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随着城市化进程的加快,如何及时、精确地对城市环境的变化做出评价,进而制定出合理的发展方案,对城市可持续发展至关重要。本文综合利用卫星遥感获取的PM2.5浓度数据、地表温度数据（Land Surface Temperature,LST）、植被指数数据（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）及城市用地辅助信息数据,基于综合评价指标,分析海上丝绸之路沿线12个超大城市地区2000-2013年环境质量的动态变化。研究结果表明,2000-2013年,海上丝绸之路沿线约75%的超大城市呈现出不同程度的环境恶化现象。12个超大城市用地环境恶化及逐步恶化面积占研究区域总面积的31.33%（4732.39 km2）。2000-2013年,城市扩张用地恶化和逐步恶化面积约占总扩张用地的29.48%（3765.83 km2）。平均地表温度的上升、植被覆盖度的急剧下降及PM2.5浓度的增加均对海上丝绸之路沿线超大城市环境质量变化产生影响。其中,空气中PM2.5浓度的大幅度增加是2000-2013年海上丝绸之路沿线超大城市扩张用地环境退化的主要原因。 相似文献
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针对Harris算法提取的角点对尺度变化较敏感,且运行速度慢的问题,该文提出了一种基于相似像素的Harris角点检测改进算法。受SUSAN算法启发,改进算法首先计算目标像素8邻域内与之相似的像素数目,并据此筛选出候选角点;然后利用候选角点的相似像素数目改进角点响应函数;最后进行局部非极大抑制确定最终角点。实验结果表明,与Harris算法相比,改进算法所提取的角点位置更加准确,重复率较高,且角点检测时间仅为原算法的26.63%。本文所提算法提高了Harris算法的角点检测效率和稳定性。 相似文献
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针对山区植被分类受地形复杂、植被类型多样、验证数据获取困难等因素限制基于多光谱数据的亚热带山区土地利用/覆盖分类存在困难,探究利用物候信息对亚热带山区植被实施分类的效果。综合运用归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、归一化水指数(NDWI),同时考虑到海拔高度对植被类型的影响,建立决策树模型。该模型基于多时相Landsat TM影像,利用了不同地物类型的物候特征和光谱差异,将漓江上游地区分为8种土地覆盖类型。实验结果表明,分类结果总体精度达到86.40%,Kappa系数为0.83。 相似文献
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基于中等分辨率成像光谱仪(MODIS)8 d 500 m分辨率地表反射率数据生成归一化植被指数(NDVI)时间序列,利用线性回归、转折点检测和Mann-Kendall趋势分析方法,分析2000—2013年新疆地区植被覆盖时空变化格局,并结合Landsat数据分析典型区域植被变化。研究结果表明：近14 a来,新疆地区植被覆盖整体呈波动型上升的趋势,植被改善区面积占全区的34.02%,恶劣区的占3.20%,其中2000—2003年植被明显增长、2003—2009年的波动下降及2009—2013年的逐渐回升,植被增长显著的区域主要分布在准噶尔盆地南部和塔里木盆地北部绿洲;大多数植被类型NDVI呈增长趋势,其中增长率最高的是作物、开放灌丛和混交林,6种主要植被类型常绿针叶林、混交林、开放灌丛、多树草原、草原、作物呈现出相似的NDVI变化趋势;在植被覆盖变化显著的4个典型区,NDVI变化受土地覆盖类型变化的影响,荒漠、草地被开垦成农田导致NDVI增加,城市建成区扩张导致NDVI降低。 相似文献
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资源一号02C卫星是我国自主研发的高分辨率卫星。利用面向对象的信息提取技术,开展基于资源一号02C高分辨率数据的林区植被分类,具体分为三个步骤:1)对影像进行多尺度分割,获取最优尺度;2)根据各类地物特点及相互间关系,建立地物类型层次;3)结合光谱、纹理、形状多种对象特征,进行地物分类。以广西猫儿山自然保护区为例,根据区内地物特点,将地物分为针叶林、阔叶林、竹林、灌丛、耕地、非植被、阴影等7种类型,经检验表明该方法总体分类精度达到82.24%,kappa系数为0.77,优于面向对象的最邻近法和基于像元的最大似然分类。 相似文献
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