【摘 要】
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对常规的NDBI指数提取城市建筑用地信息的方法进行了改进.在提取NDBI、NDVI和MDWI等3个指数的基础上,分析了建筑用地、植被和水体在这3个指数上的分布规律,找出提取城市建筑
【机 构】
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华南师范大学地理科学学院,山东省人工影响天气办公室
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对常规的NDBI指数提取城市建筑用地信息的方法进行了改进.在提取NDBI、NDVI和MDWI等3个指数的基础上,分析了建筑用地、植被和水体在这3个指数上的分布规律,找出提取城市建筑用地的最优指数组合方式,进而获取全新的有效的NDBI信息.此外,利用2010年广州地区的ALOS数据进行了城市建筑用地信息提取结果的精度校验,显示整体精度较好,尤其是对高密度城市建筑信息提取更加有效,其精度达到89%.所构建的方法提高了单纯依靠NDBI指数获取城市建筑用地信息的准确性.最后,采用该方法获取了广州市近20年(1990—2010)的城市建筑用地面积,并分析了其城市空间扩展趋势.结果表明,改进的城市建筑信息提取方法是可行的,可以获取更可靠和准确的数据;20年间广州市NDBI平均值增加了0.15,建筑用地面积增长了220%.
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