【摘 要】
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夜间灯光数据DMSP-OLS经常被用作区域范围监测城市区域,但是其低空间分辨率和＂溢出＂效应容易导致产生较差的结果。经过分辨率更高的Landsat数据能够得到更精确的结果,但所需的
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夜间灯光数据DMSP-OLS经常被用作区域范围监测城市区域,但是其低空间分辨率和＂溢出＂效应容易导致产生较差的结果。经过分辨率更高的Landsat数据能够得到更精确的结果,但所需的大量人力限制了其在大尺度下应用。本文利用非监督机器学习,提出了一种结合Landsat和DMSP-OLS的30 m分辨率城市提取方法。基于城市像元常常同时拥有两种特性（如更高的夜间灯光强度和位于不透水面区域）,分类学习的训练样本被自动提取。然后,两种数据提供的4种互补的特征（光谱、纹理、不透水面指数和夜间灯光强度）被用作城市/非城
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