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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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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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及时监测干旱与半干旱区光合/非光合植被覆盖度时空变化,可以为指导荒漠化防治工程及植被衰退机制研究提供重要信息。本文以甘肃民勤典型植被白刺灌丛为研究对象,通过地面控制性光谱实验获取混合光谱、端元光谱与丰度信息,开展线性与非线性光谱混合模型(包括核函数非线性和双线性混合模型)估算光合和非光合植被覆盖度的对比研究,采用全限制最小二乘法进行模型解混,分别获取各样本数据中各类端元丰度及其精度信息,通过模型分解的均方根误差(RMSE)与地面验证精度确定用于光合和非光合植被覆盖度估算的最佳光谱混合模型,其中参考端元丰度采用神经网络(NNC)分类算法对数字影像进行分类获取。结果表明:(1)引入阴影端元的四端元模型相对于传统的三端元模型(光合/非光合植被与裸土)能有效提高光谱解混的精度,并提高光合和非光合植被覆盖度估算精度;(2)对白刺灌丛来说,光合植被、非光合植被、裸土及阴影间多重散射混合效应存在,但混合效应不够显著;考虑非线性参数的核函数非线性光谱混合模型表现略低于线性光谱混合模型,因此非线性光谱混合模型在估算白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度时相对于线性光谱混合模型没有明显优势;(3)基于光合/非光合植被、裸土与阴影四端元的线性光谱混合模型可以实现白刺灌丛光合和非光合植被覆盖度的准确估算,光合植被覆盖度估算RMSE为0.11 77,非光合植被覆盖度估算RMSE为0.0835。 相似文献
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针对单一的地表物质组成并不能充分反映城市地表热环境特点这一问题,该文基于热混合影像,利用线性光谱分解方法获取地表组成信息,然后利用光谱分解热混合、线性回归、决策树方法估算地表温度。结果表明:只研究单一地表组成对地表温度的影响,有可能扩大其环境效应;决策树模型在不同规则下能更好地模拟地表温度的空间异质性;光谱分解热混合模型只需要两组数据即可估算出不同地表覆盖下的地表温度,且估算精度较其他模型高;光谱分解热混合模型和多元回归模型结合4种地表组成监测其对地表温度的影响,决策树方法通过不透水面、水体、植被预测地表温度,前两者估算精度比后者高,因此综合考虑城市典型地表组成能更好反映其对地表温度的作用。 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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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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以Hyperion高光谱影像为数据源,以植被、裸土、裸岩作为喀斯特地区典型地物,利用纯净像元指数方法从影像中提取这3类地物的端元,然后利用匹配滤波(MF)和混合调谐匹配滤波(MTMF)混合像元分解的方法对喀斯特地区的植被覆盖度进行了估测。结果表明:MTMF方法反演得到的喀斯特地区植被丰度与实测植被覆盖度之间的最大偏差为0.15,确定系数R2为0.78,均方根误差RMSE为9.18,MTMF植被覆盖度提取的结果明显优于MF,故MTMF方法反演得到的喀斯特地区植被丰度准确地代表了地表真实植被覆盖情况。研究表明,MTMF方法对喀斯特地区植被覆盖度的估测具有更高的精度及可靠性,具有广阔的应用前景。 相似文献
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线性光谱混合模型的适用观测尺度分析 总被引：1，自引：1，他引：0
线性光谱混合模型是目前应用最广泛的光谱混合模型,但由于遥感观测多分辨率的特点,模型的适用性会受到尺度效应的影响。为探索该模型在不同观测尺度下的适用程度,本文从地物辐射原理出发,通过理论推导微面元辐射通量表达式,得出地物辐射通量除了与端元反射率和面积比有关外,也与天顶角存在显著的非线性关系。因此,在线性光谱混合模型和微面元辐射通量的基础上,推导了更具普适性的积分线性光谱混合模型的表达式,再采用数值模拟的方法,计算了两模型的相对差值Δρ,结果表明Δρ的大小仅与探测单元的半瞬时视场角β有关,并通过实测光谱实验对上述推论进行了验证。研究表明,当β13°时,Δρ较小,线性光谱混合模型是积分线性光谱混合模型的一种近似表达形式,β完全可作为确定线性光谱混合模型适用观测尺度的关键依据,并且该模型的适用程度随β的增大而降低。 相似文献
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城市不透水表面遥感估算研究 总被引：4，自引：0，他引：4
作为城市化水平的关键指示因子，不透水表面已经被广泛应用在城市生态环境评估中。利用TM影像，采用附有限制条件的线性光谱混合模型对北京城区的不透水表面分布进行空间分析。通过高反照率、低反照率、植被及土壤4类光谱端元的线性组合表征城市土地覆盖类型，综合剔除噪声影响后的高、低反照率分量，估算北京城区不透水表面分布。研究结果表明：利用附有限制条件的线性光谱分解得到的RMS平均值为0．003428。其不透水表面分布结果与同期spot-5对比验证，R2为0．932，均方根误差为0．086，结果令人满意。 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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以2001年7月11日LandsatETM7影像和2009年7月16日TM影像为数据源,基于V-I-S理论模型,采用归一化光谱分解模型提取了乌鲁木齐市区范围内2个时段的植被、土壤、不透水层3个连续地表参数分量。通过对不透水层不同阈值的划分,提取了2时段的乌鲁木齐市城市发展的空间信息,结果较为满意;通过空间叠加计算方式获取了8年来乌鲁木齐市城市化发展的空间信息和主要拓展方向。结果表明,乌鲁木齐城市化发展速度较快,特别是北扩趋势显著。 相似文献
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This study developed an analytical procedure based upon a spectral unmixing model for characterizing and quantifying urban landscape changes in Indianapolis, Indiana, the United States, and for examining the environmental impact of such changes on land surface temperatures (LST). Three dates of Landsat TM/ETM+ images, acquired in 1991, 1995, and 2000, respectively, were utilized to document the historical morphological changes in impervious surface and vegetation coverage and to analyze the relationship between these changes and those occurred in LST. Three fraction endmembers, i.e., impervious surface, green vegetation, and shade, were derived with an unconstrained least-squares solution. A hybrid classification procedure, which combined maximum-likelihood and decision-tree algorithms, was developed to classify the fraction images into land use and land cover classes. Correlation analyses were conducted to investigate the changing relationships of LST with impervious surface and vegetation coverage. Results indicate that multi-temporal fraction images were effective for quantifying the dynamics of urban morphology and for deriving a reliable measurement of environmental variables such as vegetation abundance and impervious surface coverage. Urbanization created an evolved inverse relationship between impervious and vegetation coverage, and brought about new LST patterns because of LST's correlations with both impervious and vegetation coverage. Further researches should be directed to refine spectral mixture modeling by stratification, and by the use of multiple endmembers and hyperspectral imagery. 相似文献
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In this study, we developed a prior-knowledge-based spectral mixture analysis (PKSMA) to map impervious surfaces by using endmembers derived separately for high- and low-density urban regions. First, an urban area was categorized into high- and low-density urban areas, using a multi-step classification method. Next, in high-density urban areas that were assumed to have only vegetation and impervious surfaces (ISs), the vegetation–impervious model (V–I) was used in a spectral mixture analysis (SMA) with three endmembers: vegetation, high albedo, and low albedo. In low-density urban areas, the vegetation–impervious–soil model (V–I–S) was used in an SMA analysis with four endmembers: high albedo, low albedo, soil, and vegetation. The fraction of IS with high and low albedo in each pixel was combined to produce the final IS map. The root mean-square error (RMSE) of the IS map produced using PKSMA was about 11.0%, compared to 14.52% only using four-endmember SMA. Particularly in high-density urban areas, PKSMA (RMSE = 6.47%) showed better performance than four-endmember (15.91%). The results indicate that PKSMA can improve IS mapping compared to traditional SMA by using appropriately selected endmembers and is particularly strong in high-density urban areas. 相似文献
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利用雷达干涉数据进行城市不透水层百分比估算 总被引：2，自引：0，他引：2
人工不透水层是城市地区的重要特征.作为城市生态环境的关键指数,不透水层百分比(Impervious Surfaces Percentage, ISP)常用于城市水文过程模拟、水质面源污染及城市专题制图等研究中.本文利用ERS-1/2 重复轨道雷达干涉数据,采用分类与回归树(CART)算法探究了雷达遥感在城市ISP估算中的可行性和潜力,并与SPOT5 HRG光学遥感图像的估算结果进行了分析比较.香港九龙港岛实验区的初步研究结果表明,雷达干涉数据在城市不透水层研究中具有一定的应用潜力,特别是裸土和稀疏植被的ISP估算结果要好于光学遥感,这主要得益于雷达干涉数据(特别是长时间相干图像)在人工建筑物和裸土或稀疏植被之间具有很强的区分能力,另外,雷达干涉数据和光学遥感数据间的融合能够提高ISP估算精度. 相似文献
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运用归一化光谱混合模型分析城市地表组成 总被引：7，自引：1，他引：7
运用归一化光谱混合分析(NSMA)方法,用ETM 数据调查广州市海珠区城市地表组成,采用亮度标准化方法减小亮度变化。通过标准化,使亮度差异在每个植被-非渗透性表面-土壤-水体(V-I-S-W)组成中减小或者消除,这样使得一个单一的端元能够代表一种地表组分。在此基础上,通过归一化影像,选择了植被、非渗透性表面、土壤和水体4种端元,运用一种约束光谱混合分析(SMA)模型,分解了不同种类的城市地表组成。通过与已有模型计算结果比较,认为本文所构建的模型较优,其对研究区非渗透性表面估计的均方根误差为12.6%。 相似文献