一种快速提取不透水面的新型遥感指数

首次采用复合波段的形式创建了归一化差值不透水面指数(normalized difference impervious surfaceindex,NDlSI).它可以用于大区域范围内快速、自动地提取不透水面信息.通过Landsat ETM 和ASTER两种影像的实验证明,新的指数能够有效地增强不透水面信息,并具有较高的提取精度.     

多时相Landsat影像的平原河网区不透水面信息提取方法与应用

不透水面是衡量城市生态环境的重要指标,针对平原河网区不透水面与水体、裸土等地物较难区分的问题,以苏北里下河平原快速城镇化区为研究对象,利用多时相Landsat影像为数据源,基于像元光谱特征及其季节性变化分析,构建了基于时序NDWI、NDVI和NDBI的决策树模型,并利用GIS空间分析技术对不透水面的时空变化特征进行了分析。结果表明：多时相光谱信息可有效改善水体、裸土和稀疏植被等像元与不透水面的混分,2005年和2016年的不透水面分类总体精度和Kappa系数均在0.85以上,合理反映了不透水面以向东和向南扩张为主的趋势特征,年均扩张速度约为6.7 km²。研究成果为该区城镇化下的生态环境效应研究提供数据基础,同时可为其他平原河网区不透水面信息提供借鉴和参考。     

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.     

徐州市城市不透水面变化及其影响因素分析

基于多年遥感数据,分析徐州市1997-2017年间城市不透水面的时空变化特征及其影响因素.研究表明:①随着城市经济社会的持续发展,城市不透水面增长是一种普遍现象和必然趋势.但研究区内,城市不透水面时空变化特征既复杂多样,也存在一些共性特征.②自然条件和经济社会发展状况对城市不透水面变化都有影响,但自然条件主要影响不透水面空间结构特征,而经济社会因素主要影响不透水面变化的规模和速率.③研究区内经济发展因素对城市不透水面变化的作用要大于人口因素,但不同等级城市影响其不透水面变化的经济动力不同,大城市受多种经济因素综合作用,不透水面变化速率较稳定,而小城市影响不透水面变化的经济因素较为单一,不透水面扩张速度起伏不定.     

地表不透水面信息遥感的主要方法分析

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。     

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。     

流域尺度的不透水面遥感提取

一个地区的不透水面覆盖度不仅是该地区城镇化程度重要指示因子,也是该地区生态环境状况的重要指示因子.现有的不透水面遥感提取方法,多集中在城区尺度上.而流域尺度上快速、准确的不透水面遥感提取方法在国内外还鲜有研究.本研究以覆盖海河流域同一季节的Landsat影像为数据源,利用已有土地利用数据集中的道路、城市、农村和工业用地...     

基于数据挖掘技术的流域不透水面及变化信息提取

流域不透水面是流域水循环模拟的重要参数,科学的估算方法对于城市化地区的水量与过程模拟、面源污染的估算、气候变化模拟预测等具有重要意义和实际价值。利用1988年、1994年、2002年三个年份的TM数据,以区域不透水面及其变化信息提取为研究对象,采用现场调查与计算机辅助分类相结合的方法,应用基于数据挖掘技术的决策树方法对区域不透水面进行信息提取,在此基础上,采用基于数据挖掘的混合法探测技术提取不透水面变化区域和变化类型。变化监测的总精度平均达到89%,足以满足水文模拟的需求。     

南昌地区不透水面信息自动提取

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。     

基于多时相遥感影像的海岸线变化监测研究

随着社会经济的高速发展,沿海经济带正发生着日新月异的变化,海岸线环境发生了巨大改变。利用遥感技术不受时间、空间限制的特点,研究海岸线变化监测,有利于掌握海岸线分布情况,监测海岸线沿线生态环境。本文是基于多时相遥感影像,开展辽宁省大陆海岸线变化监测研究。     

“全域-局部”不透水面信息遥感分步提取模型

提出"全域-局部"遥感信息分布提取模型,通过计算和整合影像局部范围内的空间和光谱特征来优化全域上光谱混淆较大像元的提取精度。模型分为两个主要计算步骤:"全域"前分类与"局部"后分类;"全域"前分类将仅划分出满足一定精度阈值标准的像元,而"局部"后分类则在此部分分类结果基础上,进一步发掘和计算已分类像元所蕴含的信息来辅助对全域未分类像元的提取。在不透水面专题提取过程中,采用支持向量机SVM作为前分类器,通过控制精度阈值所对应的分类后验概率产生部分分类结果;采用调节最小距离分类器作为后分类器,根据一定的权重整合像元局部范围内的空间与光谱信息,代替了传统的全域光谱信息来优化分类。实验采用TM5影像以及所对应的NLCD(National Land Cover Data)标准不透水面产品作为测试集,"全域-局部"模型对应单一SVM模型的提取精度由80.31%提高为82.73%,局部后分类器精度较单一SVM模型由54.27%提高到59.94%。实验证明该模型具有较明显的精度提升且能够较好地解决不透水面与裸土混淆的问题,并得到空间形态上更为完善的不透水面提取结果。     

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。     

融合多源时序遥感数据大尺度不透水面覆盖率估算

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。     

富锦市土地利用景观格局遥感分析

针对基于小尺度的县域土地利用变化监测成果比较缺乏的问题,该文结合GIS、RS技术,采用11个景观格局指数,分析富锦市2000年和2009年土地利用景观格局变化。结果表明:近10年间,耕地是该市最大的景观类型;整个景观的破碎化程度增加显著,各景观类型之间的分布关系变得复杂,分布逐渐趋向分散,景观类型向着多样化和均衡化方向发展;人文驱动是富锦市近10年景观格局动态变化的主要驱动因素。     

应用遥感和GIS技术提取城市建成区及驱动力分析——以南京市为例

本文以南京市为例,应用2001年11月16日Landsat7 ETM+和2005年中巴资源卫星遥感影像(校正后的4、3、2波段假彩色合成影像),采用遥感和GIS相结合的技术,对南京市建成区进行动态监测,并结合相关资料分析南京市建成区扩张特点以及驱动力。结果表明,南京市建成区主要是向西南和东北方向扩展,扩张特点为近郊城市化、郊区近郊化、农村城镇化。这种变化主要是受区位因素、社会经济和政策等因素影响。     

Improving impervious surface estimation: an integrated method of classification and regression trees (CART) and linear spectral mixture analysis (LSMA) based on error analysis

Classification and regression tree (CART) has been widely implemented to estimate impervious surface, an important indicator of urbanization and environmental quality. Although the CART algorithm gains higher overall accuracy than linear regression models, only very few studies have noticed that reliability of CART is affected by systematic errors. Especially, CART typically overestimates impervious surfaces in low-density urban areas and underestimates them in high-density urban areas. The primary objective of this study is to develop an improved integrated method to estimate impervious surface with higher accuracy by reducing the systematic errors of CART. This improved method was applied to three urban areas, Chicago (United States), Venice (Italy), and Guangzhou (China) to examine its effectiveness. When compared with the conventional CART, overall mean average error (MAE) and root mean square error (RMSE) of improved method are decreased by 22.64% and 20.93%, respectively, and R² rises from 0.9 to 0.96. In high-density impervious surfaces, where intensely developed urban area is located, the MAE and RMSE for the improved method are 0.066 and 0.088, respectively, largely improved from 0.100 to 0.130. Since accurate estimation of high-density impervious surfaces is the fundamental issue for monitoring and understanding the urban environment, the improved method demonstrated in this study is significant.     

不透水面与地表径流时空相关性研究——以杭州市主城区为例

城市化进程中不透水面的扩展对城市地表水文循环产生了显著影响。研究不透水面与地表径流时空相关性能缓解城市内涝灾害,可为"海绵城市"提供建设意见。本文以杭州市主城区为例,提出结合BCI指数(Biophysical Composition Index)的线性光谱分解方法提取不透水面、植被和土壤盖度,提高了传统的线性光谱分解方法的精度。进一步结合SCS-CN模型(Soil Conservation Service Curve Number Method)模拟1990年—2017年杭州市主城区地表径流,在此基础上计算景观格局指数,研究杭州市主城区不透水面与模拟地表径流的时空特征,探究不透水面与模拟地表径流的关系。结果表明:(1)研究区近30年不透水面聚集度较高且呈增长趋势,增长速率趋于平稳,上城区和下城区不透水面面积占比最高,江干区、西湖区和拱墅区增长速率和增长强度相对较大。(2)研究区近30年模拟地表径流不断增长,220—240 mm的径流由中心城区向四周辐射,上城区和下城区模拟地表径流最高,与不透水面的演变趋势总体一致。(3)不透水面的空间格局与模拟地表径流高度相关,不透水面的斑块数量和破碎度与地表径流呈负相关,斑块所占景观比例、斑块密度、斑块聚集等与模拟地表径流正相关,可通过合理控制相关景观指标、优化不透水面空间格局控制地表径流。在此基础上提出了防止城市内涝的建议:增加绿地、花园等用地类型;减少大面积不透水面斑块,划分成更多的小斑块等。