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。     

泰安市区不透水面覆盖度遥感估算研究

区域不透水面覆盖度是该区域城镇化程度、生态环境状况的重要指示因子。针对传统线性混合像元分解丰度图经常出现负值或者大于1的情况,采用完全约束最小二乘混合像元分解方法,利用泰安市市区Landsat8 OLI遥感影像提取了其不透水面分布状况,运用高分辨率遥感影像随机采样进行了精度检验,并对该区域不透水面空间特征进行了分析。结果表明:该文方法对泰安市市区不透水面分布提取的精度较高;植被、水体、高和低反照率不透水面4种光谱端元的线性组合,可以较好地模拟OLI影像的波谱特征;高、低反照率不透水面两种光谱端元可以很好地表达泰安市市区不透水面信息。     

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。     

基于光谱混合分解的流域不透水面提取及其动态分析——以于桥水库为例

不透水面不仅是城市非点源污染的主要来源,还是流域生态环境变化的主要因素之一。不透水面的数量、位置、几何形状、分布格局以及透水率与不透水率的比值,均影响着流域的水文环境,因此成为研究热点。本文以天津于桥水库流域为例,综合遥感(RS)与地理信息系统(GIS)技术,从流域尺度上研究1984~2013年间不透水面覆盖度的变化。在ENVI 5.1软件支持下,利用遥感影像获取1984,1994,2004和2013年4个时相的不透水面信息。采用修正后的归一化水体指数剔除水体信息,排除水体对不透水面提取精度的影响。运用线性光谱混合分析法(Linear Spectral Mixture Analysis,LSMA),提取流域不透水面覆盖度。结果表明:流域内不透水面覆盖度大多集中在1~5级,植被覆盖程度较高。近30年间不透水面比例逐年增加,2013年比1984年增加了2.802%,呈线性增长。中等分辨率的遥感影像适合流域尺度的不透水面提取的结果可作为流域水文及规划管理的重要基础性数据。     

不同传感器线性光谱分解反演不透水面的对比——以Landsat ETM+和EO-1 ALI为例

利用线性光谱分解模型,对同日过境的Landsat ETM+和EO-1ALI影像的不透水面信息反演结果进行对比研究,从提取精度、盖度精度两方面对两种传感器影像的不透水面反演能力进行对比。结果表明,ALI反演不透水面的能力优于ETM+,其提取总精度和Kappa系数均高于ETM+高;其均方根误差和系统误差的绝对值都小于ETM+。两者产生差异的原因在于ALI的光谱分辨率和辐射分辨率均高于ETM+。     

基于半约束条件下不透水面的遥感提取方法

不透水面作为城市生态环境的一个重要指标,被广泛应用于城市扩张监测、热岛效应分析及人类活动影响等方面的研究中。线性光谱混合模型构造简单、物理含义明确,是估算不透水面的主要方法。但是全约束的线性光谱混合模型容易在不透水面覆盖较低的地区(0~20%)出现高估,而在不透水面覆盖较高的地区(80%~100%)出现低估。因此,以黑龙江省富锦市为实验区,利用Landsat5 TM图像,讨论了线性光谱混合模型在不同端元数目和约束条件下对不透水面的估算精度,发现三端元(高反射率地物、植被及土壤)半约束条件的线性光谱混合模型估算结果最优,其均方根误差为16.71%,并结合地表温度和植被覆盖度辅助分析,去除了水田对不透水面估算的影响,提高了不透水面的估算精度。     

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。     

多季相混合像元部分分解特征的不透水面分类

针对利用光谱混合分解提取不透水面特征通常受到端元类型和数量的限制,同时植被变化会影响估计精度的问题,该文提出 了一种综合季相和植被变化信息的不透水面提取框架.基于混合像元部分分解算法——混合调谐匹配滤波(MTMF),设计了多季相组合MTMF(SCMTMF)特征和多季相叠加MTMF(SSMTMF)两种策略,构造了不透水面的多季相MTMF特征,将不透水特征与多季相植被指数结合利用支持向量机实现对不透水面的精确分类.结果表明,利用多季相特征得到的不透水面提取效果相较于单季相有较明显的改善,该文所提出的策略有利于提高不透水面的估计精度.     

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。     

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％。     

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.     

利用多源遥感数据进行城市不透水面覆盖度估算

利用深圳实验区4种不同传感器获取的遥感数据,通过CART算法进行城市ISP估算。讨论了多光谱遥感数据的不同波段在ISP估算中的重要性,比较了针对三种不同中分辨率影像建立的ISP估算模型在性能上的差异。实验结果表明,近红外波段对ISP估算结果的贡献最大,具有较高空间分辨率和成像辐射质量的遥感影像得到的估算结果精度较高,所有的估算结果均在实际ISP分布范围的两端分别存在着高估和低估的现象。     

基于Landsat-8的开封城区不透水面提取

基于支持向量机的监督分类方法以及目视解译等多种方法实现了开封城区不透水面的提取,并对提取方法和结果进行讨论。实验结果表明:①基于SVM的监督分类方法精度比较高,较适合开封主城区不透水面的提取;②开封市主城区北部和西部透水情况较好,南部和东部透水情况较差,开封市主城区建设呈现向西部和北部发展的态势;③开封市主城区建设过程中也注意到对于生态环境的保护,植被和水体等保持有一定的稳定性。同时这些实验也为不透水面遥感提取技术系统中方法的选择及政府相关部门提供了客观参考。     

基于Landsat 8数据的城市不透水面及其与热环境的关系研究

利用Landsat8数据,以成都市为研究对象,采用光谱混合分解模型研究估算成都市的不透水面分布信息。通过MNF变换和PPI指数运算,确定高、低反照率,植被及土壤四类光谱端元,并利用Landsat8新增的卷云波段去除云、土壤、沙地等噪声和MNDWI指数去除水体。修正后的高、低反照率组分含量之和即为不透水面含量的估计值。通过将不透水面信息与利用TIRS11波段反演的地表温度进行回归分析,发现两者呈正相关。     

基于测绘卫星影像的城市不透水面提取

针对城市大尺度的不透水面提取需求,以高分辨率遥感影像为数据源,基于随机森林模型,对光谱和纹理特征进行重要性分析,选出最优参数,实现高精度城市不透水面提取。选取武汉市作为实验区,以资源3号卫星遥感影像为数据源,不透水面提取的总体精度为0.97,所提取的高精度不透水面可为海绵城市的规划和建设提供有效的专题数据。