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摘要
及时、准确地获取土地利用信息，可为城市发展和生态环境保护提供参考依据.基于谷歌地球引擎(Google earth engine)云平台，联合Sentinel-1 SAR数据、Sentinel-2 MSI高分辨率光学影像数据、SRTM高程数据等多源数据构建分类特征集，利用随机森林算法对徐州市2021年的土地利用类型进行分类，并对分类结果进行精度评价.研究结果表明：1)地物的光谱特征，尤其是归一化水体指数(NDWI)对分类结果贡献较大，多特征集的分类精度明显高于单一光谱特征；2)综合利用地物光谱特征、纹理特征、地形特征和雷达后向散射特征进行随机森林分类，分类精度最高，达93.55%,水体和耕地的分类效果明显优于裸地和建设用地；3)徐州市的主要土地利用类型为耕地和建设用地，两者面积占比达92.44%,水体主要分布于铜山区和新沂市，林草地和裸地分布较少.
- 出版日期2023
- 单位江苏师范大学
