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LSMA结合NDBI提取广州市部分城区不透水面的方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以广州部分城区为研究区,选取2015年10月18日Landsat 8 OLI遥感影像,基于线性光谱混合分析(LSMA),结合归一化建筑指数(NDBI)优化不透水面盖度提取精度;并分别采用传统LSMA和优化LSMA提取了不透水面。在传统方法的基础上,优化LSMA利用纯净像元指数与手动端元相结合的方法提高了端元选取精度;解混后再利用NDBI阈值掩膜。经验证,传统LSMA提取不透水面盖度的均方根误差(RMSE)为0.306,与样本区的相关系数(R~2)为0.898,系统误差(SE)为0.21;优化LSMA的RMSE为0.125,与样本区的R~2为0.943,SE为-0.035,精度明显高于传统LSMA的提取精度,可为广州市不透水面环境效应研究提供更可信的数据支持。 相似文献
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泰安市区不透水面覆盖度遥感估算研究 总被引：2，自引：1，他引：1
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。 相似文献
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针对线性光谱混合分解(LSMA)模型在端元个数不变的情况下易造成不透水面被高估或低估的问题,该文提出了基于影像分层的变端元线性光谱混合分解(DELSMA)模型。以城市不透水面为研究目标,采用Landsat 8陆地成像仪(OLI)影像为实验数据,对比分析DELSMA模型和LSMA模型提取的不透水面精度。与LSMA模型分解结果进行对比,DELSMA模型相关系数从0.898 2提高到0.947 3,拟合优度从0.804 7提高到0.896 3,均方根误差从0.089 5减少到0.079 1,从精度验证结果可以看出,基于影像分层的DELSMA模型对混合像元的分解效果优于LSMA模型。实验结果表明:影像分层降低了场景复杂度,有效减少了同物异谱和异物同谱的干扰;采用变端元进行混合像元分解,有效减少了计算量和地物类内差异对分解精度的影响,一定程度上提高了不透水面的提取精度。 相似文献
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基于混合光谱分解的城市不透水面分布估算 总被引：10，自引：0，他引：10
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。 相似文献
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CBERS-02B多光谱数据在城市不透水面
估算中的可用性研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以厦门岛为研究区,以CBERS-02B的CCD影像为数据源,采用基于可变端元的线性光谱混合模型估算了城市不
透水面组分含量,并探讨了该方法的实现过程与优势。通过端元评估确定了研究区的４个典型端元,即高反射不透水
面、低反射不透水面、高反射土壤和植被。在此基础上,以高、低反射不透水面端元的组分含量对城市不透水面含量
进行估算。精度评价结果显示：基于可变端元的方法要优于一般带全约束法;而在混合像元分解过程中加入全色波段
（band5）有助于提高模型估算精度,使得在像元尺度的精度与采用Landsat的已有报道相近,而在土地利用单元尺度实
现了对城市不透水面的无偏估计。研究实例也表明,尽管目前CBERS-02B数据在辐射定标和地理定位等方面还有待改
进,通过采用适当的处理过程和技术手段,依然能利用该数据对城市不透水面进行有效估算。 相似文献
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利用稀疏促进原理以及高光谱影像端元提取传统算法,结合线性光谱混合模型,提出了一种采用稀疏促进的高光谱影像端元提取方法.该方法不需要预先对端元数量进行估计,也不需要假设影像中存在纯像元.利用模拟数据以及真实高光谱影像对提出方法、ICE算法和NMF算法进行了对比实验分析.实验结果表明:提出方法能稳定地从影像中提取端元并同时... 相似文献
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针对利用光谱混合分解提取不透水面特征通常受到端元类型和数量的限制,同时植被变化会影响估计精度的问题,该文提出 了一种综合季相和植被变化信息的不透水面提取框架.基于混合像元部分分解算法——混合调谐匹配滤波(MTMF),设计了多季相组合MTMF(SCMTMF)特征和多季相叠加MTMF(SSMTMF)两种策略,构造了不透水面的多季相MTMF特征,将不透水特征与多季相植被指数结合利用支持向量机实现对不透水面的精确分类.结果表明,利用多季相特征得到的不透水面提取效果相较于单季相有较明显的改善,该文所提出的策略有利于提高不透水面的估计精度. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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+。 相似文献
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光谱特征匹配分类是常用的高光谱影像分类、识别地物的方法,针对高光谱影像提取植被盖度存在的问题,文章根据高光谱遥感影像处理的方法,采用EO-1卫星在广州市过境的Hyperion高光谱影像,以＂广州南肺＂万亩果园作为试验区,经过大气纠正——最小噪声分离变换（MNF）——最纯净像元指数计算（PPI）——提取植被的端元,以此作为研究区识别植被的参考样本,进行光谱特征匹配提取植被盖度。其中提出利用连续小波变换对参考端元的波谱曲线降噪的方法,旨在优化光谱特征匹配,以提高识别植被的精度。实验结果表明,这种辅助匹配的方法能有效提高识别植被的精度。 相似文献
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高光谱端元自动提取的迭代分解方法 总被引：8，自引：2，他引：8
混合像元线性分解技术是进行高光谱影像处理的常用方法,应用这种方法的一个主要问题是难以有效、自动地确定影像的端元光谱。利用非监督的方法快速自动提取高光谱遥感图像的端元光谱是解决这个问题的主要技术手段。根据迭代误差分析思路,通过对线性混合像元模型分解的误差传播分析后,得到了端元选择的约束条件。结合端元存在的空间信息,自动提取出端元光谱并进行了混合像元分解。利用不同地区、不同传感器的高光谱数据实例测试了该文的方法,分析和讨论了选择迭代初始值与参数阈值的敏感性问题。研究结果表明此方法可以自动提取端元光谱,并且精度较高。 相似文献
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本文提出了一种利用GlobeLand30数据辅助多源数据融合进行城市不透水面自动提取的方法。首先基于波段映射和小波变换的影像融合方法,融合哨兵二号和高分二号影像,获得同时具有较高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像,其具有丰富的光谱特征和空间特征,有利于提升复杂城市区域的不透水面和非不透水面区分能力。然后利用GlobeLand30数据的类别信息自动获取初始分类样本,基于融合影像的丰富光谱信息构建多种植被指数、水体指数和建成区指数,对初始分类样本进行优化。最后利用优化后的训练样本,使用光谱、地物指数等特征训练分类器,实现城市不透水面的自动准确提取。本文以济南市2019年的高分二号和哨兵二号影像为试验数据,在时相、分辨率与影像均不同的GlobeLand30全球地表覆盖数据辅助下获得了总体精度优于92%的不透水面提取结果,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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根据总体最小二乘(total least squares, TLS)模型理论,提出了一种影像端元光谱可受噪声污染的混合光谱线性扩展模型,并实现了该模型的端元光谱自动迭代提取以及混合像元的限定性分解.实验结果表明,扩展的混合像元分解模型明显优于传统的最小二乘分解模型,总体精度大约提高了10%～20%. 相似文献
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利用2012年的咸阳市资源三号卫星影像,同时利用光谱信息和纹理信息对咸阳市的地表进行监督分类,使用阈值和开闭运算提取阴影,并通过TM影像提取NDBI等指数辅助归类,优化分类结果,提高提取不透水层信息的准确率,旨在为城市合理布局,减少城市内涝等提供基本信息。研究结果表明,利用多源遥感卫星影像,同时考虑光谱和纹理信息的分类方法进行不透水面的提取精度提高了17.2%,对阴影检测和归类处理提取精度进一步提高了2.7%,方法简便可行,结果稳定可靠;咸阳市研究区地表不透水率为30.73%,不透水率相对较低,城市生态环境较好;不透水面主要分布在渭河以北老城区。 相似文献
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不透水面是衡量城市化的发展程度和评价城市生态环境质量的重要指标之一。南昌市作为环鄱阳湖生态经济圈的典型代表区域城市之一,准确、及时、高效地获取其不透水面信息对经济发展和生态规划提供全新的决策参考具有重大意义。现有的不透水面研究大多集中在针对单一光学遥感影像数据提取不透水面信息,但受影像数据源的影响,其分类结果往往存在光谱混淆和“椒盐”现象,限制了不透水面分类精度的进一步提高。为了改善这一局面,本文以南昌市为研究区,综合考虑多源遥感影像数据各自具有的影像特征优势,探究基于Sentinel+Landsat影像提取不透水面信息的适用性与优劣性。 相似文献
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全面掌握城市不透水面变化规律和现状,对于城市化进程研究、城市规划发展和生态文明建设等具有重要的意义。以宁波市为研究区,基于1987-2015年的Landsat影像,利用完全约束最小二乘混合像元分解法实现宁波市不透水面信息提取,结果表明:完全约束最小二乘混合像元分解法避免了不透水面丰度出现负值的情况,提取精度较好;近30年宁波市不透水面扩张显著,不透水面面积增长近5倍,扩张速率和强度在2007-2010年达到最大,并逐渐趋于平稳,2007年以前宁波市城市扩张以三江口片和各区县(市)主城区为主,2007年后则以新区经济发展带扩张为主。 相似文献