基于多源遥感数据融合的农村闲置宅基地目标识别研究

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1 论文标题：基于多源遥感数据融合的农村闲置宅基地目标识别研究

2 作者信息：郑荣宝, 陈 晶, 唐晓莲：广东工业大学管理学院，广东 广州；陈美招：广东外语外贸大学社会与公共管理学院，广东 广州

3 出处和链接：荣宝, 陈美招, 陈晶, 唐晓莲. 基于多源遥感数据融合的农村闲置宅基地目标识别研究[J]. 地理科学研究, 2025, 14(2): 464-472. https://doi.org/10.12677/gser.2025.142046

4 摘要：闲置宅基地的目标识别是土地科学界难以解决的技术问题，我国到底有多少农村闲置宅基地一直缺乏准确数据。本文基于多源遥感数据融合的数据处理方法，通过高分夜光遥感数据与无人机航飞数据的耦合，实现农村闲置宅基地的目标精确识别。研究结果表明：① 结合高分辨率遥感影像和夜间灯光数据，基于支持向量机分类方法中，Kappa系数分别为82.09%和0.8045，基本达到目标识别精度要求。② 惠东县的农村闲置宅基地总体比例较高，超过宅基地总面积的三分之一，实验证明了基于高分夜光遥感影像与高分航飞影像的数据融合进行农村闲置宅基地识别的研究是可行的。③ 需要创新农村闲置宅基地管理制度与方法，实现农村宅基地的盘活利用，以提高农村建设用地利用效率。本文提供了一种高效快速的农村闲置宅基地的目标识别方法，可为农村低效闲置用地改造利用提供技术支撑。

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关键词：遥感数据 宅基地 公共管理学院 kappa 支持向量机

该研究聚焦于利用多源遥感数据融合技术对农村闲置宅基地的目标识别问题，这是土地科学领域中一个颇具挑战性的课题。我国目前对于农村闲置宅基地的具体数量和分布缺乏准确的数据，而郑荣宝、陈晶、唐晓莲等研究者通过结合高分辨率的夜光遥感影像与无人机航拍数据，探索了一种新的目标识别方法。

研究中采用的支持向量机分类技术在处理融合后的多源遥感数据时表现出了较高的精度。具体而言，在将高分夜光遥感数据和高分辨率航空摄影数据整合分析后，Kappa系数分别达到了82.09%和0.8045的水平，这表明目标识别的准确性和稳定性均满足研究要求。

以惠东县为案例地区的研究发现，农村闲置宅基地的比例相对较高，超过了宅基地总面积的三分之一。这一结果不仅揭示了当前农村土地利用效率的问题，还验证了使用高分夜光遥感影像与高分辨率航拍数据融合进行目标识别的有效性和可行性。通过这种技术手段，可以更精确地掌握农村地区的土地资源状况，为制定合理的土地管理和规划政策提供科学依据。

值得注意的是，研究中可能还有部分内容未完全展示出来，但已经呈现的部分已充分证明了多源遥感数据在解决闲置宅基地识别难题中的潜力和价值。

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