测绘与空间地理信息
測繪與空間地理信息
측회여공간지리신식
GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY
2014年
12期
53-55,59
,共4页
绿地%TM影像%NDVI%子像元%神经网络
綠地%TM影像%NDVI%子像元%神經網絡
록지%TM영상%NDVI%자상원%신경망락
greenland%TM image%NDVI%subpixel%neural net
基于TM影像,选取归一化植被指数NDVI、子像元和神经网络3种方法从不同角度提取城市建成区绿地,从与标准值对比、精度评估和错判误差等多方面进行对比分析,寻找提取城市建成区绿地的最佳方法.结果表明:一方面,这3种方法均能够较为精确地提取出城市建成区绿地覆盖面积及空间分布特征,尤以子像元方法最佳;另一方面,这3种方法误差产生情况各不相同,NDVI方法以多判误差、子像元方法以少判误差和神经网络方法以错判误差为主.
基于TM影像,選取歸一化植被指數NDVI、子像元和神經網絡3種方法從不同角度提取城市建成區綠地,從與標準值對比、精度評估和錯判誤差等多方麵進行對比分析,尋找提取城市建成區綠地的最佳方法.結果錶明:一方麵,這3種方法均能夠較為精確地提取齣城市建成區綠地覆蓋麵積及空間分佈特徵,尤以子像元方法最佳;另一方麵,這3種方法誤差產生情況各不相同,NDVI方法以多判誤差、子像元方法以少判誤差和神經網絡方法以錯判誤差為主.
기우TM영상,선취귀일화식피지수NDVI、자상원화신경망락3충방법종불동각도제취성시건성구록지,종여표준치대비、정도평고화착판오차등다방면진행대비분석,심조제취성시건성구록지적최가방법.결과표명:일방면,저3충방법균능구교위정학지제취출성시건성구록지복개면적급공간분포특정,우이자상원방법최가;령일방면,저3충방법오차산생정황각불상동,NDVI방법이다판오차、자상원방법이소판오차화신경망락방법이착판오차위주.
