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首页> 外文会议>IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium >An alternative method of urban built-up area extraction using Landsat time series data
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An alternative method of urban built-up area extraction using Landsat time series data

机译：使用Landsat时间序列数据提取城市建成区的另一种方法

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Urban built-up area information is pivotal to understand complex drivers and mechanisms in global climate change application. However, built-up area extraction using Landsat time series data is a challenging task due to spatial-temporal expression and modeling of land cover types. To provide insights into the intra-annual dynamics of land use change, focusing on how time series characteristics improves recognition of urban , this paper presents an alternative method to built-up area extraction using intra-annual time series of Landsat images. The central premise of the approach is that time series characteristics is firstly expressed by using spectral data, index and feature. The random forests algorithm is then used in classification process for built-up area extraction. The proposed method is further compared with methods using single temporal Landsat data, using features selected by laplacian score and using different classifiers. Results demonstrate that the proposed method improves the accuracy of urban area extraction.
机译：城市建筑区域信息是衡量全球气候变化应用中的复杂驱动因素和机制。然而，由于土地覆盖类型的空间表达和建模，使用Landsat时间序列数据的内置区域提取是一个具有挑战性的任务。为了提供对土地利用变化的年度动态的见解，重点关注时间序列特征如何提高城市的认可，呈现了使用年度时间序列的山顶图像中的内置区域提取的替代方法。该方法的中央前提是通过使用光谱数据，索引和特征首先表达时序列特征。随后用于随机森林算法用于建筑区域提取的分类过程中。使用由Laplacian得分选择的特征和使用不同的分类器，将所提出的方法与使用单个时间LANDSAT数据的方法进行比较。结果表明，该方法提高了城市区域提取的准确性。

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