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The impact of seasonality on multi-scale feature extraction techniques

International Journal of Digital Earth 2020年第1期13卷 9-21页

作者： Brian Moore Jacob J.McKee Geographic Information Science and Technology Group Computational Sciences and Engineering DivisionOak Ridge National LaboratoryOak RidgeTNUSA

A key component in constructing a broad-scale,gridded population dataset is fine resolution geospatial data accurately depicting the extent of human *** datasets are often developed using a wide range of methods and classification techniques,including the use of spatial features,spectral features,or the coupling of both to identify the presence of man-made structures from high-resolution satellite *** using spatial and textural-based descriptors to generate highresolution settlement layers for two dissimilar regions at the peak of seasonal disparity,this study attempts to quantify the influence of seasonality on the accuracy of a supervised,multi-scale,feature extraction framework for automated delineation of human *** generated by numerous models are evaluated against a reference dataset allowing for assessment of seasonal and feature differences in the context of *** or regional mapping of human settlement requires the assemblage of high-resolution satellite images with variegated acquisition characteristics(season,sun elevation,off-nadir,etc.)to produce a cloud-free composite image from which features are *** of this study suggest an emphasis on imagery criteria,in particular acquisition date,could improve classification accuracy when mapping human settlement at scale.

关键词： Remote sensing highresolution imagery image processing human settlement accuracy

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