城市不透水面及地表温度的遥感估算

基于植被-不透水面-土壤模型和全约束最小二乘法混合像元分解模型,从探索城市热岛效应和城市不透水面关系出发,利用TM数据对北京市海淀区的城市不透水面丰度和地表温度进行估算,并在此基础上对二者之间的相关性进行定性分析和定量评价。研究表明:城市不透水面的空间分布和变化趋势与地表温度之间存在明显的一致性,二者相关系数达到0.752 5,这说明城市不透水面信息可以很好地反映城市热环境的空间分布状况。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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.     

一种改进的城市不透水面指数

以Landsat-8为数据源,美国波士顿为研究区,在归一化差异不透水指数(NDISI)基础上,进行热红外波段细化,提出修正归一化差异不透水面指数(Modified NDISI,MNDISI),并对二者进行比较。结果表明,NDISI得到的不透水面总体精度和OK系数分别为84.19%和0.68,MNDISI提取的不透水面总体精度和OK系数达到87.52%和0.749。MNDISI相比NDISI,提取不透水面的效果更优。     

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。     

利用混合光谱分解与SVM估算不透水面覆盖率

对比了线性混合光谱分解模型(SMA)与支持向量机(SVM)在TM影像上估算不透水面覆盖率(ISP)的精度,通过SVM模型拟合TM像元光谱特征与样本ISP间的关联而获得对未知像元ISP的估算能力。对于天津市主城区的TM影像,选择学校区、工矿区和住宅区的高分辨率影像分类结果作为训练样本(7020个)和验证样本(1500个),SVM模型的ISP估算均方差(15.4%)优于SMA估算结果(19.4%);在增加缨帽变化“绿度分量”及混合光谱分解“高反射率分量”作为SVM特征变量后,ISP估算精度提高为12%。研究结果表明：SVM模型能够拟合各像元光谱组分间非线性关系且具有较好小样本泛化的性能,适用于地面样本较少的大区域ISP制图;增加与ISP相关性大的光谱特征向量作为SVM输入能提供更多的区域地物空间分布信息,能够调整无样本的地表类型的ISP估算值,提高区域ISP估算的整体精度。     

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。     

基于Landsat 8数据的城市不透水面及其与热环境的关系研究

利用Landsat8数据,以成都市为研究对象,采用光谱混合分解模型研究估算成都市的不透水面分布信息。通过MNF变换和PPI指数运算,确定高、低反照率,植被及土壤四类光谱端元,并利用Landsat8新增的卷云波段去除云、土壤、沙地等噪声和MNDWI指数去除水体。修正后的高、低反照率组分含量之和即为不透水面含量的估计值。通过将不透水面信息与利用TIRS11波段反演的地表温度进行回归分析,发现两者呈正相关。     

基于CART集成学习的城市不透水层百分比遥感估算

利用Landsat ETM^＋遥感数据，提出了一种基于CART集成学习的ISP遥感亚像元估算方法，将Boosting重采样技术引入CART分析中，用于提高ISP估算的精度。实验结果表明，该方法的ISP估算性能优于传统的单一CART学习算法，从ETM^＋影像中估算的ISP值与真实值之间的相关系数达到0．91，平均偏差为11．16％。     

基于Landsat-8的开封城区不透水面提取

基于支持向量机的监督分类方法以及目视解译等多种方法实现了开封城区不透水面的提取,并对提取方法和结果进行讨论。实验结果表明:①基于SVM的监督分类方法精度比较高,较适合开封主城区不透水面的提取;②开封市主城区北部和西部透水情况较好,南部和东部透水情况较差,开封市主城区建设呈现向西部和北部发展的态势;③开封市主城区建设过程中也注意到对于生态环境的保护,植被和水体等保持有一定的稳定性。同时这些实验也为不透水面遥感提取技术系统中方法的选择及政府相关部门提供了客观参考。     

城市硬化地表格局特征及尺度效应遥感研究

硬化地表增加是城市发展的重要特征之一。应用SPOT遥感影像提取了地表硬化度指数,拟合了地表硬化度和多光谱因子间的关系(Rspot=0.818,p0.001),并以北京市建成区为例进行了硬化地表格局特征研究。结果表明,北京市城区中等和高密度建设用地占绝对优势,高密度或较高密度建设覆盖格局的异质特征主导了北京市中心的总体景观格局。另外,尺度效应研究发现,在高度城市化的大都市,与较高分辨率影像相比,中等分辨率影像提取的地表硬化度精度更高,应用不同分辨率遥感信息提取的硬化地表格局特征有明显差异。     

基于测绘卫星影像的城市不透水面提取

针对城市大尺度的不透水面提取需求,以高分辨率遥感影像为数据源,基于随机森林模型,对光谱和纹理特征进行重要性分析,选出最优参数,实现高精度城市不透水面提取。选取武汉市作为实验区,以资源3号卫星遥感影像为数据源,不透水面提取的总体精度为0.97,所提取的高精度不透水面可为海绵城市的规划和建设提供有效的专题数据。     

利用多源遥感数据进行城市不透水面覆盖度估算

利用深圳实验区4种不同传感器获取的遥感数据,通过CART算法进行城市ISP估算。讨论了多光谱遥感数据的不同波段在ISP估算中的重要性,比较了针对三种不同中分辨率影像建立的ISP估算模型在性能上的差异。实验结果表明,近红外波段对ISP估算结果的贡献最大,具有较高空间分辨率和成像辐射质量的遥感影像得到的估算结果精度较高,所有的估算结果均在实际ISP分布范围的两端分别存在着高估和低估的现象。     

植被调节下的干旱区不透水面覆盖率遥感估算方法

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的居住区指数模型（HSI）广泛应用于区域尺度城市不透水面扩张监测。但是,在干旱区由于受到裸岩、沙漠、戈壁等低植被覆盖区干扰,HSI算法的精度和适应性受到了一定的影响。为解决这一问题,本文利用植被覆盖度作为调节系数,对灯光数据与植被指数进行动态调整,构建了适用于干旱区的城市植被调节不透水指数（VAISI）;然后采用SVR模型,通过机器学习的方法构建了城市不透率参考数据与VAISI之间的非线性关系模型,实现对干旱区区域尺度不透水面覆盖率估算;最后,对模型估算结果进行了精度验证和比较分析。试验结果表明：在干旱区,VAISI解决了由于灯光溢出问题及城市周边裸土等低植被覆盖等因素导致的城市周边裸土像元不透率估算过高问题,一定程度上提高了城市内部不透水面空间分布信息的表达能力,有效克服了非灯光区估算结果高于背景值的现象。平均相关系数R由0.69提升到0.79,RMSE由0.17降至0.14。