影像分割的城市不透水面信息提取

针对线性光谱混合分解在端元选取中的不足,该文提出了结合影像分割的线性光谱混合分解不透水面估算模型。选取植被、高反射率、低反射率、土壤4种端元,利用线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解两种模型,以2010年的TM5遥感影像为数据源对哈尔滨市主城区的不透水面进行估算,并对两种模型进行了对比分析。研究结果表明:线性光谱混合分解和结合影像分割的线性光谱混合分解的平均绝对误差分别为19.84%和14.76%,说明结合影像分割的线性光谱混合分解模型比线性光谱混合分解方法的估算精度高。     

基于随机森林算法的城市不透水面信息提取——以长春市为例

为了快速、准确地掌握不透水面的空间分布及满足动态变化信息现实需求,本文基于多分类器集成学习的思想,引入随机森林算法,以Landsat8影像为数据源,长春市为实验区,选取光谱特征、纹理测度、空间变换后的独立分量等25个特征变量进行分类研究,根据OOB误差进行重要性分析并试验得出最优的分类模型,实现高精度不透水面信息的提取,最后与传统参数分类法进行比较。结果表明:随机森林算法的总体精度可以达到94%,高出最大似然分类法5.9%,支持向量机算法0.77%,Kappa系数为0.914 3,均方根误差为0.104 3,不透水面的提取精度达95.54%,可以精确地得出所需信息,为城市建设与规划提供有效的专题数据。     

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%。     

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。     

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。     

城市土地利用变化的不透水面覆盖度检测方法

通过分析城市中不透水面数量和分布的变化与城市土地利用变化之间的对应关系, 综合中、高分辨率遥感数据各自的优势, 运用CART算法进行城市不透水面覆盖度(ISP)遥感估算, 基于ISP制图结果对城市土地利用变化进行检测。以山东省泰安市为例开展实验研究, 结果表明, 与传统的变化检测方法相比, 基于ISP的变化检测方法, 不仅能够反映土地利用类型转换的潜在信息, 而且可以灵活地量化定义和解释城市用地变化情况。这种方法为城市土地利用变化信息的提取和分析提供了一种新的思路, 可以作为现有变化检测方法的有益补充。     

基于TM图像的城市不透水面信息提取

基于TM图像,利用遥感技术,以山西省太原市为研究区域,提取不透水面信息.综合比较和分析了被广泛应用的主成分分析法和归一化差值不透水面指数法,进而提出了一种改进的不透水面提取方法——实验图层组合法.利用随机生成的256个分类评价采样点,以可提供经纬度信息的Google Earth作为参考,将通过监督分类方法获得的分别基于原始多波段图像以及主成分分析法、归一化差值不透水面指数法和实验图层组合法得到的分类结果进行了评估,获得了4种图像的分类精度.比较可知,实验图层组合法总体分类精度高于其他3种结果,为87.72％,Kappa系数为0.85.     

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。     

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.     

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。     

不同传感器线性光谱分解反演不透水面的对比——以Landsat ETM+和EO-1 ALI为例

利用线性光谱分解模型,对同日过境的Landsat ETM+和EO-1ALI影像的不透水面信息反演结果进行对比研究,从提取精度、盖度精度两方面对两种传感器影像的不透水面反演能力进行对比。结果表明,ALI反演不透水面的能力优于ETM+,其提取总精度和Kappa系数均高于ETM+高;其均方根误差和系统误差的绝对值都小于ETM+。两者产生差异的原因在于ALI的光谱分辨率和辐射分辨率均高于ETM+。     

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。     

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。     

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...     

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。