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不透水面作为反映城市发展程度和表征城市生态环境的重要指标,在城市化研究中成为重要的数据源。当前,不透水面信息的获取通常基于遥感数据来开展,包括不同分辨率的遥感数据。这些遥感数据在高精度提取城市不透水面的能力具有较大的差异,会因尺度不同而带来提取精度的偏差。因此,理解不同遥感数据源在不透水面提取上的差异尤为重要。本文利用Landsat/OLI光谱数据和VIIRS/DNB夜间灯光数据分别采用线性光谱混合分析法和大尺度不透水面指数法提取珠江三角洲研究区的不透水面信息,并从不透水面总体精度、不同密度精度对比分析2类数据源提取不透水面的差异。结果表明：① Landsat/OLI和VIIRS/DNB两者提取不透水面的总体精度差异不大,Landsat/OLI提取不透水面的精度总体上略高于VIIRS/DNB。2种数据提取不透水面的均方根误差RMSE分别是0.18和0.21,系统误差SE分别是0.12和0.13,决定系数R 2分别是0.76和0.67。② Landsat/OLI和VIIRS/DNB数据对不同密度不透水面分布区域的提取能力不同：VIIRS/DNB在低密度不透水面区域提取精度高于Landsat/OLI;而Landsat/OLI在中、高密度不透水面区域提取精度均高于VIIRS/DNB。通过2种数据提取精度差异的对比,以期为不同密度的不透水面分布区域提取找到最佳尺度的数据源,提高不透水面提取的效率和精度。 相似文献
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为探究中国北方中温带,特别是东北寒区快速城市化地区城乡不透水增长格局及地表温度的响应特征,本文以哈尔滨市为例,基于国家资源环境遥感时空信息平台土地利用/覆盖变化（LUCC）数据集解译的2001年与2015年城乡建设用地和Landsat 7/8数字遥感影像,结合植被-不透水面-土壤（V-I-S）端元选取和完全约束最小二乘混合像元线性分解模型进行了不透水面提取（分辨率15 m×15 m）,并运用单窗算法进行了夏季地表温度遥感反演。结果表明：2001-2015年建设用地扩张259.05 km2,不透水面上升163.96 km2,城市与乡村不透水面占各自建设用地的比例由2001年的43.92%、21.35%变化为2015年的49.14%、34.27%,城乡比例差由22.57%缩减至14.87%,单位建设用地内乡村不透水面增量较高;2001-2015年城区以低温区、中温区、高温区为主,对不透水面扩张的响应剧烈,而乡村以低温区和中温区为主,低温区和高温区响应剧烈;地表温度与不透水面具有显著正相关,在低、中、高不透水密度区分别升温1.16o、1.45和1.79 ℃,相同不透水面盖度下城市升温高于乡村。总体而言,研究区不透水面大幅扩张,温度分区变化剧烈,地表温度随不透水面增加升温效果明显。 相似文献
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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 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于QuickBird高分辨率影像、LandsatTM影像及夜间灯光数据,设计了集成CART（Classification and Regression Tree,）算法和多源遥感数据估算亚像元级不透水地表盖度的技术方案,采取适用于典型温带半干旱地区的ISP（Impervious Surface Percentage ）提取方法,提取2001年和2011年北京城区不透水地表盖度,并将不透水地表盖度分为3类,ISP为10%~60%的区域为低密度区,60%~80%的区域为中密度区,大于80%的区域为高密度区。同时采用单窗算法反演2001年和2011年地表温度,对2001-2011年北京六环以内城区不同环路区域ISP发展趋势,以及其与地表温度的相关性进行分析。结果表明：（1）北京城区的不透水地表盖度变化主要集中在低密度区域,与之相比,中密度区域和高密度区域不透水地表盖度变化不大。2001-2011年来北京五环以内区域由于城建区较多,整体不透水地表变化并不明显,主要变化区域集中在五环至六环以内区域,其中低密度区增长明显,中密度区和高密度区主要增长集中在东部,可以看出,近年来五环至六环以内区域发展迅速,城建区范围不断扩大。（2）相较于2001年,2011年北京市中心地表温度明显上升,高温区聚集程度更为明显。其中四环以内地表温度与周边区域地表温度相比,温差明显增大。（3）通过对比2001年和2011年各密度区平均地表温度发现,相较于2001年,2011年北京市六环以内城区各密度区之间的地表温度差异更大,城市热岛效应更为明显。（4）2001年和2011年北京城区各环路区域内不透水地表盖度与地表温度均呈正相关。四环至六环区域,地表温度随不透水地表盖度变化的趋势相近。ISP在10%~20%的区域,地表温度随不透水地表盖度增高而上升的速率明显高于其他区域,ISP大于20%的区域地表温度上升速率下降,且趋于一致。 相似文献
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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。 相似文献
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福州市城市不透水面景观指数与城市热环境关系分析 总被引：1，自引：0，他引：1
城市化致使城市环境问题的产生,城市热环境问题就是其中之一。本文从不透水面方面研究对城市热环境的影响。根据福州市1989年和2001年LandsatTM/ETM+遥感影像数据,利用线性光谱分解法提取两时相不透水面信息,并离散化分级为中低、中、中高、高密度区4个区域,分别计算这4个区域的地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI),并进行相关性分析;根据阈值法和范围法分别计算不透水面的PD、AI、LPI等景观指数,结果表明:两时段内不透水面的面积有所增加,在高密度区增加明显;不透水面与地表温度的呈正相关,相关系数分别为0.66和0.71;不透水面景观指数对FISA敏感,景观指数整体的变化趋势与地表温度的变化趋势相一致,FISA值越大,温度越高,且各斑块的形状越来越复杂,空间的连续性越强;聚集度越高,人类活动也越强。 相似文献
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不透水面是衡量城市生态环境状况的重要指标。城市土地利用的复杂性和不透水表面材料的多样性,导致直接从高分辨率遥感影像中提取不透水表面具有挑战性。针对城市尺度高分辨率遥感影像的不透水面提取要求,本文提出基于深度学习的城市不透水面提取模型。首先,利用深度卷积神经网络对影像特征进行提取;然后,根据其邻域关系构建概率图学习模型,进一步引入高阶语义信息对特征进行优化,实现不透水面的精确提取。本文选取武汉市为实验区,以高分二号卫星遥感影像作为数据源,完成了不透水面专题信息提取,其中自动提取准确率在建成区为89.02%、在城乡结合部为95.55%。与随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等经典方法对比,结果表明深度学习不透水面提取方法有较高的提取精度和细节准确性,建成区的总体精度相比于RF和SVM算法分别提升2.18%和1.68%。最后,对武汉市各主要行政区不透水面信息进行统计和分析,结果表明其中江汉区和武昌区2个核心主城区不透水面占比超过60%,并对武汉市现状和发展规划特点进行了讨论。本文研究成果可为海绵城市和生态城市的建设提供基础技术支撑和数据参考。 相似文献
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针对现有遥感指数提取不透水面取结果中混有沙地、裸土等噪声的问题,本文在传统NDISI的形式基础上,提出一种新型的复合权重双差值不透水面指数（Composite-Weighted Double-Difference Impervious Surface Index, CWDDISI）。通过波段的2次差值扩大不透水面和裸地的光谱表现差距,并以植被指数和夜光灯数据作为约束权重,以此提高热红外波段中的不透水面信息比重的同时降低噪声地物的干扰。本文利用Landsat8 OLI-TIR、Landsat7 ETM+以及Sentinel-2A光谱数据,结合珞珈一号、DMSP-OL以及VIIRS/DNB夜光数据,选取广州市、西安市、咸阳市以及深圳市、北京市为实验区展开对比实验。研究结果：① CWDDISI具有很好的多区域适用性。在2018年的数据集上,相较于NDISI,CWDDISI在以山地为主的广州市试验区和以平原为主的西安市、咸阳市实验区中,其不透水面提取总精度分别提高了6.02%和7.56%,Kappa系数提高了0.078和0.104; ② CWDDISI具有很好的多时相数据适用性。实验选取2002年和2016年的Landsat7 ETM+多时相数据,以深圳市和北京市为实验区展开对比;相较于NDISI,CWDDISI的不透水面总精度分别提高了1.74%和2.13%,Kappa系数分别增加了0.028和0.076。通过实验对比结果可证明,CWDDISI能够克服传统不透水面指数难以区分不透水面信息和裸土区域的问题,为后续不透水面指数的研究提供参考价值。 相似文献
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美国国防气象卫星搭载的业务性线性传感器（DMSP/OLS）所获取的夜间灯光影像数据,能够客观地反映人类对城市建成区的开发建设范围与强度,已广泛地应用于城市扩展的动态监测。本文利用不变目标区域法对长时间序列DMSP/OLS夜间灯光影像进行辐射校正,基于校正后的影像对2001-2013年中国东部沿海地区的城市建成区范围进行提取,结果表明：① 建成区面积从2001年的7550 km2,增加到2013年的21 650 km2,共扩展了14 100 km2,虽然建成区面积呈逐年增加的趋势,但其扩展速率则在逐步减缓,城市重心逐渐向南转移;② 在空间上形成了京津唐、长江三角洲和珠江三角洲3城市群,研究发现京津唐的中小城市面临难以获得发展资源的问题,导致了该地区发展的不平衡;③ 综合分析建成区扩展和经济统计数据,结果表明人口和经济是建成区扩展的主要驱动因子,但同时城市快速扩展也给东部沿海地区带来了一定程度的用地浪费问题;④ 由于DMSP/OLS夜间灯光影像受到自身空间分辨率的限制和灯光过饱和的影响,易造成城市建成区边缘细节部分的错提。新一代Suomi NPP/VIIRS夜间灯光影像在空间和光谱分辨率上均有较大提高,在后续的研究中应充分挖掘其数据优势,以期提供更加精准的城市扩展动态监测。 相似文献
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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。 相似文献
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基于遥感的城市热环境研究通常通过分析植被、不透水面和地表温度（Land Surface Temperature, LST ）的关系来进行。虽然植被的降温作用和不透水面的增温作用已受到普遍认可,但缺少针对降温和增温效率的定量研究,本研究采用地表降温率（Land Surface Cooling Rate, LSCR）和地表增温率（Land Surface Warming Rate, LSWR）量化植被降温效率和不透水面增温效率并对2017年江苏省南京市城市热环境进行分析。以Landsat 8 OLI 4期遥感影像为数据源,利用线性光谱混合分析法（Linear Spectral Mixture Analysis,LSMA）获取亚像元植被覆盖度（Fractional Vegetation Coverage, FVC）、不透水面覆盖度（Impervious Surface Percentage, ISP）并利用高分Google影像进行精度验证。结合地表温度（Land Surface Temperature, LST）反演结果计算各季总体LSCR和LSWR,分析不同LST对总体LSCR和LSWR的影响。最后,将FVC和ISP分别按照阈值平均划分为4个区间,计算各区间的LSCR和LSWR,并在此基础上分析不同区间LSCR和LSWR的变化情况。研究结果表明： ① LST与整体LSCR、LSWR正相关,夏季植被降温效应和不透水面增温效应最强,LSCR和LSWR分别为5.6%和5.1%;② 夏季各区间LSCR与FVC正相关,FVC为75%~100%时LSCR达到最大值7.5%;各区间LSWR与ISP负相关,ISP为75%~100%时LSWR达到最小值2.4%;③ 当FVC为0~25%,ISP为75%~100%时,可以充分发挥植被的降温效应,抑制不透水面的增温效应,是最佳的植被和不透水面组合方案。本研究采用的LSCR和LSWR分析方法可以从抑制地表温度上升的角度选择最佳的FVC和ISP区间,未来可基于此横向对比不同城市,并结合纬度、地形、气候、树种等因素对LSCR和LSWR的影响,进一步探索LSCR和LSWR的影响因子和变化规律。 相似文献
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武汉市夏季城市热岛与不透水面增温强度时空分布 总被引：1，自引：0，他引：1
城市化的不断发展使自然地表不断被不透水面所取代,城市地表温度高于乡村,形成了显著的热岛效应。城市热岛给城市生态发展与人类健康带来了严重的负面影响,对其空间模式与背后形成机制的研究意义重大。本文以武汉市为例,基于2001、2007和2016年夏季Landsat系列影像使用辐射传导方程法反演了城市地表温度,并采用MOD11A1数据进行了验证;同时,计算了不同时期的城市温度等级和热岛比例指数,分析了城市热岛的时空变化。此外,为了探究热岛效应形成的主要原因,即不透水面与热环境的关系,全局角度使用多元线性回归分析对比了其增温效果与植被水体降温效果的强弱,空间局部角度采用地理加权回归结合地形数据得到了其增温强度的时空变化。结果表明：① 辐射传导方程法适用于实验中研究区的反演;武汉市城市热岛比例指数先增后减,但温度等级高的地区仍在不断扩张;② 多元线性回归可以准确地反映不同地表覆盖对地表温度的影响,
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无锡市城市扩张与热岛响应的遥感分析 总被引：3，自引：1，他引：2
以无锡市2001和2008年的Landsat TM/ETM+影像为数据源,采用DBI-SAVI指数相结合的方法,提取无锡市城镇信息,得到2001-2008年间无锡市城市扩张图。同时利用热红外波段反演城市地表温度,分别得到2001年和2008年无锡市城市地表温度分布图。最后,结合城市热场变异指数和无锡市2001-2008年社会经济和人文数据,分析城市扩张与热岛响应。结果表明:2001-2008年无锡城市化呈现出不断增加的态势,同时城市空间扩张呈现出不均匀性,主要表现为集中发展和条带状发展两个特点,扩张方向主要集中在常州-无锡-苏州城市中心线沿线和环太湖方向,其中,以东南部扩张最为迅速。在城市扩张的同时,无锡市地表温度逐渐上升,城市热岛面积不断扩大,由条带状分布变为哑铃状分布,城市扩张与热岛分布在空间上呈现出一致性,因此,城市热岛是城市扩张的直接反映。 相似文献