| 基于多源遥感图像和复杂网络的城市主城区识别方法 |
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| 引用本文： | 谢志伟,单佳强,孙立双,彭博,刘永睿,黄超.基于多源遥感图像和复杂网络的城市主城区识别方法[J].测绘与空间地理信息,2023(8):1-5. |
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| 作者姓名： | 谢志伟 单佳强 孙立双 彭博 刘永睿 黄超 |
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| 作者单位： | 1.沈阳建筑大学交通与测绘工程学院110000;2.辽宁生态工程职业学院测绘工程学院110000;3.辽宁省科学技术馆110000;4.辽宁有色勘察研究院有限责任公司110000; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(42101353)；教育部人文社会科学研究基金(21YJC790129)；辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ20220946、LJKMZ20222128)资助。 |
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| 摘 要： | 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0.880 0,Kappa系数为0.741,较传统方法分别提高了0.119 8和0.255 9。
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| 关 键 词： | 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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