Classifying landsat thermal data to detect patterns of urban sprawl with the multilayer level set approach

机译：分类LANDSAT热数据以检测与多层级别套装的城市蔓延模式

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Urban sprawl is a multifaceted issue concerning the expansion of auto-oriented development. For Taipei City in Taiwan, the price of real estate is increasing rapidly, such that people have been forced to move to suburban areas. This phenomenon should be monitored and observed closely. Land surface temperature (LST) can be used to reflect the population accumulation and distribution in an area. Landsat thermal data provides information about the LST of the Taipei Metropolitan Area. However, it is difficult to analyze LST because the temperature difference is unusually small. In this paper, a multilayer level set approach is introduced to segment the Landsat thermal data such that the segmented regions can be approximated by regional constants according to preselected level values. In doing so, the pattern of urban sprawl can be extracted.

机译：城市蔓延是一个多方面的问题，了解自动化发展的扩张。对于台湾台北市而言，房地产的价格正在迅速增加，使人们被迫转向郊区地区。这种现象应密切监测和观察。陆地温度（LST）可用于反映一个地区的人口积累和分布。 Landsat热数据提供了有关台北大都市区LST的信息。然而，由于温差异常小，难以分析LST。在本文中，引入多层级别设置方法以分段覆盖热数据，使得分段区域可以根据预选的水平值近似区域常数。在这样做时，可以提取城市蔓延的模式。

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来源
《International Workshop on Earth Observation and Remote Sensing Applications》|2014年||共5页
会议地点
作者
Huang Yishuo; Peng Chih-Ping;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类遥感技术;
关键词
Earth; Image segmentation; Land surface temperature; Level set; Nonhomogeneous media; Remote sensing; Satellites; Land Surface Temperature; Level Set; Thermal Data;

机译：地球;图像分割;陆表面温度;水平设定;非均匀介质;遥感;卫星;卫星;陆表面温度;lead set;水平套;热数据;

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