基于Cubist模型树的城市不透水面百分比遥感估算模型

不透水面是城市区域中一种典型的土地覆盖类型,是衡量城市环境质量和城市化水平的重要标志之一。与传统基于像元级的遥感研究方法相比,不透水面百分比（Impervious Surface Percent,ISP）的估算可以进入像元内部,获得更准确的城市信息。本文应用Cubist模型树,对Landsat TM的原始波段变量（除热红外波段）,建立ISP估算的基础模型（Base Cubist-ISP）。通过基于模型树的集成学习优化算法和加入相邻时相影像的波段变量中值,以削弱噪声的影响。然后,优选热红外波段和各种衍生变量,并进行属性精简,继而应用集成学习算法得到的参数和精简后的变量建立ISP估算的优化模型（Optimal Cubist-ISP）。对广东省广州市海珠区的实验结果表明,Optimal Cubist-ISP模型估算不透水面的整体均方根误差（RMSE）为12.98%,决定系数（R²）为0.90,精度明显优于Base Cubist-ISP模型,RMSE降低约5.03%,ISP在透水面区域被高估和高密度不透水面区域被低估的现象得到改善。本文提出的基于Cubist模型树建立ISP遥感估算的模型及优化方法可以适用于城市区ISP的提取。     

基于地表通量特征的城市不透水表面定量热红外遥感反演

城市不透水地表格局通过改变城市下垫面结构,引起地表反照率、比辐射率、地表粗糙度的变化,从而对地表辐射和能量平衡产生直接影响。不透水地表能增强地表显热通量,导致地表波文比升高,因此地表波文比的空间差异可推算城市人工不透水表面的分布。本研究选择北京市为实验区,应用Landsat TM卫星热红外遥感数据,采用PCACA模型及理论定位算法,对城市地表波文比进行反演,进而计算遥感地表波文比空间分布数据与城市不透水表面比例数据之间的相关关系,构建回归方程,实现北京市城区与近郊区人工不透水表面百分比分布的定量估算,最后以高分辨率遥感数据获取的城市人工不透水表面比例数据进行结果验证。结果表明,采用PCACA模型定量反演城市地表波文比数据,利用地表波文比数据与不透水表面比例数据之间的相关关系可实现城市人工不透水表面百分比数据的定量估算;波文比值不仅可在遥感像元水平定性判定不透水像元,还可对混合像元中的不透水比例进行较高精度的定量反演,其相关系数R²值为0.731。此方法有效地揭示了城市不透水下垫面对地表热通量影响的机制以及空间定量关系。     

1995年以来中国中部城市不透水面增长变化监测及其增长模式研究——以南昌市为例

以典型样地基准化法结合约束性线性光谱分解法对南昌市主城区1995年以来不透水面增长格局演变及其模式进行研究。结果表明： 研究区不透水面格局呈“较散-集中-扩散”发展的总体规律,主导模式从“以轴线延伸式”向“以卫星填充式、零星飞地式增长”进行转变; 格局变化与经济社会发展阶段演变、便捷技术及材料的广泛使用,地区土地政策、城市规划、城建投资等因素有关; 制定理性的城市规划、重点关注郊区用地过快增长、推广使用绿色透水建材、透水的施工技术等可减缓研究区过快增长的不透水率。     

高密度电法在水库坝基无损检测中的应用

某坝基为砂卵石基础,其下为强风化基岩,坝基渗漏和左右岸绕坝渗漏是该水库坝基存在的主要地质问题。为此,采取了塑性混凝土防渗墙与双排帷幕灌浆相结合的综合防渗措施。为了检测水库坝基及塑性混凝土防渗墙施工质量,防止水库正常蓄水后发生渗漏,选用了高密度电法进行无损检测。工程采用温纳施伦贝尔法观测,分别采用5m和10m电极间距,电极数60个,剖面数16。依据5m和10m道距实测视电阻率剖面与反演结果的解释,对水库坝基和防渗墙的工程质量进行了评价,认为-25m桩号塑性混凝土防渗墙可能存在渗漏问题,-80m桩号对应一低阻异常,坝体可能存在渗漏通道;其余部位未发现明显异常。     

秦淮河流域近30年不透水面景观格局时空演变研究

不透水面作为表征城市化的重要指标,具有极其重要的生态学意义。本文选取多时相Landsat影像,以秦淮河流域为研究区,通过旋转森林算法得到9年土地利用覆盖图,并综合不透水率动态变化分析、土地利用变化轨迹分析、景观格局指数分析探究大流域尺度在近30年间不透水面景观格局的演变过程,旨在揭示其在城市化背景下的时空演变规律。研究结果表明：近30年来,秦淮河流域城市化进程推动下的景观格局变化显著,不透水面积增长近4倍,景观优势度大幅提升;城市化格局演变在2001-2003年前后具有明显差异,前期城市扩张以南京城区与江宁区为主,后期南京城区不透水面扩张大大减缓,而溧水区与句容市扩张速度大幅提升;城市化建设后期,流域内不透水面斑块形状复杂度降低、散布与并列情况减少、斑块的连通性、聚集度逐步增加,其中连通性水平较高的地区主要集中在南京城区和江宁区。     

集成夜间灯光数据与Landsat TM影像的不透水面自动提取方法研究

利用多源遥感数据提取不透水面信息是一个重要的研究方向。针对以往研究中多需要人工选取不透水面样本进行模型训练的问题,本文通过整合夜间灯光遥感与Landsat TM影像中的空间和光谱信息实现了不透水面覆盖范围（Impervious Surface Area,ISA）的自动提取。首先根据夜间灯光的分布来定位ISA聚集的城市区域的位置,分别在城市区域内部和外部自动提取可靠性高的ISA及非ISA样本,然后通过迭代分类提取城市区域的ISA,再以此为样本对城市区域外部进行分类,最后将分类结果整合完成整幅影像的ISA提取流程。应用本方法对美国雪城地区的DMSP/OLS夜间灯光影像上提取了84个城市区域,提取精度大于95%。从中分别选择高ISA密度和低ISA密度的2个城市区域作为ISA提取的测试区,本文方法在城市区域内的ISA提取总体精度与kappa系数分别为88.23%和0.63;在城市区域外部为78.6%和0.54,均优于人工样本选取方法的提取精度,表明该方法能够实现精度稳定且高效的ISA自动提取。     

基于高分二号卫星影像的城市不透水面提取

受到分类目标趋于多样化和影像因素复杂的影响,基于高分辨率遥感影像提取城市不透水面的方法普遍精度不高。本文旨在探索快速有效地利用高分辨率遥感影像提取不透水面方法。以梧州市高分二号遥感卫星影像为例,采用支持向量机方法应用于不透水面分类中。这种方法首先根据高斯核函数训练出样本空间,然后直接对经过HSL色彩空间变换后的影像进行分类,使得有效特征信息增加进而分类精度提高。实验结果证明了这种方法的有效性。     

Exploring improvement of impervious surface estimation at national scale through integration of nighttime light and Proba-V data

Directly mapping impervious surface area (ISA) at national and global scales using nighttime light data is a challenge due to the complexity of land surface components and the impacts of unbalanced economic conditions. Previous research mainly used the coarse spatial resolution Defense Meteorological Satellite Program’s Operational Linescan System (DMSP OLS) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), normalized difference vegetation index (NDVI) data for ISA mapping; the improved spatial resolution and data quality in the Suomi National Polar-orbiting Partnership, Visible Infrared Imaging Radiometer Suite’s Day/Night Band (VIIRS DNB) and in Proba-V data provide a new opportunity to accurately map ISA distribution at the national scale, which has not been explored yet. This research aimed to develop a new index – modified impervious surface index (MISI) – based on VIIRS DNB and Proba-V data to improve ISA estimation and to compare the results with those from the combination of VIIRS DNB and MODIS NDVI data. Landsat data were used to develop ISA data for the typical sites for use as reference data. Regression analysis was used to establish the ISA estimation model in which the dependent variable was from the Landsat data and the independent variable was from the MISI, as well as the previously used Large-scale Impervious Surface Index (LISI). The results indicate that the major error is from the very small or very large proportion of ISA in a unit; improvement of spatial resolution through use of higher spatial resolution nighttime light data (e.g., VIIRS DNB) or NDVI (e.g., Proba-V NDVI) data is an effective approach to improve ISA estimation. Although different indices for the combination of nighttime light and NDVI data have been used, the MISI is especially valuable for reducing the estimation errors for the regions with a small or large ISA proportion.     

绿色勘查技术在河北省古马铁矿钻探工程中的应用

随着矿产资源勘查工作量的加大,勘查与环境矛盾不断出现。深孔钻探施工周期长,对施工场地地表土壤及植被污染严重;机械设备修理、废弃油料、存放油类的临时仓库、废弃泥浆、岩粉如处置不当也会对地表土壤产生污染;钻孔冲洗液漏失会污染地下水等。因此,采取针对性的技术措施防止破坏、污染生态环境,在当前矿产勘查钻探施工中至关重要。本文针对河北省滦州市古马铁矿深部钻探工程项目,在施工前、施工中、施工结束采取了铁质循环槽、铁质水箱、防渗布和面包砖硬化地面等一系列绿色勘查技术措施,确保了钻探施工场地未受污染,施工结束后恢复原地貌情况良好,为以后岩心钻探工程中深孔绿色施工提供了可借鉴的经验。     

天山北坡城市群非渗透面下的土壤有机碳特征

城市非渗透面(Impervious Surface Areas,ISA)的覆盖,强烈地改变了区域土壤理化性状,从而在不同尺度上影响着生态系统碳循环。ISA下土壤样品获得的困难性致使对ISA所封存的土壤有机碳(Soil Organic Carbon beneath ISA,SOCISA)及其分布特征的认识极为缺乏。为揭示ISA下土壤理化特征,本文收集天山北坡城市群在建工程ISA下27个100 cm深土壤样品,同时采集对应ISA点邻近的渗透面(Pervious Surface Areas,PSA)样品作对比分析。利用Landsat 8图像提取了研究区ISA与PSA面积,并结合实测值估算SOC储量。研究发现:1干旱区城市100 cm深土壤剖面平均SOCISA=5.74±0.39 kg C·m-2,显著低于其邻近PSA下的SOC;ISA下土壤容重(Bulk Density,BD)BDISA=1.58±0.02 g·cm-3,显著高于其邻近BDPSA约5%(p0.01)。2两种地表下SOC和BD均随着深度加深而降低,通过与土层深度的线性拟合,SOCISA和BDISA具有明显降低趋势,PSA下SOC和BD并无显著规律;深层土壤(60~100 cm)SOCPSA显著高于SOCISA(p0.05),两者间并无稳定的比例关系。3天山北坡城市群SOCISA为总城市土壤碳库的68%,单个城市SOCISA比例50%以上,SOCISA构成干旱区城市土壤碳库的主体。本文不仅加深了对城市ISA下土壤理化性状的了解,而且对评估城市乃至全球生态系统碳循环及碳评估具有重要意义。