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夜光遥感影像记录的城市灯光与人类活动密切相关,已广泛应用于城市信息提取。珞珈一号作为新一代夜光遥感数据源,比以往的夜光数据具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以更清晰地表达城市建成区范围和内部结构。本文利用珞珈一号夜光遥感影像,通过人类居住指数(human settlement index, HSI)、植被覆盖和建筑共同校正的城市夜光指数(vegetation and build adjusted nighttime light urban index, VBANUI)及支持向量机(support vector machine, SVM)监督分类3种方法对长春市城市建成区进行提取,并与利用NPP/VIIRS(suomi national polar-orbiting partnership/visible infrared imaging radiometer suite)夜光遥感影像、采用同样方法得到的结果对比。结果显示:本文提出的VBANUI提高了传统植被覆盖校正的城市夜光指数(vegetation adjusted nighttime light urban index, VANUI)的提取精度,使用珞珈一号夜光遥感影像通过VBANUI提取的城市建成区结果最优,其Kappa系数为0.80,总体分类精度为90.74%;使用珞珈一号和NPP/VIIRS夜光遥感影像通过HSI按最佳阈值提取城市建成区的Kappa系数分别为0.75和0.72,总体分类精度分别为88.27%和86.54%;复合数据的SVM监督分类法中Landsat-NDBI、Landsat-NDBI-VIIRS、Landsat-NDBI-LJ和Landsat-NDBI-LJlog的Kappa系数分别为0.602、0.627、0.643和0.681,总体分类精度分别为81.11%、81.52%、82.25%和84.48%。研究结果表明:3种提取方法下,均为使用珞珈一号夜光遥感影像的结果优于使用NPP/VIIRS夜光遥感影像的结果,证明相比于NPP/VIIRS夜光遥感影像,珞珈一号夜光遥感影像更适用于城市尺度的建成区范围提取。 相似文献
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为研究地铁建设对济南白泉泉群的影响,在综合分析白泉泉域地质、水文地质条件的基础上,假定研究区岩溶强径流带位置及水力性质,利用FEFLOW软件建立地下水流数值模型。以规划地铁M1号线为研究对象,分析了济南东站、梁王站、梁王东站分别施工及3个站同时施工4种情景下,采用施工降水或施工降水+人工回灌两种施工方式对白泉泉群流量的影响。结果表明:单独采用施工降水的施工方式使得白泉泉群流量衰减,其中3个站同时施工对泉流量的影响最大,泉流量最大衰减达5.48%;各站分别施工时,济南东站对泉流量影响最大,泉流量较未施工时减少了0.043×104 m3/d。采用施工降水+人工回灌的施工方式,能够有效缓解泉流量的衰减,各车站施工时的泉流量衰减由仅施工降水时的2.26%~5.48%降低至0.08%~1.21%。岩溶强径流带有利于地下水形成优势径流,促进白泉泉群补给,一定程度上缓解因地铁施工引起的泉流量衰减。 相似文献