基于機器學習的棚戶區(qū)識別應用——以上海棚戶區(qū)為例

摘要： 精準獲取并識別棚戶區(qū)的空間分布及形態(tài)，對改善人居環(huán)境、優(yōu)化城市空間結構具有重要意義。傳統(tǒng)的實地調(diào)查方法耗時費力，以上海楊浦區(qū)南部的棚戶區(qū)為例，從高空間分辨率影像中提取光譜、紋理和結構特征作為輸入數(shù)據(jù)，提出了基于機器學習算法的高分遙感影像的棚戶區(qū)提取方法。首先，綜合比較最近鄰（KNN）、邏輯回歸（LR）、支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）、集成學習（EL）5種機器學習識別方法...