地名注记的街区式居民地边界提取方法

针对基础地理信息数据中街区式居民地注记无对应边界范围信息的问题,该文提出了一种基于地名注记的街区式居民地边界提取方法。选取境界、道路、水系等矢量要素为约束条件,按位置提取了地名注记对应要素;根据要素提取结果计算聚合距离,以多边形聚合的方法进行制图综合,处理了可能出现的孤岛多边形及临近居民地未分割等异常情况,获得了较好的边界提取结果。实验结果表明,此方法保持了居民地的空间结构,为街区式居民地的边界提取提供了一种有效方法。     

一种基于车辆轨迹数据的城市建成区边界识别方法

城市建成区边界是城市土地资源管理和城市扩张管理的重要依据。本文提出了基于出租车轨迹数据,利用多分辨率下规则格网对比分析法及Densi-Graph阈值确定法,来自动提取城市建成区边界的方法。试验采用北京市2008年出租车GPS轨迹点数据,依据该方法模型计算提取城市建成区并进行结果准确度评价,将提取结果与北京市2008年土地覆盖空间分布图进行比对,所提取建成区边界范围与城镇、建设用地区域范围基本相符;将提取结果与中国城市统计年鉴数据进行比对,该年鉴中给定2008年北京市建成区总面积为1 310.94 km^2,本文方法提取建成区总面积约为1 077.33 km^2,提取准确度约为82.18%,表明本文方法可以获得准确的建成区范围。     

遥感影像与POI数据相结合的城市建成区提取适用性研究——以沈阳市为例

城市建成区的发展状况是地理国情监测的重要内容,本文基于遥感影像数据和POI数据对城市建成区进行提取,针对二者的适用性问题进行了研究。试验以沈阳市为研究区域,在研究区域内选择2016年遥感影像数据和POI数据作为数据源进行对比分析。首先,对遥感影像数据和POI数据进行预处理;其次,通过监督分类的方法对遥感影像进行建成区的提取;然后,采用核密度估计法分析POI数据并提取出建成区;最后,利用叠加分析法对比分析这两种数据的适用性。试验结果表明：使用遥感影像数据作为数据源可以较为全面客观地反映城市建成区的发展现状;利用POI数据提取出的城市建成区具有较强的经济属性,能够很好地反映出城市中的经济活跃区。     

基于POI数据的城市边界变化提取研究——以山西运城市城区为例

改革开放以来,我国城市建设持续高速发展,快速有效地获取城市建设发展时空过程可为定位城市功能分区、指导城市规划提供高时效性基础数据。基于Densi-Graph方法对山西省运城市城区2010年和2013年的POI数据进行核密度估计,通过密度等值线提取城市建成区边界。研究表明,基于Densi-Graph方法的POI数据挖掘城市扩张信息能够反映城市建成区边界生长扩张过程,验证了POI数据可反映城市生长与居民生产生活规律,具有重要科学应用价值。     

应用图像卷积运算提取城市范围

通过一种卷积算法,从遥感分类数据中计算城市用地比例,并以该比例作为划分城市和非城市区的阈值,进而提取城市范围。方法构建了评价提取结果的指标体系,以确定卷积模板大小和阈值的选取。以北京为研究区,利用2007年SPOT 5多光谱影像分类数据,对方法的可行性进行了验证。结合统计数据中的建成区面积,采用504种模板和阈值组合进行提取试验,讨论了模板和阈值对提取结果的影响。最终选择(205, 51)的模板和阈值组合,对城市范围进行提取。研究结果表明：(1)该方法解决了遥感监测的城市用地分布区与城市范围存在差异的问题,为城市研究基础数据的准备提供了新的方法;(2)阈值过高或过低会造成城市范围的明显缩小或扩大;较小的模板不利于消除随机误差,较大的模板则会导致结果过于平滑;(3)对于SPOT 5多光谱影像分类数据,模板大小在193—205像元(约4 km²)、阈值接近50时,提取结果最好。     

利用拓扑关系模型自动检测居民地的变化类型

提出了一种利用空间拓扑模型自动检测居民地变化类型的方法.在新正射影像与旧矢量数据配准的基础上,把已有的居民地范围作为样本区域,利用Law的能量模板和纹理谱进行影像分割,提取新的居民地边界,运用空间分析的方法自动检测出居民地的6种变化形态.实验结果证明了此方法的可行性和有效性.     

面向对象的高分辨率遥感影像建设用地变化监测

建设用地变化监测对城市可持续发展具有十分重要的意义,为准确提取建设用地的变化信息,本文提出了一种结合旧时期土地利用矢量数据、随机森林及模糊C均值聚类算法的建设用地变化监测方法.首先基于旧时期土地利用矢量数据,将建设用地变化监测分为建成区与非建成区建设用地变化监测;然后进行面向对象分割、基于对象遥感影像光谱、GLCM纹理...     

一种新的基于高分辨率全色影像的城市建成区边界提取算法

针对城市建成区在高分辨率全色影像中的特点,提出了一种城市建成区边界提取的新算法。该算法首先基于边缘检测算子提取城市建成区的边缘密度特征,然后基于灰度共生矩阵和神经网络算法提取其纹理特征,最后结合多种数学形态学的方法提取出城市建成区边界。最后以武汉市为例,采用资源三号全色影像对比传统提取算法与本文提出的新算法,结果表明本文算法精度有明显提高,提取正确率能达到90%以上,且误判率和漏判率较低。     

基于DMSP/OLS数据的南京市建成区扩展研究

以南京市为研究区,先利用一元二次回归模型对2000~2010年的灯光数据影像进行预处理,利用突变检测法计算各年份提取城市建成区的阈值,并基于该阈值分割南京市2000~2010年的城市建成区;然后运用最大似然法分类2000年、2005年和2010年的TM影像得到南京市建成区,并勾绘出城市建成区的范围;再对2000~2005年和2005~2010年提取的城市建成区扩展结果进行空间对比,以验证突变检测法的准确性;最后将南京市2000~2010年的城市建成区进行叠加,并结合实际分析了城市内部建成区的扩展情况。     

扫描地形图中居民地街区提取和矢量化方法

提出了特征点提取和总体最小二乘拟合相结合的新方法,对扫描地图上的居民地街区进行提取和矢量化。本文首先对居民地街区进行轮廓跟踪得到初始的矢量数据,通过特征点提取进行数据压缩,再利用总体最小二乘方法对每条边线进行拟合,得到最终的矢量数据。此外,还提出了三个精度指标,对实验图中矢量数据的精度进行定量分析。结果表明,该方法能够提高居民地街区矢量化的准确性,消除冗余数据。