多源遥感数据支持下的城市生态状况评价

城市生态环境监测具有数据来源广泛、监测要素复杂、服务对象多样等特点,整合可用的资源进行城市生态的综合监测成为目前关注的热点。本文利用高分辨率遥感影像,以及地表覆盖、城市边界等遥感产品,在现有遥感生态指数的基础上,结合黑臭水体指数,构建适合综合评估城市生态状况的集成遥感监测模型,实现对城市生态环境状态的多维度监测。该方法能够较准确客观地反映城市的生态环境质量,理论上补充了基于遥感数据的城市生态环境监测方法,可为城市生态环境监测的信息化建设提供技术支撑。     

基于影像重叠程度的初始接缝线网络生成方法

初始接缝线网络是影像镶嵌中的重要一环，特别是在遥感影像处理中，它的生成质量对后续接缝线的优化具有重要影响。设计了一种新颖的初始接缝网络线生成方法，它将影像有效区域的重叠拓扑以比特数组的形式进行了封装，并分别赋给了点、线、面这些平面几何要素。一方面，这有助于挖掘影像重叠区之间的空间联系，便于计算接缝线连接的优先关系，使得接缝线的生成不再受制于重叠区域的具体形状，而仅考虑影像的重叠程度，从而大大提高了接缝生成的鲁棒性。另一方面，基于比特运算的高效性也使该方法在接缝线生产效率上体现出优势。与顾及重叠的面Voronoi图的方法进行了对比，该方法在接缝线生成的鲁棒性和效率上都具有一定优势。     

城市尺度典型地表要素综合提取方法研究

国产高分卫星分辨率的不断提高,使其可以从几何形态、纹理结构及光谱信息等不同侧面实现对城市地表要素的精细描述。与面向对象分类技术相比,深度学习技术的快速发展,使得城市建筑物提取的精度不断提高。然而,由于道路两旁高大建筑物及树木的遮挡,城市道路的提取精度依然有限。本文在利用卷积神经网络提取建筑物的基础上,利用OSM面状道路数据及城市边界数据,结合植被指数和水体指数,借助空间图层叠加,使得城市建筑物、道路、植被和水体提取总体精度优于90%,为国产高分影像辅助城市精细化管理和应用提供了有效解决方案。