1994～2015年兰州市不透水面变化分析

不透水面的监测与变化分析对于城市化进程的了解、城市景观格局的研究以及生态环境的建设等方面具有重要意义。以兰州市建成区为例,基于Landsat遥感影像数据,采用线性光谱分解模型获取了城市不透水面信息,对不透水面的变化进行研究,结果表明,1994~2015年间,兰州市建成区的不透水面发生了较大的变化,但由于发展空间限制,扩张速率和扩张强度呈现下降趋势,在景观格局上分布越来越集中,形状也趋于相对简单化。到2015年,研究区内的不透水面覆盖度达到较高水平,对于兰州城市未来的发展规划提出严峻考验。     

典型绿洲城市不透水面提取及时空变化分析

选取库尔勒市城区为研究区,以2009、2012、2014年Rapid Eye影像为数据源,利用混合像元分解方法提取了库尔勒市的不透水面信息,分析了不透水面的时空变化特征。选取高程、坡度、坡向、距水系距离、距道路距离、距2009年城区距离、距规划区距离7个因子,利用Logistic回归进一步分析了2009—2014年库尔市不透水面扩张的主要影响因素。结果表明:2009年库尔勒市不透水面所占比例为27.04%,2012年为32.89%,2014年为35.69%;各因素的贡献率依次为坡度、坡向、距规划区距离、距道路距离、距2009年城区距离、距水系距离、高程;整体来看,在交通线密集的地方,城市不透水面分布较多,相对而言交通线稀疏的地方不透水面分布较少,并且具有沿道路轴线发展的趋势。     

基于特征指数合成影像的不透水面提取和分析

不透水面作为表征一个地区城市化水平的关键性指标,其时空变化特征与城市建设密切相关.以济南市重要的泉水补给区南部山区为研究对象,根据植被-不透水面-土壤(V-I-S)城市地表组分模型选取了NDVI、BCI、SBAI、MNDWI和NDUI 5种遥感特征指数构成合成影像,利用最大似然法对特征指数合成影像进行分类获取不透水面信...     

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。     

近30年来南京市不透水面时空演变特征分析

自改革开放以来,我国社会经济发展迅速,城市化水平日益提升,大量人口涌入城市.经济发展与人口激增使得对于城市空间的需求不断增大,与城市空间扩张密切相关的城市不透水面(ISA)是城市空间最重要的经济、生态指标之一,全面、精确地了解城市不透水面长时序的时空演变过程及其特征对于城市的建设与管理具有重要意义.本文以南京都市圈核心地带为研究区,基于最新高分辨率不透水面数据集,对于近30年来的区域不透水面演变过程与特征进行系统与全面的分析,并对未来的城市建设与空间管控提出建议.     

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.     

基于混合光谱分解的城市不透水面分布估算

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。     

多空间尺度下城市热环境与不透水面聚集密度响应关系

针对以往城市热环境与不透水面聚集密度响应规律研究不足的问题,本文以北京市为例,基于MODIS数据计算城建区与边缘区平均温度差值为热岛强度,结合热岛强度等级特征,选取热岛强度等级期望值较高的6个典型区域（Ⅰ西二旗、西三旗、回龙观,Ⅱ东四、地安门、新街口,Ⅲ丰台区中部,Ⅳ四惠、定福庄、东坝,Ⅴ石景山区,Ⅵ北四环四季青桥附近）,研究热岛强度等级与不透水面聚集密度的响应关系;进而利用Landsat数据反演地表温度,研究城建区与精细尺度下地表温度对不透水面聚集密度响应临界点与最优尺度。结果表明：（1）不同热岛强度等级的出现频率、其在白天与夜间的变化程度与不透水面聚集密度有一定相关性,且相近的不透水面聚集密度下所表现出热岛强度的变化特征相似。（2）主要城建区内地表平均温度与不透水面聚集密度的分布特征存在较显著的一致性,随着尺度半径r的增大其响应越明显。且地表温度对不透水面聚集密度的响应存在一个临界点,随着尺度半径r减小,响应临界点逐渐增大：尺度半径r=1000 m时,不透水面聚集密度达到60%后其影响趋于减弱;r=500 m、r=300 m时临界点分别为69%与83%。（3）不同典型区域的最优尺度...     

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。     

宁镇扬地区不透水面增长变化监测及其增长模式分析

不透水面是衡量城市化进程的重要指标,本文以宁镇扬地区为例,引入不透水面变化轨迹、增长模式等方法,定量剖析不透水面时空演变过程.结果表明,研究时段内,在城市化进程的推动下不透水面持续扩张,研究区2015—2019年有301 km2的自然或半自然景观最终转化为不透水景观,年均增长率为0.44％;不透水面格局变化在2017年...     

基于不透水面的城市景观格局时空特征研究

土地利用/覆被变化是人类影响全球环境变化最直接的过程,城市作为人类文明的产物是该过程发生最剧烈的区域.客观、准确、及时的开展动态评估,有助于更好地认识城市的发展现状以及存在的问题.以哨兵影像为数据源,以西咸新区为研究区,通过转移矩阵和土地利用动态度等量化分析,研究了2016-2019年研究区景观格局的动态时空特征.主要研究结果为:①2019年新区各土地利用类型覆盖面积由大到小依次为植被、不透水面、裸地和水体,随着城市化的不断深入,植被面积在不断减少,不透水面面积在逐渐增加,2019年二者的面积占比分别为47.5％和42.6％;②以"绿色发展"为理念,以各新城地域特色和区位环境为基础,各新城的土地利用类型转移存在显著差异,2017年土地利用类型转移最剧烈,其中不透水面面积整体呈显著增加趋势,但沣东新城增加不显著,各新城的植被面积均有不同程度的减少,秦汉新城减少最显著但其植被总面积最大;③2016-2019年西咸新区的不透水面单一土地利用动态度为13.9％,面积显著扩张,其中以泾河新城和空港新城最为突出,分别为26.9％和37.2％;西咸新区的综合土地利用动态度为4.4％,各种土地利用类型转移频繁,综合利用度高,说明西咸新区正处于系统、全方位建设中.西咸新区的快速建设将成为陕西省经济社会发展的新增长点,为地区的人才引进、经济建设、社会进步提供动力,为陕西省丝绸之路的建设和影响辐射做出重要贡献.     

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。     

基于GIS的环渤海湾海岸带环境压力分析

本文从景观格局、海洋资源、植被资源三个角度,探讨了2000年至2013环渤海湾海岸带不透水面空间格局变化对环境压力的影响。研究结果发现:(1)2000年至2013年,不透水面斑块面积增加,斑块密度减少,呈现团聚状分布格局;(2)2000年至2013年,滩涂、0-5m海域和5-10m海域空间资源的损失量分别为464.32km2、151.76km2和12.81km2;(3)研究区内城市建成区的植被减少和不透水面扩张之间呈现明显的此消彼长趋势。     

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。     

Sentinel+Landsat融合影像的城市不透水面积参数获取

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。     

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。     

深度学习提取不透水面的自然环境影响因素研究

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。     

1987-2015年宁波市不透水面时空变化分析

全面掌握城市不透水面变化规律和现状,对于城市化进程研究、城市规划发展和生态文明建设等具有重要的意义。以宁波市为研究区,基于1987-2015年的Landsat影像,利用完全约束最小二乘混合像元分解法实现宁波市不透水面信息提取,结果表明:完全约束最小二乘混合像元分解法避免了不透水面丰度出现负值的情况,提取精度较好;近30年宁波市不透水面扩张显著,不透水面面积增长近5倍,扩张速率和强度在2007-2010年达到最大,并逐渐趋于平稳,2007年以前宁波市城市扩张以三江口片和各区县(市)主城区为主,2007年后则以新区经济发展带扩张为主。     

基于GEE云平台的山东省不透水面提取

不透水面是衡量城市化发展水平的重要指标,及时、准确地掌握城市不透水面的动态变化对于监测城市地区的发展和环境变化至关重要。利用Google Earth Engine(GEE)云平台和Sentinel-1 SAR数据、Sentinel-2光学数据以及随机森林算法对山东省2020年4月不透水面进行提取。结果表明：使用光学和SAR数据融合的山东省不透水面提取精度为92.17%,Kappa系数为0.79;雷达特征的重要性优于光学特征,光学与雷达数据结合提取不透水面精度更高,错提明显减少;雷达特征对于面状不透水面的提取效果优于线状不透水面,实际使用中应针对不同的应用选择合适的特征。     

基于多时相遥感的鄂尔多斯市不透水面变化分析

不透水面作为城市发展和生态环境的重要评估因子,在保障生态环境健康和城市可持续发展中具有重大意义。本文以鄂尔多斯为研究区,通过融合多时相Landsat和夜间灯光数据,提取1990—2019年的不透水面信息,并利用重心分析法、标准差椭圆理论和景观指数理论分析时空演变规律。研究结果表明:①1990—2019年鄂尔多斯市不透水面经历了快速扩张;东北部不透水面覆盖度高于西南部;不透水面的扩张模式总体上表现为“向外扩张-向内加密”。②东北部扩张速度减缓,西南部扩张速度增快。③不透水面扩张的方向性减弱;不透水面扩张的方向有由“东北-西南”向“东-西”转变的趋势。④斑块数量及边缘斑块破碎度增加,城市与郊区的连通性增强,城市有向周边郊区扩张的趋势。本文研究对于进一步了解城市生态环境健康与城市可持续发展的相关关系具有一定的参考价值。