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基于元胞自动机的遗传神经网络在土地利用变化模拟分析中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
元胞自动机模型在土地扩展的转换规则设计上具有随机性,受周围环境影响较大。文中建立基于BP神经网络和遗传神经网络算法优化的元胞自动机土地扩张模型,对广州市2009—2011年进行城市扩张模拟分析。实验结果显示:BP神经网络能够较好地模拟分布较集中的耕地和林地等区域,精度可达到70%以上,而对于面积较零碎的建筑用地区域,模拟效果较差;而遗传神经网络优化算法能够总体提高模拟精度约5%,部分精度能提高至20%。同时,该算法还能充分考虑影响土地变化的各种扰动因素,优化选择驱动因子和缩短迭代次数,对于城市土地扩张研究具有可行性。 相似文献
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城市热环境是反映城市环境状况的一个重要指标,本研究基于济南市快速城市化时期的Landsat-8遥感影像,利用遥感图像处理软件IDL8.5反演2016年济南市的地表温度(LST),得到济南市地表温度空间分布格局;并利用NPP-VIIRS夜间灯光数据提取济南市主要建成区范围及郊区范围,同时利用MODIS 8天温度产品,根据城郊温差法计算得到济南市主要建成区热岛强度信息,探究热岛强度的月及季节变化规律。研究发现白天热岛强度变化规律比较明显,夜间热岛强度比较稳定。同时,利用2016年谷歌影像提取济南市地表水体的分布数据,并采用剖面取样的方法在地表温度分布图上做出样点与其对应地表温度的分布曲线,研究发现水体和绿化植被的存在能显著地减缓城市热岛效应。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像中阴影对道路提取产生较大干扰的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的城市道路提取方法。该方法首先在近红外波段检测并消除阴影和水体的影响,并使用PCNN对消除阴影后的灰度图像进行分割处理;然后使用形态学建筑物指数(MBI)和归一化差分植被指数(NDVI)分别提取出建筑物和植被信息,消除建筑物和植被的影响;最后提取受行道树影响较大的道路,并对处理后的图像作数学形态学法的处理。该文以深圳市SPOT-7高分辨率影像进行实验。实验表明,该方法能保留原始的道路边缘细节信息,并对阴影具有很好的抗干扰作用,提取的道路信息具有很好的连续性和完整性。 相似文献
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选取2010年3月24日西藏聂荣MS5.7和MS5.5地震前后的中国FY-2E静止气象卫星热红外遥感亮温和长波辐射数据, 对红外辐射数据采用阈值法进行去云预处理, 基于Morlet小波方法计算地震前后的红外辐射功率谱变化, 探讨地震前后红外辐射异常演变规律及特征。 研究结果显示, 西藏聂荣地震前出现了亮温和长波辐射异常增强现象, 并且其异常持续时间和主要异常区域基本一致, 但亮温的异常幅度大于长波辐射的异常幅度。 本研究对于该区域利用热红外遥感数据进行地震研究具有重要的参考价值和意义。 相似文献
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本文处理了新疆洛浦MS6.0地震前后卫星热红外亮温（TBB）数据，对异常信息的时空演变进行分析，并考虑了天气因素的影响。研究发现，震前亮温异常主要分布在震中西北方向，高值区位于震中以西巴楚县附近，异常呈条带状分布，其西北-东南走向与附近断裂带方向一致；异常出现在洛浦地震前14天，共2次，时间上经历较强-弱-强-弱的变化过程，第1次异常持续时间较短，第2次异常持续长达4天，之后迅速衰减并消失，亮温异常值增幅十分明显。结果表明，新疆洛浦地震前存在明显的红外亮温异常现象，亮温变化与洛浦地震发震似具有较好的相关性。 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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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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基于夜间灯光数据的快速城镇化地区城市扩展与重心演变分析——以河南省为例 总被引：2，自引：0，他引：2
利用DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据，结合社会经济统计数据，分析了河南省城市建成区空间格局的变化；通过引入重心理论模型，识别了河南省经济、人口、灯光重心轨迹演变。结果表明：①以郑州为核心的中北部城市群，城市化进程较快，郑州和开封的空间扩展联系紧密；河南省东西向建成区扩展水平高于南北方向，中部平原区好于西南部山区，整体呈现集聚式扩张；②灯光重心主要向东北方向移动，与经济重心转移方向一致，与人口重心方向明显偏离。③夜间灯光强度与建成区面积相关性较高，经济发展情况与夜间灯光强度以及建成区面积的相关性均高于人口与灯光及建成区面积的相关性。 相似文献
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叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价植被长势和预测产量的重要农业生理生态参数。高分2号(GF-2)卫星数据具有高空间分辨率特点,能反映更多细节信息,针对该数据特点的LAI反演方法具有较高的研究价值。以河北省廊坊市万庄镇为研究区,对孕穗期小麦采用了回归模型和神经网络算法反演LAI;采用4种植被指数与实测LAI值构建回归模型,同时重点探讨了PROSAIL模型结合神经网络方法进行LAI反演。研究结果表明,在回归模型中,归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的二项式模型估算LAI可以获得最高精度,采用实测数据验证的决定系数(R2)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.719 3和0.393 6;与回归模型相比,神经网络反演LAI方法更显著提高了精度,R2和RMSE分别达到0.900 8和0.273 2。基于GF-2卫星数据,在研究区小麦孕穗期,神经网络反演LAI具有较强可行性和适用性,可为高空间分辨率卫星影像的LAI反演提供参考。 相似文献