10.3969/j.issn.1672-5867.2023.08.002
基于多源遥感图像和复杂网络的城市主城区识别方法
针对现有的采用遥感图像的城市主城区提取方法仅利用数据光谱特征,未考虑城市的空间结构特征的情况,本文提出了一种基于多源遥感图像和复杂网络模型的城市主城区提取新方法.首先,采用八邻域极值法识别夜光图像的特征点,通过最佳路径成本法识别特征点的连接边,从而构建夜光图像复杂网络;其次,利用特征向量中心度改进复杂网络模型核心边缘结构识别方法,弥补其无法顾及节点邻域特征的不足;最后,依托分形网络演化算法获取Landsat-8 图像的图像对象,构建夜光图像复杂网络节点与图像对象的空间映射关系,实现城市主城区提取.本文以沈阳、成都、西安3 个城市为研究区域,以2019 年的NPP/VIIRS夜光图像和Landsat-8 图像为数据源,实验结果表明本文识别方法的总体精度为 0.8800,Kappa系数为 0.741,较传统方法分别提高了0.1198 和0.2559.
多源遥感图像、图像识别、复杂网络、核心边缘结构、特征向量中心度
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P237(摄影测量学与测绘遥感)
国家自然科学基金;教育部人文社会科学研究项目;辽宁省教育厅基本科研项目;辽宁省教育厅基本科研项目
2023-09-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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