کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8866787 | 1621195 | 2018 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Using Landsat and nighttime lights for supervised pixel-based image classification of urban land cover
ترجمه فارسی عنوان
استفاده از لندست و چراغ های شبانه برای طبقه بندی تصویر مبتنی بر پیکسل نظارت بر پوشش زمین شهری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
کامپیوتر در علوم زمین
چکیده انگلیسی
Reliable representations of global urban extent remain limited, hindering scientific progress across a range of disciplines that study functionality of sustainable cities. We present an efficient and low-cost machine-learning approach for pixel-based image classification of built-up areas at a large geographic scale using Landsat data. Our methodology combines nighttime-lights data and Landsat 8 and overcomes the lack of extensive ground-reference data. We demonstrate the effectiveness of our methodology, which is implemented in Google Earth Engine, through the development of accurate 30Â m resolution maps that characterize built-up land cover in three geographically diverse countries: India, Mexico, and the US. Our approach highlights the usefulness of data fusion techniques for studying the built environment and is a first step towards the creation of an accurate global-scale map of urban land cover over time.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Remote Sensing of Environment - Volume 205, February 2018, Pages 253-275
Journal: Remote Sensing of Environment - Volume 205, February 2018, Pages 253-275
نویسندگان
Ran Goldblatt, Michelle F. Stuhlmacher, Beth Tellman, Nicholas Clinton, Gordon Hanson, Matei Georgescu, Chuyuan Wang, Fidel Serrano-Candela, Amit K. Khandelwal, Wan-Hwa Cheng, Robert C. Jr,