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摘要
城市扩张的研究对促进土地资源配置的高效率和合理化有着重要的意义。以南昌市为研究区，基于Google Earth Engine(GEE)平台，利用NPP/VIIRS夜光数据和阈值分割法提取城市建成区后，采用随机森林（random forest,RF）算法解译城市土地信息，分析了建成区范围内2000—2020年20年的土地利用变化。结果表明，基于GEE和随机森林算法得到的分类结果精度较高，平均精度和Kappa系数分别为96.81%和94.56%，且相较于传统遥感分析技术模式效率更高；南昌市20年的城市扩张速率经历了从低速到缓慢的扩张过程。土地利用类型的转移以植被转为建筑用最多，裸地次之，水体最少。社会经济的发展和人口的迁移和增长在一定程度上影响了城市扩长的速率和方向，是城市化的重要影响因素。
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