Spacecraft Recovery & Remote Sensing, Volume. 46, Issue 1, 109(2025)
Research on Landscape Visual Feature Classification Model Based on Keras Deep Learning
Figures & Tables(15)
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Table 1. Classification of remote sensing images based on visual features
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影像类型 影像类型标签 特征描述 分类意义 绿野遍布型 Ⅰ “绿野”占据主要图幅，并且斑块连续成面不破碎 该类乡镇以自然景观为主，需明确森林保护区域和建设开发区域，合理利用森林资源，发展林下经济、生态产业，充分考虑森林绿地的保护，注意森林防火 建筑覆盖型 Ⅱ “建筑”占据主要图幅，并且斑块连续成面不破碎 该类乡镇往往城镇化程度较高，需要合理布局功能区，注意土地的集约利用、城市公共空间规划、建筑群特色打造 复合镶嵌型 Ⅲ 图像内地物类型丰富，且每种地物都占据一定面积 该类乡镇同时具有一定面积的绿地、建筑、农田、河湖等，需要提高土地利用效率，明确发展优势，注重特色产业培育与产业的多元化发展 泾渭分明型 Ⅳ “绿野”与“建筑”分布为主且图幅占比相当的情况下，两者分布的界限清晰明显 该类乡镇地貌类型多样，垂直多样性较明显，多为市或省的行政区边界区，该类别便于对位于行政区边界的乡镇进行研究 规整布局型 Ⅴ 全图范围内的地物排布规律整齐，主要指整齐排列的农田与建筑占主要图幅的图像 该类乡镇以建筑与田地为主，规划治理较成熟，研究发现该类乡镇占地面积较小，需要注意土地的集约利用，需注重产业集聚与优化升级 错综破碎型 Ⅵ 自然景观占主要图幅，并且景观呈支离破碎特征 该类乡镇受自然因素影响大，土壤侵蚀较明显，需注重植被保护，因地制宜提高地力，重视防灾减灾工作 枝干放射型 Ⅶ 地物呈明显水系状、枝干状、放射状分布，主要指水系或树状分布的建筑占主要图幅的图像 该乡镇建筑呈水系状分布往往是因为地形和河流分布，需要重点关注水资源开发与保护，防洪排涝
Table 2. Type horizontal landscape pattern index indices and their meaning
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指标名称 指标含义 总面积（CA） 斑块类型的总面积 景观类型比例（PLAND） 某一类型或者整个景观镶嵌体的面积 大斑块指数（LPI） 类型中最大斑块的面积占总面积的比例 斑块数（NP） 类型中的斑块数量 景观形状指数（LSI） 所有边界总长度除以景观面积的平方根，乘以校正系数 散布与并列指数（IJI） 类型级别上计算各个斑块类型间的总体散布与并列状况 聚集指数（AI） 度量同型斑块的聚集程度。相应类型的相似邻接数量除以该类型最大程度上丛生为一个斑块时的最大值，转为百分比 形状系数（SHAPE） 计算某一斑块形状与相同面积的圆或正方形之间的偏离程度来测量形状复杂程度
Table 3. Landscape horizontal landscape pattern index indices and their meaning
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指标名称 指标含义 总面积（TA） 景观类型的总面积 大斑块指数（LPI） 景观中最大斑块的面积占景观总面积的比例 斑块密度（PD） 单位面积（1 hm2）内的斑块数 蔓延度指数（CONTAG） 反映景观中不同斑块类型的非随机性或聚集程度。 散布与并列指数（IJI） 景观级别上计算各个斑块类型间的总体散布与并列状况 相对斑块丰富度（PRD） 单位面积斑块丰富度 香农多样性指数（SHDI） 在景观级别上等于各斑块类型的面积比乘以其值的自然对数之后的和的负值 辛普森多样性指数（SIDI） 从一个群落中连续两次抽样所得到个体数属于同一种的概率 形状系数（SHAPE） 计算某一斑块形状与相同面积的圆或正方形之间的偏离程度来测量形状复杂程度
Table 4. One-way ANOVA with normal distribution
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指标名称 影像类型标签（平均值±标准差） F p Ⅰ（n=98） Ⅱ（n=294） Ⅲ（n=466） Ⅳ（n=52） Ⅴ（n=43） Ⅵ（n=292） Ⅶ（n=251） 注：“**”表示通过0.01水平的显著性检验 IJI 58.52±12.69 55.24±16.58 66.83±9.82 66.75±6.32 57.71±11.03 63.86±9.08 58.88±10.83 36.107 0.000**
Table 5. Post hoc multiple comparison results
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影像对比分组 每组影像IJI差值 p 注：“*”表示通过0.05水平的显著性检验，“**”表示通过0.01水平的显著性检验 Ⅰ-Ⅱ 3.281 0.360 Ⅰ-Ⅲ −8.31 0.000** Ⅰ-Ⅳ −8.23 0.001** Ⅰ-Ⅴ 0.809 1.000 Ⅰ-Ⅵ −5.342 0.001** Ⅰ-Ⅶ −0.364 1.000 Ⅱ-Ⅲ −11.591 0.000** Ⅱ-Ⅳ −11.511 0.000** Ⅱ-Ⅴ −2.472 1.000 Ⅱ-Ⅵ −8.622 0.000** Ⅱ-Ⅶ −3.644 0.009** Ⅲ-Ⅳ 0.08 1.000 Ⅲ-Ⅴ 9.118 0.000** Ⅲ-Ⅵ 2.968 0.010* Ⅲ-Ⅶ 7.946 0.000** Ⅳ-Ⅴ 9.039 0.003** Ⅳ-Ⅵ 2.888 1.000 Ⅳ-Ⅶ 7.867 0.000** Ⅴ-Ⅵ −6.15 0.022* Ⅴ-Ⅶ −1.172 1.000 Ⅵ-Ⅶ 4.978 0.000**
Table 6. Non-parametric test results
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指标名称 影像类型标签中位数M（P25，P75） 检验 统计量H 值 p Ⅰ（n=98） Ⅱ（n=294） Ⅲ（n=466） Ⅳ（n=52） Ⅴ（n=43） Ⅵ（n=292） Ⅶ（n=251） 注：“**”表示通过0.01水平的显著性检验 TA/hm2 152.438 9.813 68.848 94.232 51.022 134.114 159.665 716.874 0.000** LPI/% 88.468 83.189 42.905 51.313 45.014 41.900 78.267 547.324 0.000** PD/hm2 3.423 4.066 10.621 6.597 7.907 11.526 5.531 525.82 0.000** CONTAG/% 86.426 79.011 66.883 69.773 68.430 67.583 81.138 518.302 0.000** PRD/hm2 0.038 0.488 0.095 0.070 0.129 0.047 0.039 743.059 0.000** SHDI 0.433 0.510 1.105 0.987 1.011 1.060 0.593 680.293 0.000** SIDI 0.186 0.271 0.584 0.550 0.581 0.553 0.283 663.357 0.000** SHAPE 1.397 1.445 1.402 1.417 1.419 1.399 1.394 149.824 0.000**
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Yantong MA, Yong LUO. Research on Landscape Visual Feature Classification Model Based on Keras Deep Learning[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2025, 46(1): 109
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Received: Aug. 15, 2024
Accepted: --
Published Online: Apr. 2, 2025
The Author Email: Yong LUO (yongluo_geo@163.com)
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