技术报告
利用遥感和机器学习制图印度和墨西哥的城市土地使用
剧情简介
本技术说明说明了基于中分辨率(10 - 30米/像素)卫星图像自动生成城市地区土地利用/土地覆盖(LULC)地图的计算机系统的数据来源和方法。该系统和地图采用了《城市扩张地图集- 2016版》的LULC分类:开放、非住宅、道路和四种类型的住宅空间。我们使用监督机器学习技术在规模上应用这种分类。在建成区内区分可识别的、明确定义的土地用途类型，而不仅仅是划定人工土地覆盖范围，这为政策、规划和研究提供了各种各样的潜在应用。我们演示了基于机器学习的算法的训练和应用，以在大的空间和时间范围内描述LULC，从而避免了传统LULC映射过程中许多繁重的约束和费用:手动识别和分类特征。
本文件取代以前的技术说明，基于机器学习的城市土地利用空间表征，这里描述的方法取代了我们以前报告的技术。
执行概要
完整的执行摘要可在报纸。
