识别城市建设用地。目前主要利用DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据进行建设用地识别,由于数据质量原因,这两类数据的识别结果精度较差。珞珈一号夜间灯光数据与比以往夜间灯光数据相比,时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率明显提升,是进行建设用地提取的更理想的数据源。本研究首先对珞珈一号夜间灯光数据进行辐射和影像配准,提高数据质量,然后利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)影像分类方法对广州市2017 年建设用地分区识别,并利用Kappa系数分区、分地类评价识别结果精度。研究发现:① 利用珞珈一号夜间灯光数据识别建设用地的精度明显优于利用DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据识别结果的精度;② 广州市中心城区辖区的建设用地识别结果精度较高,识别结果Kappa系数均在0.9以上;外围辖区识别结果精度相对较低,识别结果Kappa系数为0.85左右;③ 城市、建制镇等单个地块面积较大、灯光亮度较高的地类识别结果精度较高,识别结果Kappa系数均在0.9以上;村庄用地、铁路公路用地由于单个地块面积小、布局比较分散、部分路段无照明条件等原因,识别结果Kappa系数相对较低,为0.85左右;采矿、风景及特殊用地夜间基本无人类活动,缺少夜间灯光,难以用夜间灯光数据识别,Kappa系数为0.45左右。本研究证明了利用珞珈一号夜间灯光数据能有效识别建设用地,同时丰富了珞珈一号夜间灯光数据的应用场景。
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