基于元胞自动机的遗传神经网络在土地利用变化模拟分析中的应用

元胞自动机模型在土地扩展的转换规则设计上具有随机性,受周围环境影响较大。文中建立基于BP神经网络和遗传神经网络算法优化的元胞自动机土地扩张模型,对广州市2009—2011年进行城市扩张模拟分析。实验结果显示:BP神经网络能够较好地模拟分布较集中的耕地和林地等区域,精度可达到70%以上,而对于面积较零碎的建筑用地区域,模拟效果较差;而遗传神经网络优化算法能够总体提高模拟精度约5%,部分精度能提高至20%。同时,该算法还能充分考虑影响土地变化的各种扰动因素,优化选择驱动因子和缩短迭代次数,对于城市土地扩张研究具有可行性。     

脉冲耦合神经网络的遥感影像城市道路提取

针对高分辨率遥感影像中阴影对道路提取产生较大干扰的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的城市道路提取方法。该方法首先在近红外波段检测并消除阴影和水体的影响,并使用PCNN对消除阴影后的灰度图像进行分割处理;然后使用形态学建筑物指数(MBI)和归一化差分植被指数(NDVI)分别提取出建筑物和植被信息,消除建筑物和植被的影响;最后提取受行道树影响较大的道路,并对处理后的图像作数学形态学法的处理。该文以深圳市SPOT-7高分辨率影像进行实验。实验表明,该方法能保留原始的道路边缘细节信息,并对阴影具有很好的抗干扰作用,提取的道路信息具有很好的连续性和完整性。     

基于多源遥感数据的济南市主要建成区热环境研究

城市热环境是反映城市环境状况的一个重要指标,本研究基于济南市快速城市化时期的Landsat-8遥感影像,利用遥感图像处理软件IDL8.5反演2016年济南市的地表温度(LST),得到济南市地表温度空间分布格局;并利用NPP-VIIRS夜间灯光数据提取济南市主要建成区范围及郊区范围,同时利用MODIS 8天温度产品,根据城郊温差法计算得到济南市主要建成区热岛强度信息,探究热岛强度的月及季节变化规律。研究发现白天热岛强度变化规律比较明显,夜间热岛强度比较稳定。同时,利用2016年谷歌影像提取济南市地表水体的分布数据,并采用剖面取样的方法在地表温度分布图上做出样点与其对应地表温度的分布曲线,研究发现水体和绿化植被的存在能显著地减缓城市热岛效应。     

基于夜间灯光数据的快速城镇化地区城市扩展与重心演变分析——以河南省为例

利用DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据，结合社会经济统计数据，分析了河南省城市建成区空间格局的变化；通过引入重心理论模型，识别了河南省经济、人口、灯光重心轨迹演变。结果表明：①以郑州为核心的中北部城市群，城市化进程较快，郑州和开封的空间扩展联系紧密；河南省东西向建成区扩展水平高于南北方向，中部平原区好于西南部山区，整体呈现集聚式扩张；②灯光重心主要向东北方向移动，与经济重心转移方向一致，与人口重心方向明显偏离。③夜间灯光强度与建成区面积相关性较高，经济发展情况与夜间灯光强度以及建成区面积的相关性均高于人口与灯光及建成区面积的相关性。     

农作物单产预测的运行化方法

提出了适于运行化农作物单产预测的方法。即以农作物单产区划为基础 ,通过搜集不同地区不同作物的单产预测模型 ,分析每个模型的空间适用范围 ,并从模型参数等角度筛选模型 ,然后利用这些模型进行气象站点的作物单产预测 ,并以NDVI分布图为参考数据将点上的单产数据空间外推到区域尺度。借助耕地分布估计区域水平的农作物单产。最后以 2 0 0 3年冬小麦为例 ,进行了全国 10个省的冬小麦平均单产估算 ,花费了较少的人力和时间 ,符合运行化遥感估产要求     

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。     

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。     

北京市热岛效应时空变化的HJ-1B监测分析

 本文利用2008-2011年HJ-1B/CCD可见光-近红外数据,以及HJ-1B/IRS热红外数据,采用遥感算法反演北京市地表温度,并用MODIS地表温度产品对反演结果进行了初步验证。同时分析了北京市热岛效应的年际、年内变化趋势。另利用热场变异指数分析其空间分布特征,以及NDVI、NDBI与城市下垫面对热岛效应的影响。结果表明:(1)2008-2010年北京市热岛强度总体呈上升趋势,2011年有所缓解,4年热岛强度分别为:5.2℃、5.2℃、9.2℃、8.2℃;(2)北京市2010年四季存在明显热岛现象,夏季最强,春、秋次之,冬季最弱,四季热岛强度分别为8.2℃、9.4℃、9.2℃、4.3℃;(3)2008-2011年北京市热岛空间分布特征表明,房山区和大兴区的南部热岛效应逐年缓解,2011年昌平区热岛效应比前3年明显,植被和水体形成城市冷岛;(4)地表温度与NDVI呈明显负相关,与NDBI呈正相关,城市热岛效应与下垫面类型存在明显相关性。     

基于HJ-1B卫星的玉树M_S7.1地震地表温度异常识别

基于中国HJ-1B卫星热红外数据,对2010年玉树M_S7.1地震区进行地表温度(LST)研究。研究结果显示,2010年4月初LST异常值最初出现在毗邻震中的西南部,并且主要沿属于应力增强区的扎那曲-着晓断裂和杂多-上拉秀断裂分布;之后异常幅度逐渐增强,异常区域逐渐扩大至震中区域,但主要高值异常区依然位于震中西南部且沿着断裂带分布,显示出地表升温异常与断裂构造的相关性;在地表温度变化的过程中,4月14日发生了玉树M_S7.1地震,然后异常现象逐渐减弱,4月26日异常区域的LST值明显低于18日的数值并逐渐消散,5月中下旬该区域LST值恢复至正常状态;地震前后的LST异常呈出现-扩散集中-衰减-消失的变化过程。同时,以相同方法和标度计算了2009年同区域、同时段的LST值作为背景信息,进一步印证了2010年4月14日青海玉树M_S7.1地震LST临震异常的可靠性。     

城市行道树绿视量指数研究

本文立足于街道景观视觉质量定量研究不足,以行人的视觉感受为出发点,创新性地提出一种用于衡量城市行道树的绿量可视性的绿视量指数。该方法通过模拟人眼视野范围内周围树木的真实场景,定量描述了行人视角下所能捕获的行道树绿色面积,以及这种目视接触概率的空间分布差异。研究结果表明：对于复杂的城市街道景观,绿视量指数能够很好地反映出行道树的空间分布、树冠三维结构、建筑物遮挡、以及观察距离对行人感知城市绿量产生的影响。本方法充分利用多源信息,基于计算机的自动解译,实现了街道场景内任意位置的绿视量高精度计算,大大降低了人力成本,可用作大范围多区域间的对比评价。研究成果证实了多源遥感数据在评价道路绿化景观视觉效果上的有效性,可为环境规划设计、绿化精细化管理、人居环境改善提供技术支撑。