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针对已有不透水面指数用于提取西北干旱地区城市不透水面存在一定的局限性以及阈值确定的繁琐性等问题,该文提出了一种新的增强型不透水面指数(ENDISI)。基于Landsat8_OLI影像利用ENDISI以兰州市建成区为例进行不透水面信息提取,总体精度达到88.5%,结果较为理想。相比于已有的不透水面指数,ENDISI可以有效避免西北干旱区沙土、裸露山体的影响,适用性更强;采用“0”作为提取不透水面的阈值,简单客观并且提取精度高。综上表明ENDISI可用于西北干旱地区城市不透水面信息的简单、快速、客观、高效提取,进而能够为城市发展研究及规划提供基础支持。 相似文献
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融合多源时序遥感数据大尺度不透水面覆盖率估算 总被引：1，自引：0，他引：1
不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标，基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。传统大范围不透水面覆盖率估算模型主要基于单一遥感信息与不透水面比例之间的相关性，通过单因子回归模型实现不透水面覆盖率的估算。受限于单一遥感信息的信息量及普适性等影响，这类方法在大尺度不透水面提取中具有较大局限性，估算结果的区域适应性存在较大差异。针对该问题，本文提出基于多特征遥感信息进行不透水面估算的方法，以弥补单一特征在大范围不透水面提取中的不确定性。该方法首先以多时相MOD13Q1、MOD09A1产品、夜间灯光数据（NPP-VIIRS）和Landsat 8 OLI为遥感数据源，从不同角度构建突出不透水面信息的多个指数特征；在此基础上利用多元回归模型建立多因子不透水面覆盖率估算模型，进而实现大尺度不透水面覆盖率的遥感估算。本研究选择分布于全国范围内13个典型城市作为主要研究区对提出的模型进行了验证，结果表明：该方法能够适应不同区域不透水面覆盖率的估算，在复杂城市区域表现出较传统方法更好的效果，明显改善了城市内部不透水面覆盖率的估算精度。 相似文献
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针对东南亚地区城市化发展现状及城市扩张关联驱动要素的问题,该文通过提取研究地区城市主体建成区和不透水面,分析其城市扩张特征,然后从城市不透水面、城市人口和国内生产总值(GDP)3个方面,探讨2010—2015年6年中东南亚地区城市扩张状况,并对其城市扩张驱动力进行分析。研究结果表明:城市扩展强度与城市不透水面变化强度、城市人口增长率和人均GDP年增长率均具有显著相关性,相关系数分别为0.902、0.747和0.700,表明城市不透水面的增加、城市人口增长和经济水平提升均不同程度地影响东南亚地区城市扩张及其强度。通过对模型精度进行验证和分析得出多因子定量回归模型精度相对较高,说明结合多个城市扩张驱动因子共同衡量城市扩张变化效果更好。 相似文献
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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 km2，本文方法提取建成区总面积约为1 077.33 km2，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。 相似文献
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南昌地区不透水面信息自动提取 总被引：1，自引：0，他引：1
随着城市化进程的不断加速，不透水面成为一种十分关键的地表覆盖类型之一，如何快速获取高精度的不透水面信息成为目前遥感研究的重点话题。考虑不透水面构成复杂、光谱曲线复杂的特征，本文基于决策树思想，通过建成区指数（BUAI）、改进的归一化水体指数（MNDWI），制作研究区植被、水体掩膜，并根据研究区土壤反射光谱特点制作研究区土壤掩膜。通过基于决策树思想的提取模型，结合掩膜文件，逐步剔除透水面，得到不透水面信息。结果表明：该模型提取的不透水面信息总体精度达到了98.27%，Kappa系数为0.86。通过和实地信息对比分析，认为该模型提取结果较为可靠，适用于大范围地区的不透水面信息提取。 相似文献
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随着城镇建成区范围不断扩大，不透水面面积急剧扩张，对区域生态和经济产生严重影响，对不透水面的快速、准确识别显得尤为重要。文中以成渝地区双城经济圈的两大核心城市为研究对象，基于GEE云平台和Landsat 8影像，构建光谱波段、光谱指数和纹理指数的分类特征，利用最小距离(MD)、分类回归树(CART)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和朴素贝叶斯(NB)5种机器学习算法，提取不透水面信息。结果表明，RF算法效果最好，提取结果与实际最相符，CART和SVM算法精度差异不大。本研究可为不透水面提取提供方法和技术参考。 相似文献
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随着经济的快速发展和城市化水平的提高,城市空间扩展已然成为国内外城市发展研究中的热门问题,城市建成区变化监测是对城市扩展最为直观的分析方式。本文选用了2001、2009年Landsat 4-5/TM以及2016年Landsat 8/OLI 3个时相的多光谱遥感影像,采用OSTU算法结合修正归一化水体指数(MNDWI)、归一化裸露指数(NDBI)和归一化不透水面指数(NDISI),自适应地确定最佳阈值提取地物信息,以分层分类的方法对福州市市辖区建设用地进行提取。根据建成区提取结果,定量研究了城市建成区的扩展速率以及城市重心的移动等,并从人口、经济与规划等方面对福州市的城市扩张进行了分析。 相似文献
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基于矢量数据的城市建成区范围提取方法 总被引：3，自引：0，他引：3
城市建成区在城市规划中具有重要的研究价值,目前建成区的提取方法局限在"两证一书"和遥感技术提取。基于此,依据城市建成区概念核心要求,本文提出了一种基于矢量数据的城市建成区范围提取方法,为城市建成区范围提取探索新思路。试验以1:5万的矢量基础地理数据为例,对经过预处理后的城市面状居民地要素进行基于密度的聚类分析,将密度较大的居民地地区作为建成区主体部分,并经过膨胀和腐蚀等栅格处理得到模板。使用模板得到用于表示城市建成区范围的新居民地要素,经过基于TIN的边界提取和优化,得到最终的城市建成区范围。 相似文献
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不透水面是衡量城市化发展水平的重要指标,及时、准确地掌握城市不透水面的动态变化对于监测城市地区的发展和环境变化至关重要。利用Google Earth Engine(GEE)云平台和Sentinel-1 SAR数据、Sentinel-2光学数据以及随机森林算法对山东省2020年4月不透水面进行提取。结果表明：使用光学和SAR数据融合的山东省不透水面提取精度为92.17%,Kappa系数为0.79;雷达特征的重要性优于光学特征,光学与雷达数据结合提取不透水面精度更高,错提明显减少;雷达特征对于面状不透水面的提取效果优于线状不透水面,实际使用中应针对不同的应用选择合适的特征。 相似文献
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不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标。当前全球范围内仅有1 km和30 m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求。提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件。基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省（直辖市、自治区）的2 m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段。 相似文献
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不透水面与地表径流时空相关性研究——以杭州市主城区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
城市化进程中不透水面的扩展对城市地表水文循环产生了显著影响。研究不透水面与地表径流时空相关性能缓解城市内涝灾害,可为"海绵城市"提供建设意见。本文以杭州市主城区为例,提出结合BCI指数(Biophysical Composition Index)的线性光谱分解方法提取不透水面、植被和土壤盖度,提高了传统的线性光谱分解方法的精度。进一步结合SCS-CN模型(Soil Conservation Service Curve Number Method)模拟1990年—2017年杭州市主城区地表径流,在此基础上计算景观格局指数,研究杭州市主城区不透水面与模拟地表径流的时空特征,探究不透水面与模拟地表径流的关系。结果表明:(1)研究区近30年不透水面聚集度较高且呈增长趋势,增长速率趋于平稳,上城区和下城区不透水面面积占比最高,江干区、西湖区和拱墅区增长速率和增长强度相对较大。(2)研究区近30年模拟地表径流不断增长,220—240 mm的径流由中心城区向四周辐射,上城区和下城区模拟地表径流最高,与不透水面的演变趋势总体一致。(3)不透水面的空间格局与模拟地表径流高度相关,不透水面的斑块数量和破碎度与地表径流呈负相关,斑块所占景观比例、斑块密度、斑块聚集等与模拟地表径流正相关,可通过合理控制相关景观指标、优化不透水面空间格局控制地表径流。在此基础上提出了防止城市内涝的建议:增加绿地、花园等用地类型;减少大面积不透水面斑块,划分成更多的小斑块等。 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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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