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。     

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。     

全球地表覆盖数据辅助多源影像融合提取城市不透水面

本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特征和空间特征,有利于提升复杂城市区域的不透水面和非不透水面区分能力。然后利用GlobeLand30数据的类别信息自动获取初始分类样本,基于融合影像的丰富光谱信息构建多种植被指数、水体指数和建成区指数,对初始分类样本进行优化。最后利用优化后的训练样本,使用光谱、地物指数等特征训练分类器,实现城市不透水面的自动准确提取。本文以济南市2019年的高分二号和哨兵二号影像为试验数据,在时相、分辨率与影像均不同的GlobeLand30全球地表覆盖数据辅助下获得了总体精度优于92%的不透水面提取结果,验证了本文方法的有效性。     

基于改进NDBI指数法的不透水面信息提取

从对不透水面信息的光谱特征入手,分析了不透水面在Landsat ETM+遥感影像上第3、4、5、6波段与其他地类的光谱差异,发现利用归一化植被指数(NDVI)设定合适阈值可以剔除植被信息;构建了一种改进NDBI指数的不透水面信息提取算法,并以福州市为研究区,对该算法进行了验证。结果表明,与常规的NDBI指数法相比,改进后的方法能有效地将不透水面与稀疏植被、裸地区分开,大大提高了不透水面信息的提取精度。     

基于Sentinel-2A和Landsat8的城市不透水面的提取

城市不透水面相关研究对城市的发展至关重要.为了提取城市不透水面盖度,通常采用线性光谱混合分析方法,在亚像元尺度上计算混合像元内的不透水面面积比例.由于端元光谱曲线存在误差,导致不透水面盖度提取精度较低,因而提出端元优化方案,通过Sentinel-2A影像选择比较纯净的端元,利用其光谱信息优化从Land-sat8影像中选...     

一种基于DELSMA模型的城市不透水面提取方法

针对线性光谱混合分解(LSMA)模型在端元个数不变的情况下易造成不透水面被高估或低估的问题,该文提出了基于影像分层的变端元线性光谱混合分解(DELSMA)模型。以城市不透水面为研究目标,采用Landsat 8陆地成像仪(OLI)影像为实验数据,对比分析DELSMA模型和LSMA模型提取的不透水面精度。与LSMA模型分解结果进行对比,DELSMA模型相关系数从0.898 2提高到0.947 3,拟合优度从0.804 7提高到0.896 3,均方根误差从0.089 5减少到0.079 1,从精度验证结果可以看出,基于影像分层的DELSMA模型对混合像元的分解效果优于LSMA模型。实验结果表明:影像分层降低了场景复杂度,有效减少了同物异谱和异物同谱的干扰;采用变端元进行混合像元分解,有效减少了计算量和地物类内差异对分解精度的影响,一定程度上提高了不透水面的提取精度。     

一种基于TM影像的不透水面信息提取方法

针对TM影像不透水面提取的研究,通过综合分析被广泛应用于提取不透水面的归一化差异不透水面指数法和归一化差异植被指数法,从而提出一种改进的快速提取不透水面的方法--实验指数组合法,即通过将植被指数取反减去水体指数。以高分影像ZY3和可提供经纬度信息的Google Earth作为参考,将归一化差值不透水面指数、归一化差值植被指数和实验指数组合法得到的提取结果分别进行评价,获得了图像的分类精度,对比可知实验组合指数法的精度高于其他两种指数结果,其精度为88.16%。     

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.     

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。     

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。     

利用影像纹理和阴影信息提取城市不透水面的方法——以咸阳市为例

利用2012年的咸阳市资源三号卫星影像,同时利用光谱信息和纹理信息对咸阳市的地表进行监督分类,使用阈值和开闭运算提取阴影,并通过TM影像提取NDBI等指数辅助归类,优化分类结果,提高提取不透水层信息的准确率,旨在为城市合理布局,减少城市内涝等提供基本信息。研究结果表明,利用多源遥感卫星影像,同时考虑光谱和纹理信息的分类方法进行不透水面的提取精度提高了17.2%,对阴影检测和归类处理提取精度进一步提高了2.7%,方法简便可行,结果稳定可靠;咸阳市研究区地表不透水率为30.73%,不透水率相对较低,城市生态环境较好;不透水面主要分布在渭河以北老城区。     

Landsat8不透水面遥感信息提取方法对比

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。     

基于Grabcut融合多源数据提取不透水面

快速城镇化是造成城市内涝加剧的重要原因之一。城市不透水面面积的显著增长是快速城镇化的直接表现。为了实时提供准确的城市不透水面区域情况,开展多源数据融合不透水面的提取研究,结合多光谱影像和高空间分辨率卫星影像丰富的光谱和空间信息、机载激光点云数据的高程和强度信息等优势,将基于图论的最优分割方法引入不透水面提取中,将不透水面的提取转换为不同数据源下的最优标记问题,通过多源特征融合获得更精确的提取结果。以广州市为例的研究结果表明,与传统遥感方法及单一数据提取法相比,这一方法的精度得到了明显提高,并且大大减少了提取过程中的人工干预,使算法具有更高的适应性和稳定性。     

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。     

组合核支持向量回归提取高光谱影像不透水面

由于城市地表组成的复杂性,基于单核函数的支持向量回归模型很难满足精度。本文结合空间-光谱组合核函数和支持向量回归,提出了一种提取高光谱影像不透水面丰度的改进算法。首先从高光谱遥感图像上提取波谱特征和多通道灰度共生矩阵空间纹理特征,选取研究区10%像元特征数据作为训练数据,以线性加权求和核为多核组合方式,建立结合光谱信息和空间信息的组合核支持向量回归模型。然后,用生成的回归模型预测未知像元不透水面丰度值。最后,对实验结果进行评价。在模拟数据试验中,本文算法比单核回归均方根误差平均降低1.4%,决定系数比单核回归平均提高0.6%。在Hyperion数据两组试验中,该算法比单核回归均方根误差平均降低1.8%,决定系数比单核回归平均提高11.7%。模拟和真实两种高光谱数据实验中,本文算法均得到了空间形态上更准确的不透水面结果,单核回归结果存在失真现象。研究结果表明:本文算法能够有效提取城市不透水面丰度,与单核方法相比有较明显的精度提升。     

基于NDVI背景场的雪盖制图算法探索

NDSI算法提取MSS雪盖面积时,受到MSS影像缺少短波红外波段的局限。为充分精确提取MSS影像的雪盖面积,本文探索一种以NDVI为背景场的雪盖制图新思路。该方法首先在辐射校正时利用6S模型反演地表反射率,然后根据各地物的光谱特性差异和NDVI特性差异,在ENVI软件SPECTRAL模块中创建冰雪光谱阈值查找表。通过ETM＋和TM影像的三个例证,详细阐明该算法流程以及查找表的创建,并以NDSI对其雪盖制图进行精度验证。结果一致表明,与常规的分类方法（最大似然法）相比较,本文探索的NDVI背景场算法有更高的总体精度和Kappa系数。     

基于高分一号与Landsat-8影像的水体浊度反演比较

为分析高分一号WFV传感器16 m遥感影像在水质反演方面的能力,本文选取南四湖为研究区,以高分一号卫星影像与Landsat-8卫星OLI影像为数据源,结合地面同步实测水体浊度数据,建立反演水体浊度的原始光谱反射率模型、归一化反射率模型和波段比值模型,并对各模型进行精度评价,分别比较两个传感器在浊度反演能力方面的差异。结果表明:利用高分一号WFV 16m遥感影像进行水质反演具有较高的精度,且具备更高的空间分辨率和更短的重访周期,可以替代Landsat-8多光谱数据。     

ASTER和TM/ETM+遥感数据融合监测土地覆盖变化

在人们纷纷选择IKONOS、QUICKBIRD、SPOT-5等高分辨率影像监测土地利用/覆盖变化之际,以北京海淀区为例,尝试采用Brovey变换和主成分分析(PCA)法融合ASTER、TM/ETM+中等分辨率影像,充分利用ASTER、TM/ETM+数据的多光谱和较高空间分辨率特性,挖掘其在土地覆盖变化监测中的潜力,为大规模监测土地利用/覆盖变化提供科学参考。研究将2003年ASTER多光谱3N、2、1波段与1999年ETM+PAN波段进行Brovey变换;1992年TM543与1999年ETM+PAN波段进行PCA融合,快速发现土地覆盖变化信息。经验证,变化发现精度达92.50%,符合项目精度要求。试验表明:在缺乏高分辨率影像的地区,选择价格相对便宜的AS-TER和TM/ETM+数据,采用Brovey变换和主成分分析(PCA)法进行融合,可有效监测土地覆盖变化,节约动态监测成本,二者具有很大的应用价值,值得推广。     

Fuzzy ARTMAP算法在城市不透水面估算中的应用研究

为了克服线性光谱混合分析模型的缺陷,兼顾Landsat ETM+和Quickbird遥感数据多源信息及Fuzzy ARTMAP神经网络自适应学习的优势,提出了利用Fuzzy ARTMAP方法来估算城市不透水面覆盖度(ISP)。以武汉市为例,结果表明,与线性光谱混合分析模型相比,基于Fuzzy ARTMAP神经网络方法估算结果精度较高,与实际城市不透水面覆盖度分布范围一致。