基于CART集成学习的城市不透水层百分比遥感估算

利用Landsat ETM^＋遥感数据，提出了一种基于CART集成学习的ISP遥感亚像元估算方法，将Boosting重采样技术引入CART分析中，用于提高ISP估算的精度。实验结果表明，该方法的ISP估算性能优于传统的单一CART学习算法，从ETM^＋影像中估算的ISP值与真实值之间的相关系数达到0．91，平均偏差为11．16％。     

利用雷达干涉数据进行城市不透水层百分比估算

人工不透水层是城市地区的重要特征.作为城市生态环境的关键指数,不透水层百分比(Impervious Surfaces Percentage, ISP)常用于城市水文过程模拟、水质面源污染及城市专题制图等研究中.本文利用ERS-1/2 重复轨道雷达干涉数据,采用分类与回归树(CART)算法探究了雷达遥感在城市ISP估算中的可行性和潜力,并与SPOT5 HRG光学遥感图像的估算结果进行了分析比较.香港九龙港岛实验区的初步研究结果表明,雷达干涉数据在城市不透水层研究中具有一定的应用潜力,特别是裸土和稀疏植被的ISP估算结果要好于光学遥感,这主要得益于雷达干涉数据(特别是长时间相干图像)在人工建筑物和裸土或稀疏植被之间具有很强的区分能力,另外,雷达干涉数据和光学遥感数据间的融合能够提高ISP估算精度.     

一种提取城市多种不透水层的垂直不透水层指数

针对中低分辨率影像中不透水层的异质性及其与裸土光谱的易混性两类问题,选用蓝、近红外波段进行线性组合,构建了一种新的不透水层提取指数——垂直不透水层指数(PII)。该指数考虑了不透水层和其他地物在光谱空间的差异与不透水层的内部异质性,并以"不透水层线"与"土壤线"夹角的角平分线作为PII的参照线,实现了自适应的不透水层提取。本文将PII指数应用于武汉和北京不同场景中,并对比归一化建筑物指数(NDBI)、比值居民地指数(RRI)以及生物物理组份指数(BCI)的提取结果。试验表明:1在裸土较少、地形平坦的武汉市区域和裸土较多、地形起伏的北京市区域,PII指数均能有效减弱裸土的混淆影响,不透水层提取精度分别达到96.05%和96.76%,优于其他3种指数;2PII指数不仅增强了不透水层与其他地物的可区分性,还保持了不透水层类内的相似性,在城市不同场景中的不透水层提取精度均能达到90%以上。由于PII指数是一种线性组合形式的指数,能够根据研究区的地物光谱自适应调整指数的方程系数,从而能适用于不同研究区,在裸地较多的地区优势尤为明显。     

北京城市不透水层覆盖度遥感估算

 应用线性光谱混合模型研究城市环境生物物理组成，端元的确定是其关键。城市地表同物异谱现象显著，光谱变异强烈，对于高反照率地物尤其突出。端元的光谱变异对线性光谱混合模型拟合结果产生重要影响。以同种纯净地物光谱曲线形状具有相似性为出发点，提出了一种端元优化选取方法，在此基础上计算了北京城市地表不透水层覆盖度。研究结果表明，该方法能够在一定程度上减小端元光谱变异性对线性光谱混合模型拟合结果的影响，进而提高城市不透水层覆盖度的估算精度。     

基于高分辨率遥感影像的城市不透水层提取研究进展浅析

不透水层是城市生态环境评价的主要元素和城市化的一个重要指标。随着高分辨率影像的大量获取和广泛使用,采用高分辨率遥感影像提取不透水层引起了广泛的关注。本文介绍了不透水层提取的研究情况,分析了高分辨率遥感影像提取不透水层的优势、存在的问题及研究进展,重点阐述了提取中的几个主要难点,包括不透水层光谱差异性大、光谱混淆、阴影及遮挡问题突出等,并分别针对这些难点对当前的研究进展进行了总结,最后对基于高分辨率影像的不透水层提取研究趋势进行了相应分析。     

城市不透水面遥感估算

由于人口快速增长和农村人口向城市迁移,城市不透水面积也在持续快速增长。加速的城市扩张和无监控的城市开发会导致诸多生态环境问题。本文利用Landsat影像,采用附有限制条件的线性光谱混合分解、植被覆盖度与不透水面负相关模型、监督分类三种方法对南京城区的不透水表面分布进行空间分析。通过评估这三种方法提取的不透水面的精度和分析和种方法受其主要人为因素的影响大小以及不透水面的提取过程,表明了线性光谱混合分解方法较优。     

遥感技术在不透水层提取中的应用与展望

地理国情监测是我国测绘工作在新时代的主要任务和发展方向。不透水层分布是城市和区域环境的生态考核指标之一,对城市和区域的发展规划和生态评估具有重要意义。但是,目前我国地理国情普查和监测工作中依然缺少对不透水层分布的调查和统计。基于遥感技术的不透水层提取具有实时、快速、精确的特点,本文首先针对不同遥感影像的数据特点和优势介绍了不透水层提取的经典理论,然后对现有的不透水层应用方向进行了总结,主要包括水文、城市热岛效应、土地利用及变化、城市生态环境监测以及城市规划,最后展望其在相关行业中的潜在应用,并建议将不透水层分布列为我国地理国情调查和监测的内容。     

基于规则的高分影像不透水层提取技术研究

为满足城市环境评价、城市规划监测、城市水循环评价对城市不透水层检测的需求,本文以国产高分卫星多光谱数据为研究基础,提出了一种新颖的基于规则的高分辨率多光谱影像不透水层提取方法,该方法利用归一化指数模型,融合对象统计特征,制定综合判定规则,可有效提升城市区域不透水层的提取精度。同时利用国产卫星数据,选择了典型的10个城市进行实验验证,取得了良好的效果。该方法可广泛应用于城市外轮廓提取、城市环境评估、城市扩展评估等研究领域。     

城市不透水面及地表温度的遥感估算

基于植被-不透水面-土壤模型和全约束最小二乘法混合像元分解模型,从探索城市热岛效应和城市不透水面关系出发,利用TM数据对北京市海淀区的城市不透水面丰度和地表温度进行估算,并在此基础上对二者之间的相关性进行定性分析和定量评价。研究表明:城市不透水面的空间分布和变化趋势与地表温度之间存在明显的一致性,二者相关系数达到0.752 5,这说明城市不透水面信息可以很好地反映城市热环境的空间分布状况。     

城市不透水面覆盖度与地面温度遥感估算与分析

全球气候变暖和城市化的快速发展,导致了城市不透水面急剧增加和热岛效应日趋严重.本文综合利用多源遥感数据进行城市不透水面覆盖度(ISP)和地面温度(LST)的估算,实验结果较好地反映了城市ISP和LST的空间分布和变化状况;同时对二者之间的相关关系进行了简要分析,发现ISP与地面温度之间具有正相关关系,为通过绿化建设改善...     

利用混合光谱分解与SVM估算不透水面覆盖率

对比了线性混合光谱分解模型(SMA)与支持向量机(SVM)在TM影像上估算不透水面覆盖率(ISP)的精度,通过SVM模型拟合TM像元光谱特征与样本ISP间的关联而获得对未知像元ISP的估算能力。对于天津市主城区的TM影像,选择学校区、工矿区和住宅区的高分辨率影像分类结果作为训练样本(7020个)和验证样本(1500个),SVM模型的ISP估算均方差(15.4%)优于SMA估算结果(19.4%);在增加缨帽变化“绿度分量”及混合光谱分解“高反射率分量”作为SVM特征变量后,ISP估算精度提高为12%。研究结果表明：SVM模型能够拟合各像元光谱组分间非线性关系且具有较好小样本泛化的性能,适用于地面样本较少的大区域ISP制图;增加与ISP相关性大的光谱特征向量作为SVM输入能提供更多的区域地物空间分布信息,能够调整无样本的地表类型的ISP估算值,提高区域ISP估算的整体精度。     

城市不透水表面遥感估算研究

作为城市化水平的关键指示因子,不透水表面已经被广泛应用在城市生态环境评估中。利用TM影像,采用附有限制条件的线性光谱混合模型对北京城区的不透水表面分布进行空间分析。通过高反照率、低反照率、植被及土壤4类光谱端元的线性组合表征城市土地覆盖类型,综合剔除噪声影响后的高、低反照率分量,估算北京城区不透水表面分布。研究结果表明：利用附有限制条件的线性光谱分解得到的RMS平均值为0．003428。其不透水表面分布结果与同期spot-5对比验证,R2为0．932,均方根误差为0．086,结果令人满意。     

Spatiotemporal changes of urban impervious surface area and land surface temperature in Beijing from 1990 to 2014

This study examined changes in urban expansion and land surface temperature in Beijing between 1990 and 2014 using multitemporal TM, ETM+, and OLI images, and evaluated the relationship between percent impervious surface area (%ISA) and relative mean annual surface temperature (RMAST). From 1990 to 2001, both internal land transformation and outward expansion were observed. In the central urban area, the high-density urban areas decreased by almost 7 km², while the moderate- and high-density urban land areas increased by 250 and 90 km², respectively, outside of the third ring road. From 2001 to 2014, high-density urban areas between the fifth and sixth ring roads experienced the greatest increase by more than 210 km², and RMAST generally increased with %ISA. During 1990–2001 and 2001–2014, RMAST increased by more than 1.5 K between the south third and fifth ring roads, and %ISA increased by more than 50% outside of the fifth ring road. These trends in urban expansion and RMAST over the last two decades in Beijing can provide useful information for urban planning decisions.     

Mapping urban growth of the capital city of Honduras from Landsat data using the impervious surface fraction algorithm

This study developed an impervious surface fraction algorithm (ISFA) for automatic mapping of urban areas from Landsat data. We processed the data for 2001 and 2014 to trace the urbanization of Tegucigalpa, the capital city of Honduras, using a four-step procedure: (1) data pre-processing to perform image reflectance normalization, (2) quantification of impervious surface area (ISA) using ISFA, (3) accuracy assessment of mapping results and (4) change analysis of urban growth. The mapping results compared with the ground reference data confirmed the validity of ISFA for automatic delineation of ISA in the study region. The overall accuracy and Kappa coefficient achieved for 2001 were 92.8% and 0.86, while the values for 2014 were 91.8% and 0.84, respectively. The results of change detection between the classification maps indicated that ISA increased approximately 1956.7 ha from 2001 to 2014, mainly attributing to the increase of the city’s population.     

Multi-resolution integration of land cover for sub-pixel estimation of urban impervious surface and forest cover

Abstract

A methodology is presented for estimating percent coverage of impervious surface (IS) and forest cover (FC) within Landsat thematic mapper (TM) pixels of urban areas. High-resolution multi-spectral images from Quickbird (QB) play a key role in the sub-pixel mapping process by providing information on the spatial distributions of ISs and FCs at 2.4 m ground sampling intervals. Thematic classifications, also derived from the Landsat imagery, have then been employed to define relationships between 30 m Landsat-derived greenness values and percent IS and FC. By also utilizing land cover/land use classification derived from Landsat and defining unique relationships for urban sub-classes (i.e. residential, commercial/industrial, open land), confusion between impervious and fallow agricultural lands has been overcome. Test results are presented for Ottawa-Gatineau, an urban area that encompasses many aspects typical of the North American urban landscape. Multiple QB scenes have been acquired for this urban centre, thereby allowing us to undertake an in-depth study of the error budgets associated with the fractional inference process.     

影像分割的城市不透水面信息提取

针对线性光谱混合分解在端元选取中的不足,该文提出了结合影像分割的线性光谱混合分解不透水面估算模型。选取植被、高反射率、低反射率、土壤4种端元,利用线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解两种模型,以2010年的TM5遥感影像为数据源对哈尔滨市主城区的不透水面进行估算,并对两种模型进行了对比分析。研究结果表明:线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解的平均绝对误差分别为19.84%和14.76%,说明结合影像分割的线性光谱混合分解模型比线性光谱混合分解方法的估算精度高。     

CBERS-02B多光谱数据在城市不透水面 估算中的可用性研究

以厦门岛为研究区,以CBERS-02B的CCD影像为数据源,采用基于可变端元的线性光谱混合模型估算了城市不 透水面组分含量,并探讨了该方法的实现过程与优势。通过端元评估确定了研究区的４个典型端元,即高反射不透水 面、低反射不透水面、高反射土壤和植被。在此基础上,以高、低反射不透水面端元的组分含量对城市不透水面含量 进行估算。精度评价结果显示：基于可变端元的方法要优于一般带全约束法;而在混合像元分解过程中加入全色波段 （band5）有助于提高模型估算精度,使得在像元尺度的精度与采用Landsat的已有报道相近,而在土地利用单元尺度实 现了对城市不透水面的无偏估计。研究实例也表明,尽管目前CBERS-02B数据在辐射定标和地理定位等方面还有待改 进,通过采用适当的处理过程和技术手段,依然能利用该数据对城市不透水面进行有效估算。     

基于遗传算法的BP网络实现海底底质分类

本文利用灰度纹理共生矩阵和两个分维数作为特征矢量,采用遗传算法训练BP网络,进行海底底质监督分类。以海底侧扫声纳图像为例,通过实测数据验算,取得了理想的效果。     

改进遗传算法优化灰色神经网络隧道变形预测

针对目前隧道变形预测方法的不足,该文提出了使用改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。改进遗传算法策略:在种群繁衍过程中根据个体的适应度进行排序,再将排序后的种群均分为3个部分,按照比例对3个部分进行选择,最后从适应度较大的部分中随机选取个体在重新补充到种群中。改进型遗传算法可以避免陷入局部收敛成功找寻全局最优解,提高收敛速度。该文利用实际隧道监测数据进行实验,验证改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。实验证明,改进型遗传算法优化灰色神经的隧道变形预测模型在进行隧道拱顶下沉量预测时有着更高的精度、更好的稳定性。