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融合多源时序遥感数据大尺度不透水面覆盖率估算 总被引:1,自引:0,他引:1
不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标,基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。传统大范围不透水面覆盖率估算模型主要基于单一遥感信息与不透水面比例之间的相关性,通过单因子回归模型实现不透水面覆盖率的估算。受限于单一遥感信息的信息量及普适性等影响,这类方法在大尺度不透水面提取中具有较大局限性,估算结果的区域适应性存在较大差异。针对该问题,本文提出基于多特征遥感信息进行不透水面估算的方法,以弥补单一特征在大范围不透水面提取中的不确定性。该方法首先以多时相MOD13Q1、MOD09A1产品、夜间灯光数据(NPP-VIIRS)和Landsat 8 OLI为遥感数据源,从不同角度构建突出不透水面信息的多个指数特征;在此基础上利用多元回归模型建立多因子不透水面覆盖率估算模型,进而实现大尺度不透水面覆盖率的遥感估算。本研究选择分布于全国范围内13个典型城市作为主要研究区对提出的模型进行了验证,结果表明:该方法能够适应不同区域不透水面覆盖率的估算,在复杂城市区域表现出较传统方法更好的效果,明显改善了城市内部不透水面覆盖率的估算精度。 相似文献
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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 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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南昌地区不透水面信息自动提取 总被引:1,自引:0,他引:1
随着城市化进程的不断加速,不透水面成为一种十分关键的地表覆盖类型之一,如何快速获取高精度的不透水面信息成为目前遥感研究的重点话题。考虑不透水面构成复杂、光谱曲线复杂的特征,本文基于决策树思想,通过建成区指数(BUAI)、改进的归一化水体指数(MNDWI),制作研究区植被、水体掩膜,并根据研究区土壤反射光谱特点制作研究区土壤掩膜。通过基于决策树思想的提取模型,结合掩膜文件,逐步剔除透水面,得到不透水面信息。结果表明:该模型提取的不透水面信息总体精度达到了98.27%,Kappa系数为0.86。通过和实地信息对比分析,认为该模型提取结果较为可靠,适用于大范围地区的不透水面信息提取。 相似文献
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针对遥感影像提取不透水面通常会受到自然环境因素影响的问题,该文采用改进的U2-Net模型对北京市五区和南京市五区的Landsat 8 OLI影像进行季节性不透水面提取,探索深度学习提取不透水面时的自然环境影响因素及其影响机制。选择植被、水、裸土及地表温度作为影响因素,通过地理探测器研究以上因素对不透水面提取的影响机制。基于改进的U2-Net模型提取不透水面精度较高,其中北京市研究区域的提取精度为93.81%,南京市研究区域的提取精度为94.04%;4项自然环境因素对不透水面提取精度均有影响,单因素分析中地表温度影响最大,交互作用分析中地表温度与植被覆盖影响最大。研究结果表明:夏季不透水面提取精度最高,受自然因素及交互作用影响最小;提取不透水面建议采用夏季影像。本文探究了自然因素对不透水面提取的影响机制,为进一步不透水面遥感提取和动态差异分析提供有力支撑。 相似文献
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Landsat8不透水面遥感信息提取方法对比 总被引:1,自引:0,他引:1
不透水面是重要的地表覆盖类型,利用卫星遥感影像准确提取不透水面信息对于掌握地表覆盖变化具有重要意义。现有研究已提出了多种不透水面遥感信息提取指数,但目前尚缺乏对这些不透水面指数的系统对比分析。利用Landsat8卫星遥感影像,测试了目前8种主要不透水面指数的提取精度。结果表明,在现有不透水面指数中,垂直不透水层指数能够有效增强不透水面信息,不透水面提取精度最高(89. 6%),其次是比值居民地指数和生物物理组分指数(87. 5%和87. 4%),城市指数与新建筑指数提取精度再次之(82. 9%和80. 0%),归一化差值不透水面指数、归一化建筑指数和基于指数的建筑指数未能有效增强不透水面信息,提取精度较低(75. 0%)。此外,这8种不透水面指数都未能有效解决不透水面与大片裸地光谱混淆的问题,在裸地广泛分布的区域难以准确提取不透水面,平均提取精度仅为71. 0%,影响了不透水面指数的大区域应用。 相似文献
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不透水面是衡量城市化的发展程度和评价城市生态环境质量的重要指标之一。南昌市作为环鄱阳湖生态经济圈的典型代表区域城市之一,准确、及时、高效地获取其不透水面信息对经济发展和生态规划提供全新的决策参考具有重大意义。现有的不透水面研究大多集中在针对单一光学遥感影像数据提取不透水面信息,但受影像数据源的影响,其分类结果往往存在光谱混淆和“椒盐”现象,限制了不透水面分类精度的进一步提高。为了改善这一局面,本文以南昌市为研究区,综合考虑多源遥感影像数据各自具有的影像特征优势,探究基于Sentinel+Landsat影像提取不透水面信息的适用性与优劣性。 相似文献
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针对线性光谱混合分解(LSMA)在提取不透水面过程中无法准确区分裸地和不透水面的问题,该文在LSMA方法基础上引入改进的裸地区域指数(IBAI),提出基于LSMA-IBAI综合指数的不透水面提取方法。该方法首先使用线性光谱混合分解对Landsat 8影像进行不透水面初步提取,然后采用改进后的裸地区域指数提取裸地信息,并构建LSMA-IBAI的综合指数模型,最后通过自适应迭代法对城市不透水面进行精准提取。实验结果表明,该方法能够快速准确地对城市不透水面进行提取,总精度至少提升了1.83%,Kappa系数至少提升了0.04%。 相似文献
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城市化造成的城市扩张给社会和生态环境带来诸多问题,监测城市变化是解决这一系列问题的重要切入点。不透水面数据作为表征城市扩张的重要指标已成为城市化研究的热点。不透水面数据获取及其时间序列变化分析是现阶段研究的核心。相比于早期基于平面地图的不透水面提取,遥感因其能够连续、快速、大范围对地观测而被广泛应用于不透水面的研究。多源数据融合和多种反演方法的提出使不透水面的遥感反演取得不断进步,研究的重心也逐渐由不透水面分类制图转移到亚像元不透水面比例的定量反演。本文从单时相和时间序列2个角度对不透水面比例遥感反演方法进行总结,详细分析了各种方法的优势和不足,并简述和对比了常用精度验证方法;最后总结了现阶段不透水面比例遥感反演方法中存在的问题并提出了解决思路,展望了未来的发展方向。 相似文献
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建设海绵城市是城市雨洪管理的重要举措。但山地海绵城市建设仍在发展探索阶段,并未建立全面的评估体系。目前,山地城市建设未充分利用地表类型信息及评估标准较少结合地形因素。针对此问题,本文基于城市地表覆被类型和地形因素,建立山地海绵城市的生态评估指标。首先获取研究区域两时相地类信息;然后计算地类变化检测结果,并结合高程和坡度评估区域海绵城市建设;最后经评估可知,在两时相间,绿地率增加了0.22%,不透水面率增加了0.46%,建设用地向中地势区间发展,同时获悉其余地类间的变化状况。结果表明,该区域绿地率增加,天然水体保护较好,透水面占比大于不透水面,生态建设与建设用地发展符合山地海绵城市建设原则。 相似文献
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泰安市区不透水面覆盖度遥感估算研究 总被引:2,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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地表不透水面信息遥感的主要方法分析 总被引:3,自引:0,他引:3
全球范围内的城市扩张已使得大量的不透水面取代了以植被为主的地表自然景观,并给生态环境带来了明显的负面影响。不透水面作为一个影响生态环境的关键因子已引起了全社会的广泛关注。如何及时快速地掌握不透水面的空间分布信息,准确无误地量化不透水面的动态变化信息,是城市规划、环境保护亟待解决的现实问题。而遥感以其快速、大范围、多尺度、可重复的对地观测优势为解决这一问题提供了很好的解决方案。不透水面遥感研究经过近十几年的发展已有了长足的进步,多种针对不透水面信息反演的遥感创新技术与方法被相继提出。本文重点分析了这些针对遥感不透水面提出的创新技术,详细地指出了它们的优势和不足,并在此基础上总结了中国遥感工作者在不透水面遥感方面的研究工作。当前许多不透水面信息的反演精度都可以达到85%以上,但是不透水面与裸土和阴影信息的混淆仍是困扰不透水面信息精准反演的主要问题。由于大部分不透水面材料具有和砂土石同源的特点,因此在现有影像光谱分辨率不足的情况下,单靠光谱是很难进一步提高不透水面信息的反演精度,而借助LiDAR等其他辅助数据,将有望帮助解决这一瓶颈问题。 相似文献
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利用雷达干涉数据进行城市不透水层百分比估算 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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高分辨率多光谱影像城区建筑物提取研究 总被引:2,自引:2,他引:2
城区高空间分辨率遥感数据由于存在大量同物异谱和异物同谱现象,应用传统的基于像元光谱分类的方法进行建筑物分类提取难以取得满意的效果。本文发展了一种从高分辨率Ikonos卫星影像上基于知识规则的面向对象分类提取城区建筑物方法,包括如下步骤:(1)融合1m全色和4m多光谱波段影像,生成1m分辨率的多光谱融合影像;(2)分割融合影像;(3)执行基于对象光谱的最近邻监督分类;(4)应用模糊逻辑分类器结合光谱、空间、纹理和上下文特征等知识规则进行建筑物分类。精度统计结果表明,本文提出的分类方法提取城区建筑物取得了93%的精度。 相似文献
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基于混合光谱分解的城市不透水面分布估算 总被引:10,自引:0,他引:10
城市化的一个重要表现就是不透水面分布比率的上升,城市内部不透水面分布是城市生态环境的一个重要指标。对于规模较大的大城市,采用高性价比的中等分辨率影像,获取不透水面的分布,是当前国际研究的一个热点。本研究利用Landsat 7的ETM 影像,在线性光谱分解的技术上,提取了上海市的不透水面分布并对其空间特征进行了分析。研究揭示,ETM 影像对于城市尺度的信息提取,其成本是较低的;对于城市地域来说,利用植被、高反照度、低反照度和裸露的土壤四种最终光谱端元的线性组合,可以较好地模拟ETM 波谱特征,而除了水面以外的高反照度、低反照度两种最终光谱端元,可以较好地表达城市不透水表面信息。结果显示,利用中等分辨率影像对上海中心城区不透水面分布提取的精度还是令人满意的,总体上,上海市不透水面分布比率较高,不透水面分布的空间差异进一步揭示了城市土地覆被空间结构以及城市空间扩展的差异性。 相似文献
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Quantifying impervious surfaces in urban and suburban areas is a key step toward a sustainable urban planning and management strategy. With the availability of fine-scale remote sensing imagery, automated mapping of impervious surfaces has attracted growing attention. However, the vast majority of existing studies have selected pixel-based and object-based methods for impervious surface mapping, with few adopting sub-pixel analysis of high spatial resolution imagery. This research makes use of a vegetation-bright impervious-dark impervious linear spectral mixture model to characterize urban and suburban surface components. A WorldView-3 image acquired on May 9th, 2015 is analyzed for its potential in automated unmixing of meaningful surface materials for two urban subsets and one suburban subset in Toronto, ON, Canada. Given the wide distribution of shadows in urban areas, the linear spectral unmixing is implemented in non-shadowed and shadowed areas separately for the two urban subsets. The results indicate that the accuracy of impervious surface mapping in suburban areas reaches up to 86.99%, much higher than the accuracies in urban areas (80.03% and 79.67%). Despite its merits in mapping accuracy and automation, the application of our proposed vegetation-bright impervious-dark impervious model to map impervious surfaces is limited due to the absence of soil component. To further extend the operational transferability of our proposed method, especially for the areas where plenty of bare soils exist during urbanization or reclamation, it is still of great necessity to mask out bare soils by automated classification prior to the implementation of linear spectral unmixing. 相似文献
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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。 相似文献