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以马来西亚雪兰莪州及首都吉隆坡为例,将Mean-shift算法的影像分割方法应用于研究区的TM影像分类中,较传统方法的分类精度更高,可满足应用需求。依据该分类结果对研究区的空间城市化特征进行分析,发现近期研究区一直处于高速扩展阶段,外延式扩展和填充式扩展并行发展成为该研究区城市扩展的主导模式。
基于Mean—shift影像分割算法的TM影像分类及城市扩展研究
【摘 要】
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以马来西亚雪兰莪州及首都吉隆坡为例,将Mean-shift算法的影像分割方法应用于研究区的TM影像分类中,较传统方法的分类精度更高,可满足应用需求。依据该分类结果对研究区的空间城市化特征进行分析,发现近期研究区一直处于高速扩展阶段,外延式扩展和填充式扩展并行发展成为该研究区城市扩展的主导模式。
【机 构】
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北京师范大学资源学院,地表过程与资源生态国家重点实验室（北京师范大学）,民政部／教育部减灾与应急管理研究院（北京师范大学）
【出 处】
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地理与地理信息科学
【发表日期】
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2009年01期
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