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高分辨率遥感影像建筑物分级提取 总被引:1,自引:1,他引:0
高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。 相似文献
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“一带一路”沿线地区城市扩张和形态变化分析 总被引:1,自引:0,他引:1
尽管越来越多的人认识到“一带一路”沿线各国的城市化进程对其经济、政治和环境系统所起的重要作用,但对监测区域范围内城市扩张和形态变化的比较研究却极为有限。基于欧空局气候变化倡议项目最新发布的1992—2015年300 m分辨率的全球土地覆盖数据集、1992—2012年DMSP/OLS夜间灯光数据和2000—2015年LandScan人口数据,本文首先分析了1992—2015年“一带一路”陆域城市用地增长的空间格局和十大分区城市用地面积的动态。其次,通过分析3个时间点(1992年、2003年和2015年)上同心环内城市用地密度的时空变化,量化了“一带一路”沿线80个城市的扩张和形态变化。最后采用3种统计模型(线性、幂律和指数函数模型)来分析城市用地面积、加权灯光面积和城市人口之间的长期关系。结果显示,“一带一路”陆域城市用地面积占土地总面积的比例从1992年的0.24%上升至2015年的0.56%,并且非洲和亚洲的发展中国家是“一带一路”监测区域城市化的主要贡献者。同心环内城市用地密度从城市中心到城市边缘呈递减趋势,且城市间的空间分布完全不同。中国、欧洲、非洲、西亚、东南亚和印度6个分区人口数超过100万的城市间比较显示,除了中国城市形态变得分散,其他分区城市形态总体变得紧凑。分析结果也显示,夜间灯光信号所反映的城市经济活力和城市人口分布趋势在不同程度上影响城市空间扩张和形态变化。 相似文献
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土地覆盖变化影响局域的能源和水平衡,并在全球范围内促进碳的净排放。基于欧空局气候变化倡议项目最新发布的1992年—2015年300 m分辨率的全球土地覆盖数据集,本文分析了1992年—2015年“一带一路”沿线主要土地覆盖类型变化的时空特征及其驱动力。研究结果表明:1992年—2015年沿线耕地、草地和建设用地面积分别增加190.00× ![]()
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103 km2、57.97× ![]()
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103 km2和260.39× ![]()
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103 km2,森林、灌木、湿地和水体面积分别减少61.14× ![]()
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103 km2、34.22× ![]()
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103 km2、74.28× ![]()
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103 km2和44.41× ![]()
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103 km2。2000年—2015年与1992年—2000年相比,沿线土地覆盖变化的区域空间格局基本一致,但区域变化呈现了新的特征。东南亚区建设用地扩张明显加速,耕地面积增速下降,森林面积减速上升,灌木面积减速下降明显;东亚区建设用地持续高速扩张,耕地面积持续减少,森林面积减速明显下降,草地面积持续增加;中东欧区建设用地扩张速度明显下降,耕地面积减速上升;俄罗斯建设用地扩张持续缓慢,森林面积稳中有升,草地和灌木面积增速下降。分析进一步显示人口增长、气候变化、社会经济发展和政府相关政策是造成沿线国家土地覆盖变化的主要驱动因素。 相似文献