基于混合光谱分解的城市不透水面分布估算

城市化的一个重要表现就是不透水面分布比率的上升,城市内部不透水面分布是城市生态环境的一个重要指标。对于规模较大的大城市,采用高性价比的中等分辨率影像,获取不透水面的分布,是当前国际研究的一个热点。本研究利用Landsat 7的ETM 影像,在线性光谱分解的技术上,提取了上海市的不透水面分布并对其空间特征进行了分析。研究揭示,ETM 影像对于城市尺度的信息提取,其成本是较低的;对于城市地域来说,利用植被、高反照度、低反照度和裸露的土壤四种最终光谱端元的线性组合,可以较好地模拟ETM 波谱特征,而除了水面以外的高反照度、低反照度两种最终光谱端元,可以较好地表达城市不透水表面信息。结果显示,利用中等分辨率影像对上海中心城区不透水面分布提取的精度还是令人满意的,总体上,上海市不透水面分布比率较高,不透水面分布的空间差异进一步揭示了城市土地覆被空间结构以及城市空间扩展的差异性。     

徐州市城市不透水面变化及其影响因素分析

基于多年遥感数据,分析徐州市1997-2017年间城市不透水面的时空变化特征及其影响因素.研究表明:①随着城市经济社会的持续发展,城市不透水面增长是一种普遍现象和必然趋势.但研究区内,城市不透水面时空变化特征既复杂多样,也存在一些共性特征.②自然条件和经济社会发展状况对城市不透水面变化都有影响,但自然条件主要影响不透水面空间结构特征,而经济社会因素主要影响不透水面变化的规模和速率.③研究区内经济发展因素对城市不透水面变化的作用要大于人口因素,但不同等级城市影响其不透水面变化的经济动力不同,大城市受多种经济因素综合作用,不透水面变化速率较稳定,而小城市影响不透水面变化的经济因素较为单一,不透水面扩张速度起伏不定.     

不透水面与地表径流时空相关性研究——以杭州市主城区为例

城市化进程中不透水面的扩展对城市地表水文循环产生了显著影响。研究不透水面与地表径流时空相关性能缓解城市内涝灾害,可为"海绵城市"提供建设意见。本文以杭州市主城区为例,提出结合BCI指数(Biophysical Composition Index)的线性光谱分解方法提取不透水面、植被和土壤盖度,提高了传统的线性光谱分解方法的精度。进一步结合SCS-CN模型(Soil Conservation Service Curve Number Method)模拟1990年—2017年杭州市主城区地表径流,在此基础上计算景观格局指数,研究杭州市主城区不透水面与模拟地表径流的时空特征,探究不透水面与模拟地表径流的关系。结果表明:(1)研究区近30年不透水面聚集度较高且呈增长趋势,增长速率趋于平稳,上城区和下城区不透水面面积占比最高,江干区、西湖区和拱墅区增长速率和增长强度相对较大。(2)研究区近30年模拟地表径流不断增长,220—240 mm的径流由中心城区向四周辐射,上城区和下城区模拟地表径流最高,与不透水面的演变趋势总体一致。(3)不透水面的空间格局与模拟地表径流高度相关,不透水面的斑块数量和破碎度与地表径流呈负相关,斑块所占景观比例、斑块密度、斑块聚集等与模拟地表径流正相关,可通过合理控制相关景观指标、优化不透水面空间格局控制地表径流。在此基础上提出了防止城市内涝的建议:增加绿地、花园等用地类型;减少大面积不透水面斑块,划分成更多的小斑块等。     

城市不透水面遥感研究进展

不透水面作为衡量城市化程度和环境质量的重要指标之一,受到人类越来越多的关注.不透水面的大小、位置、几何形状、空间布局以及透水面与不透水面的比率,显著影响了区域生态环境的变化.利用多种遥感数据和方法进行不透水面的提取和制图已成为研究热点之一.从传统遥感方法、基于光谱与几何特征方法、人工智能方法等方面总结了不透水面的遥感提取方法,介绍和评析了各种方法的原理、特点和应用范围,并对未来城市不透水面的提取方法与应用进行了展望.     

基于不透水面的城市景观格局时空特征研究

土地利用/覆被变化是人类影响全球环境变化最直接的过程,城市作为人类文明的产物是该过程发生最剧烈的区域.客观、准确、及时的开展动态评估,有助于更好地认识城市的发展现状以及存在的问题.以哨兵影像为数据源,以西咸新区为研究区,通过转移矩阵和土地利用动态度等量化分析,研究了2016-2019年研究区景观格局的动态时空特征.主要研究结果为:①2019年新区各土地利用类型覆盖面积由大到小依次为植被、不透水面、裸地和水体,随着城市化的不断深入,植被面积在不断减少,不透水面面积在逐渐增加,2019年二者的面积占比分别为47.5％和42.6％;②以"绿色发展"为理念,以各新城地域特色和区位环境为基础,各新城的土地利用类型转移存在显著差异,2017年土地利用类型转移最剧烈,其中不透水面面积整体呈显著增加趋势,但沣东新城增加不显著,各新城的植被面积均有不同程度的减少,秦汉新城减少最显著但其植被总面积最大;③2016-2019年西咸新区的不透水面单一土地利用动态度为13.9％,面积显著扩张,其中以泾河新城和空港新城最为突出,分别为26.9％和37.2％;西咸新区的综合土地利用动态度为4.4％,各种土地利用类型转移频繁,综合利用度高,说明西咸新区正处于系统、全方位建设中.西咸新区的快速建设将成为陕西省经济社会发展的新增长点,为地区的人才引进、经济建设、社会进步提供动力,为陕西省丝绸之路的建设和影响辐射做出重要贡献.     

基于地表类型的山地海绵城市生态建设评估

建设海绵城市是城市雨洪管理的重要举措。但山地海绵城市建设仍在发展探索阶段,并未建立全面的评估体系。目前,山地城市建设未充分利用地表类型信息及评估标准较少结合地形因素。针对此问题,本文基于城市地表覆被类型和地形因素,建立山地海绵城市的生态评估指标。首先获取研究区域两时相地类信息;然后计算地类变化检测结果,并结合高程和坡度评估区域海绵城市建设;最后经评估可知,在两时相间,绿地率增加了0.22%,不透水面率增加了0.46%,建设用地向中地势区间发展,同时获悉其余地类间的变化状况。结果表明,该区域绿地率增加,天然水体保护较好,透水面占比大于不透水面,生态建设与建设用地发展符合山地海绵城市建设原则。     

融合多源时序遥感数据大尺度不透水面覆盖率估算

不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标，基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。传统大范围不透水面覆盖率估算模型主要基于单一遥感信息与不透水面比例之间的相关性，通过单因子回归模型实现不透水面覆盖率的估算。受限于单一遥感信息的信息量及普适性等影响，这类方法在大尺度不透水面提取中具有较大局限性，估算结果的区域适应性存在较大差异。针对该问题，本文提出基于多特征遥感信息进行不透水面估算的方法，以弥补单一特征在大范围不透水面提取中的不确定性。该方法首先以多时相MOD13Q1、MOD09A1产品、夜间灯光数据（NPP-VIIRS）和Landsat 8 OLI为遥感数据源，从不同角度构建突出不透水面信息的多个指数特征；在此基础上利用多元回归模型建立多因子不透水面覆盖率估算模型，进而实现大尺度不透水面覆盖率的遥感估算。本研究选择分布于全国范围内13个典型城市作为主要研究区对提出的模型进行了验证，结果表明：该方法能够适应不同区域不透水面覆盖率的估算，在复杂城市区域表现出较传统方法更好的效果，明显改善了城市内部不透水面覆盖率的估算精度。     

基于特征指数合成影像的不透水面提取和分析

不透水面作为表征一个地区城市化水平的关键性指标,其时空变化特征与城市建设密切相关.以济南市重要的泉水补给区南部山区为研究对象,根据植被-不透水面-土壤(V-I-S)城市地表组分模型选取了NDVI、BCI、SBAI、MNDWI和NDUI 5种遥感特征指数构成合成影像,利用最大似然法对特征指数合成影像进行分类获取不透水面信...     

植被调节下的干旱区不透水面覆盖率遥感估算方法

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的居住区指数模型（HSI）广泛应用于区域尺度城市不透水面扩张监测。但是,在干旱区由于受到裸岩、沙漠、戈壁等低植被覆盖区干扰,HSI算法的精度和适应性受到了一定的影响。为解决这一问题,本文利用植被覆盖度作为调节系数,对灯光数据与植被指数进行动态调整,构建了适用于干旱区的城市植被调节不透水指数（VAISI）;然后采用SVR模型,通过机器学习的方法构建了城市不透率参考数据与VAISI之间的非线性关系模型,实现对干旱区区域尺度不透水面覆盖率估算;最后,对模型估算结果进行了精度验证和比较分析。试验结果表明：在干旱区,VAISI解决了由于灯光溢出问题及城市周边裸土等低植被覆盖等因素导致的城市周边裸土像元不透率估算过高问题,一定程度上提高了城市内部不透水面空间分布信息的表达能力,有效克服了非灯光区估算结果高于背景值的现象。平均相关系数R由0.69提升到0.79,RMSE由0.17降至0.14。     

地表不透水面比例遥感反演研究综述

城市化造成的城市扩张给社会和生态环境带来诸多问题,监测城市变化是解决这一系列问题的重要切入点。不透水面数据作为表征城市扩张的重要指标已成为城市化研究的热点。不透水面数据获取及其时间序列变化分析是现阶段研究的核心。相比于早期基于平面地图的不透水面提取,遥感因其能够连续、快速、大范围对地观测而被广泛应用于不透水面的研究。多源数据融合和多种反演方法的提出使不透水面的遥感反演取得不断进步,研究的重心也逐渐由不透水面分类制图转移到亚像元不透水面比例的定量反演。本文从单时相和时间序列2个角度对不透水面比例遥感反演方法进行总结,详细分析了各种方法的优势和不足,并简述和对比了常用精度验证方法;最后总结了现阶段不透水面比例遥感反演方法中存在的问题并提出了解决思路,展望了未来的发展方向。     

Sentinel+Landsat融合影像的城市不透水面积参数获取

不透水面是衡量城市化的发展程度和评价城市生态环境质量的重要指标之一。南昌市作为环鄱阳湖生态经济圈的典型代表区域城市之一,准确、及时、高效地获取其不透水面信息对经济发展和生态规划提供全新的决策参考具有重大意义。现有的不透水面研究大多集中在针对单一光学遥感影像数据提取不透水面信息,但受影像数据源的影响,其分类结果往往存在光谱混淆和“椒盐”现象,限制了不透水面分类精度的进一步提高。为了改善这一局面,本文以南昌市为研究区,综合考虑多源遥感影像数据各自具有的影像特征优势,探究基于Sentinel+Landsat影像提取不透水面信息的适用性与优劣性。     

近30年来南京市不透水面时空演变特征分析

自改革开放以来,我国社会经济发展迅速,城市化水平日益提升,大量人口涌入城市.经济发展与人口激增使得对于城市空间的需求不断增大,与城市空间扩张密切相关的城市不透水面(ISA)是城市空间最重要的经济、生态指标之一,全面、精确地了解城市不透水面长时序的时空演变过程及其特征对于城市的建设与管理具有重要意义.本文以南京都市圈核心地带为研究区,基于最新高分辨率不透水面数据集,对于近30年来的区域不透水面演变过程与特征进行系统与全面的分析,并对未来的城市建设与空间管控提出建议.     

宁镇扬地区不透水面增长变化监测及其增长模式分析

不透水面是衡量城市化进程的重要指标,本文以宁镇扬地区为例,引入不透水面变化轨迹、增长模式等方法,定量剖析不透水面时空演变过程。结果表明,研究时段内,在城市化进程的推动下不透水面持续扩张,研究区2015-2019年有301 km²的自然或半自然景观最终转化为不透水景观,年均增长率为0.44%;不透水面格局变化在2017年前后具有明显差异,前期增长以镇江市为主,后期镇江市增长幅度大大减缓,而南京增长速度大幅提升;不透水面转变轨迹以一次性转变为主,且2017年后土地变化更加剧烈,反复或连续轨迹较少,植被是城市用地扩张的主要土地来源;研究区不透水面增长主导模式为蔓延式,当前城市边界仍然处在快速向外扩张阶段,城市规划管控对城市边界的发展具有重要的引导意义。     

Landsat8不透水面遥感信息提取方法对比

不透水面是重要的地表覆盖类型,利用卫星遥感影像准确提取不透水面信息对于掌握地表覆盖变化具有重要意义。现有研究已提出了多种不透水面遥感信息提取指数,但目前尚缺乏对这些不透水面指数的系统对比分析。利用Landsat8卫星遥感影像,测试了目前8种主要不透水面指数的提取精度。结果表明,在现有不透水面指数中,垂直不透水层指数能够有效增强不透水面信息,不透水面提取精度最高(89. 6%),其次是比值居民地指数和生物物理组分指数(87. 5%和87. 4%),城市指数与新建筑指数提取精度再次之(82. 9%和80. 0%),归一化差值不透水面指数、归一化建筑指数和基于指数的建筑指数未能有效增强不透水面信息,提取精度较低(75. 0%)。此外,这8种不透水面指数都未能有效解决不透水面与大片裸地光谱混淆的问题,在裸地广泛分布的区域难以准确提取不透水面,平均提取精度仅为71. 0%,影响了不透水面指数的大区域应用。     

基于多时相遥感的鄂尔多斯市不透水面变化分析

不透水面作为城市发展和生态环境的重要评估因子,在保障生态环境健康和城市可持续发展中具有重大意义。本文以鄂尔多斯为研究区,通过融合多时相Landsat和夜间灯光数据,提取1990—2019年的不透水面信息,并利用重心分析法、标准差椭圆理论和景观指数理论分析时空演变规律。研究结果表明:①1990—2019年鄂尔多斯市不透水面经历了快速扩张;东北部不透水面覆盖度高于西南部;不透水面的扩张模式总体上表现为“向外扩张-向内加密”。②东北部扩张速度减缓,西南部扩张速度增快。③不透水面扩张的方向性减弱;不透水面扩张的方向有由“东北-西南”向“东-西”转变的趋势。④斑块数量及边缘斑块破碎度增加,城市与郊区的连通性增强,城市有向周边郊区扩张的趋势。本文研究对于进一步了解城市生态环境健康与城市可持续发展的相关关系具有一定的参考价值。     

基于GEE云平台的山东省不透水面提取

不透水面是衡量城市化发展水平的重要指标,及时、准确地掌握城市不透水面的动态变化对于监测城市地区的发展和环境变化至关重要。利用Google Earth Engine(GEE)云平台和Sentinel-1 SAR数据、Sentinel-2光学数据以及随机森林算法对山东省2020年4月不透水面进行提取。结果表明：使用光学和SAR数据融合的山东省不透水面提取精度为92.17%,Kappa系数为0.79;雷达特征的重要性优于光学特征,光学与雷达数据结合提取不透水面精度更高,错提明显减少;雷达特征对于面状不透水面的提取效果优于线状不透水面,实际使用中应针对不同的应用选择合适的特征。     

城市群高分辨率不透水面时空连续感知方法研究EI北大核心CSCD

在城市化过程中，快速扩张的不透水面已成为能够直接表征城市的发展与繁荣程度的重要指标。不透水面改变了城市生态系统中的水、土、气、热等物质和能量的流通方式，改变了局部气候与生态格局，引发了热岛、湿岛、干岛、雨岛及浑浊岛等城市“五岛”效应，直接和间接地导致了城市内涝、环境污染等城市生态与环境问题。论文以实现城市群高分辨率不透水面逐季度时空连续感知为研究目标，从不透水面的感（观测）与知（信息）在时空连续性方面相互推理的角度，     

基于遥感影像对济南城区不透水面的变化监测与分析

不透水面面积变化反映了社会的城市化进程和经济发展水平,济南市作为山东省的省会城市,代表着山东省的发展水平,不透水面的信息是准确地了解山东省经济发展必不可少的要素.为准确地了解济南不透水面变化和经济发展水平,本文对济南市城区训练样本进行选择,训练分类器,使用支持向量机(SVM)的分类算法,在Matlab中将2008年和2018年的Landsat遥感影像进行不透水面与非不透水面的分类,提取10年间的不透水面信息,分析不透水面变化.其中,总体分类精度分别为98.8％和91.45％,不透水面的面积从446.47 km2到584.15 km2,总体增长了137.68 km2.城区格局开始向东北—西南方向演变,而后对不透水面的增长进行分析,得出不透水面变化扩张的驱动力是来自经济、人口、交通等各个方面的结论.     

流域尺度的不透水面遥感提取

一个地区的不透水面覆盖度不仅是该地区城镇化程度重要指示因子,也是该地区生态环境状况的重要指示因子.现有的不透水面遥感提取方法,多集中在城区尺度上.而流域尺度上快速、准确的不透水面遥感提取方法在国内外还鲜有研究.本研究以覆盖海河流域同一季节的Landsat影像为数据源,利用已有土地利用数据集中的道路、城市、农村和工业用地...     

东南亚地区城市扩张及驱动力分析

针对东南亚地区城市化发展现状及城市扩张关联驱动要素的问题,该文通过提取研究地区城市主体建成区和不透水面,分析其城市扩张特征,然后从城市不透水面、城市人口和国内生产总值(GDP)3个方面,探讨2010—2015年6年中东南亚地区城市扩张状况,并对其城市扩张驱动力进行分析。研究结果表明:城市扩展强度与城市不透水面变化强度、城市人口增长率和人均GDP年增长率均具有显著相关性,相关系数分别为0.902、0.747和0.700,表明城市不透水面的增加、城市人口增长和经济水平提升均不同程度地影响东南亚地区城市扩张及其强度。通过对模型精度进行验证和分析得出多因子定量回归模型精度相对较高,说明结合多个城市扩张驱动因子共同衡量城市扩张变化效果更好。