城市居住单元绿地景观遥感环境研究

城市是人类改造最彻底的景观,城市中的居住单元是与市民最息息相关的景观单元。绿地是居住单元的重要自然要素,在调节气候、改善环境质量、吸尘消声等方面起着重要作用,在一定程度上反映了居住单元景观质量的优劣。遥感、地理信息系统与景观生态学理论共同形成了对生态系统空间格局进行研究的独具特色的研究模式,而利用景观指数对空间格局进行定量化研究是这种研究模式的基本内容。传统的景观指数研究多基于TM、SPOT影像在较大尺度上开展,基于高分辨率遥感影像在居住单元这样的小尺度上研究景观格局还较少。本文具体介绍了利用高分辨率遥感影像提取居住单元绿地景观斑块的整个过程,并选取绿地覆盖率、斑块密度、分维数、均匀度指数和最大斑块指数等指数,分析了厦门居住单元的绿地景观结构,最后采用模糊评判的方法对选取的居住单元作综合评价。     

基于高分辨率遥感影像的城市小区交通可达性评价——以厦门市为例

居住小区是与人们生活密切相关的单元,居住小区交通可达性是衡量小区环境好坏的一项重要指标。高分辨率遥感影像的空间分辨率可达到0.6m甚至更高,使得从居住小区的尺度研究交通可达性成为可能。本文从区域交通环境、路网可达性和设施可达性三个影响因子出发,根据高分辨率遥感影像的特点构建了居住小区交通可达性评价的指标体系,并对厦门市的实际情况进行实证分析,最后对选取的50个居住小区的交通可达性做出了综合评判。结果表明,利用高分辨率影像进行城市交通可达性评价是一种简便可行的方法。     

厦门典型居住区环境质量高分辨率遥感评价

本文根据高分辨率遥感影像的特点,以及给定的人居环境区即居住单元定义、以及划分方法得到了厦门市四个典型的城市居住单元各地物种类分布图等研究数据。依据上述数据,在选取建筑容积率参数基础上,同时研究并提出了平均可视面积等指标及其相关分析方法。通过对这些参数分别进行计算,最终得到各相关参数的具体结果。最后采用模糊评判的方法,并通过问卷调查和专家打分等方式得到各参数指标的评判矩阵,通过运算得到各居住单元综合指标评价的最终结果。     

基于规则库的高分辨率遥感影像质量评价

针对高分辨率遥感影像质量评价缺少客观、全面、定量方法的问题,提出了一种基于规则库的高分辨率遥感影像质量评价方法,构建了灰度统计特征、纹理特征、影像清晰程度等3个指标项及综合质量评价模型,并采用12景高分辨率遥感影像进行了实验验证。结果表明,该方法可准确评价高分辨率遥感影像的质量,实现了高分辨率遥感影像质量评价的主客观一致性。     

高分辨率遥感影像道路提取方法综述

从高分辨率遥感影像的特点出发介绍了道路在高分辨率遥感影像上所具有的特征,介绍了道路提取的基本方法和研究现状,对现有几种代表性的道路提取方法进行了详细地分析,并对高分辨率遥感影像上道路提取的研究前景进行了展望.     

基于高分辨率遥感图像的人口估算研究

随着遥感和地理信息系统技术的迅速发展，遥感和地理信息系统已成为进行人口估算的重要手段，本文以高分辨率遥感影像为主要信息源，应用地理信息系统软件Arcview3．2，采用居住单元估算法和土地利用密度法两种方法分别对银川市金凤区主城区进行人口估算。结果表明采用这两种方法估算出的结果差异不大，居住单元估算法更适合于估算农村及城市周边小区域的人口，而土地利用密度法则适合于对一些中小城市进行人口估算。     

高分辨率遥感影像分割方法研究

在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。     

基于IKONOS的道路信息提取方法研究

道路作为现代交通体系的主体,是遥感测绘工作中获取的重要地理信息。基于高分辨率遥感影像,对其特征信息进行准确并有效的提取,具有重要的意义。在分析道路的光谱和形状特征基础上,基于IKONOS高分辨率遥感影像,利用NDVI和NDBI两种方法,探究针对高分辨率遥感数据类别特征的较为有效的道路提取方法。结果表明,NDVI方法能够较有效地提高在高分辨率遥感影像上提取道路信息的精度。     

基于高分辨率影像城市建筑物研究

建筑物是城市的重要组成部分,近年来城市化进程不断加快,城市人口与城市建筑物日益增多,及时获取建筑物的空间分布以及建筑覆盖率、建筑容积率等相关指标,有利于城市居住环境状况进行科学评价,促进土地利用优化配置,还可为交通与通讯等科学规划提供参考.随着高分辨率影像应用的日益推广以及信息提取技术的不断提高,利用高分辨率卫星影像提取城市建筑物及建筑覆盖率、建筑容积率等指标与传统手段相比具有快速、高效等特点,得到广泛应用并取得丰硕成果.本文在前人研究的基础上,对基于高分辨率城市建筑物提取及相关研究的理论基础、存在问题、发展趋势进行了深入分析,对于高分辨率影像城市建筑物研究系统化、促进城市遥感的深化具有重要意义.     

纹理特征与视觉注意相结合的建筑区提取

提出一种有效提取高分辨率遥感影像建筑区的算法。通过模拟人类视觉系统感知环境的过程,引入视觉注意机制,提出基于自信息最大化视觉注意机制的建筑区显著指数。根据建筑区在高分辨率遥感影像中的特点,基于时/频域的纹理分析,提出一种针对建筑区的纹理特征描述方法,实现了建筑区的高效提取。通过对8组高分辨率遥感影像进行试验,验证了本文算法的有效性。     

三维街景数据在特大城市街区道路环境现状评估中的应用——以北京市为例

从特大城市街区单元的道路环境问题入手,在明确了三维街景数据获取方式与特点的基础上,设计了基于三维街景数据的城市区域街区单元的评估模式。这种借助于倾斜摄影测量和车载移动设备的三维街景数据,将大大提高城市区域评估的效率和准确率,并高效扩大评估的范围。本文基于这种最新的城市区域评估模式,利用街区道路环境现状评估模型对北京市典型区域实现了街道环境的评估。通过对街区单元的道路环境现状评估结果发现,基于三维街景数据的特大城市街区单元道路环境现状评估模型对于提高评估效率和准确率具有大幅帮助。同时发现,北京市机动车占道、绿蔽缺乏、栏杆恶劣、街道失落的情况仍很严重,街区单元道路环境的改善任务仍很重。研究成果将为城市精细化管理和城市设计提供数据支撑,为城市形象改善提供坚实基础。     

一种高分影像建筑区分块表示与合并提取方法

建筑区是一种重要的人工地理要素,利用高分辨率卫星影像可以在更精细的尺度上获取建筑区信息。针对建筑区这类结构复杂、面积相对较大的地物类,提出一种分块表示与合并提取方法。首先,通过角点上下文约束来划分图像,并将获得的图像块作为影像处理的基本单元;然后,利用空间变异函数来建模每个图像块并提取特征描述参数,进一步通过主成分变换实现建筑区图像块的结构特征表示;最后,根据图像块空间结构特征的相似性实现建筑区的判别。实验结果表明,该方法能够有效实现高分影像建筑区的提取,并且对不同分辨率的高分影像表现出良好的适应性。     

结合对象关系特征的高分辨率卫星影像建筑物识别方法

基于面向对象特征影像分析的思想,提出了一种结合建筑物和阴影对象邻近关系特征的建筑物识别提取方法。在多尺度影像 分割的基础上,利用对象的光谱和形状等特征,建立简单的分类决策树,提取粗略的建筑物候选区和相对准确的阴影区。计算相邻 近阴影对象和建筑物对象的关系特征,建立简单的知识规则,即可从建筑物候选区中消除广场等噪音,获得准确有效的建筑物目标 信息。通过QuickBird卫星影像的实验,证明了该方法在高分辨率卫星影像建筑物目标识别中具有相当的适用性和准确性。     

The use of WorldView-2 satellite imagery to model urban drainage system with low impact development (LID) Techniques

Within a wide range of best management practices for stormwater management in urban areas, there has been an increasing interest in source control measures. Source controls such as low-impact development (LID) techniques are potentially attractive as retrofit options for older developed areas that lack available land to implement conventional measures such as stormwater management ponds. Hence, distributed urban drainage models requiring detailed representation of developed drainage areas should be developed to accurately estimate the benefits that LIDs may provide. This study (1) presents a two-stage classification process on a high-resolution WorldView-2 image, and (2) demonstrates how to use the extracted land cover information in the subsequent hydrologic modelling and assessment of different LIDs’ performance. The proposed two-stage classification method achieved an overall accuracy of 80.6%, whereas a traditional pixel-based achieved 68.4% in classifying the same urban area into six land cover classes. From the classification results, the hydrologic properties of micro-subcatchments were imported in the United States Environmental Protection Agency Storm Water Management Model to assess the performance of LIDs. A reduction of run-off volume 18.2% and 37.1% was found with the implementation of porous pavement and bioretention, respectively, in a typical low-rise residential area located in the city of San Clemente, California, US. The study demonstrates the use of high-resolution remote sensing image to aid in evaluating LID retrofit options, and thus benefits in situations where detailed drainage area information is not available.     

基于特征基元的高分辨率遥感影像道路网自动提取技术

高分辨率遥感道路网络的自动提取在城市信息更新等方面具有非常重要的意义。在综述国内外道路信息提取进展的基础上,本文提出一套基于特征基元的道路网提取方法体系。即采取自下而上的研究路线("影像像元—特征基元—道路单元—道路网络"):首先通过影像大尺度的区域划分获取道路区域,在此基础上进行小尺度分割,提取出特征基元;然后根据基元的形态、走向、亮度、纹理等特征对基元进行模式分类,识别出道路单元;最后根据道路网语义规则将道路单元进行形态学处理及拓扑连接,形成道路网络。     

Stereo analysis of high-resolution SAR images for building height estimation in cases of orthogonal aspect directions

SAR stereo image analysis for 3D information extraction is mostly carried out based on imagery taken under same-side or opposite-side viewing conditions. For urban scenes in practice stereo is up to now usually restricted to the first configuration, because increasing image dissimilarity connected with rising illumination direction differences leads to a lack of suitable features for matching, especially in the case of low or medium resolution data. However, due to two developments SAR stereo from arbitrary viewing conditions becomes an interesting option for urban information extraction. The first one is the availability of airborne sensor systems, which are capable of more flexible data acquisition in comparison to satellite sensors. This flexibility enables multi-aspect analysis of objects in built-up areas for various kinds of purpose, such as building recognition, road network extraction, or traffic monitoring. The second development is the significant improvement of the geometric resolution providing a high level of detail especially of roof features, which can be observed from a wide span of viewpoints. In this paper, high-resolution SAR images of an urban scene are analyzed in order to infer buildings and their height from the different layover effects in views taken from orthogonal aspect angles. High level object matching is proposed that relies on symbolic data, representing suitable features of urban objects. Here, a knowledge-based approach is applied, which is realized by a production system that codes a set of suitable principles of perceptual grouping in its production rules. The images are analyzed separately for the presence of certain object groups and their characteristics frequently appearing on buildings, such as salient rows of point targets, rectangular structures or symmetries. The stereo analysis is then accomplished by means of productions that combine and match these 2D image objects and infer their height by 3D clustering. The approach is tested using real SAR data of an urban scene.     

一种面向对象的遥感影像城市绿地提取方法

针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,以及受到城市区域范围尺度限制因素的影响,本文提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地专题信息的方法,结合影像分割、影像面向对象模板统计和基于多阀值的模糊分类技术的优势,林地、密草地和疏草地专题信息被提取出来.研究中提出利用基于面向对象多尺度分割算法...     

高分辨率遥感影像在城市三维景观建立中的应用

 高分辨率遥感影像具有高空间分辨率、高清晰度、信息量丰富及数据时效性强等优点，是建立城市三维景观的良好数据源。本文对高分辨率遥感影像在城市三维景观建立中的相关技术与方法进行了初步探讨，对其应用的优势及存在问题进行了简单分析。研究表明，基于高分辨率遥感影像能够快速、便捷、经济地建立高时效性的城市三维景观。