数字城市建设中DEM数据的采集与建立

数字城市又称作信息城市,是指运用计算机技术、全球定位系统、遥感遥测、互联网等技术,对城市的地理、经济、人口、资源等进行三维描述,把城市的全部内容在网络上进行数字化虚拟实现.DEM数据的采集和建立是数字城市建设的基础信息之一,是建设数字城市的三维景观和构建数字城市工程设计的基础信息.该文讲述数字城市建设中DEM数据的采集和建立.     

基于无人机倾斜摄影测量的土地利用变化监测研究

传统的土地利用动态调查方法既费时又费力,难以应对当下城市发展过程中遇到的各种土地规划与利用方面的问题。随着低空摄影测量技术的不断进步,以无人机为平台的遥感数据采集和处理系统正逐渐受到遥感与测绘行业的青睐。该文以无人机倾斜摄影测量技术为数据获取手段,研究利用数字表面模型（Digital Surface Model,DSM）数据获取城市土地利用变化信息,并进一步应用到城市土地利用动态监测工作中的方法,为解决城市建设过程中面临的土地资源利用监测方面的问题提供了较好的解决方案。     

基于遥感技术的城市建设变迁动态监测

该文探讨在城市建设中如何运用遥感和GIS技术对城市建设情况进行监测,基本出发点是:以RS、GIS、数据库、技术为支撑,基于高分辨率卫星遥感影像数据图像处理技术为基础,获取城市扩张用地信息,通过对比分析不同时期的城市用地的变化情况,对城市建设实施监测,为有关部门提供及时、准确、有效和权威的基于城市建成区的监测管理和决策支持,同时也可为社会和公众提供必要的信息服务.     

数字枣庄的几点思考

信息技术的日新月异,给城市的方方面面都带来巨大的影响,对整个城市的建设发展提出了新的要求.数字城市已成为不少城市建设的一个发展方向.海量数据存储成为数字城市的信息存储基础,卫星遥感成为数字城市获取信息的新的手段,互联网成为数字城市的信息通讯平台,虚拟和仿真技术成为数字城市崭新的信息表达方式.本文就数字枣庄的问题做一些探索.     

数字孪生下的超大城市空间三维信息的建设与更新技术研究

当前,以物联网、大数据、人工智能、5G传输等新技术为核心的数字浪潮正在席卷全球,数字世界为了服务物理世界而存在,物理世界因为数字世界变得高效有序,数字孪生技术应运而生,影响着城市空间规划布局、建设与发展。城市高时间分辨率的三维空间信息是数字孪生城市建设的基础,该文围绕城市空间三维地理信息建设与地理信息的现势性,结合测绘遥感前沿技术、物联网通信传输以及协同管理机制,全面思考了三维地理信息建设以及更新的技术手段,对城市信息化建设具有一定的参考应用价值。     

议现代化城市的发展趋势--数字城市

21世纪是由网际网络与电子商务交织而成的数据时代,网络成为最时髦的话题.所谓"信息时代"也就是"数字时代"、"数据时代",甚至有人提出"网上一天,人间千年",按照爱因斯坦的相对论,物体的运动速度越快,时间过得越慢.网络技术在飞速发展,信息传播的速度惊人地提高,数字城市到底离我们还有多远?现代社会的发展似乎已进入了以"数字"、"网络"等为标志的全方位信息化路径,香港出现了"数码港",上海开始发展"信息港",而北京、广州等一些城市则提出建设"数字城市".     

漳州城市建设用地扩张空间分布模拟

首先利用遥感影像分类获取2000～2005年城市建设用地变化图,选取漳州市2005年度DEM、人口密度、城市规划等影响因子数据,通过空间随机采样方式,建立起2000年至2005年城市建设用地扩张空间分布概率多元Logistic回归模型.运用该模型,结合GIS技术和2009年相关影响力因子数据,模拟出2005年至2009年漳州市区城市建设用地空间分布,并与该地区2005年和2009年两个时期扩张实际变化的城市建设用地空间分布进行验证,结果表明模拟较为理想,城市建设用地扩张模拟灵敏度为0.6952.     

数字城市中的遥感技术

介绍了数字城市的概念和遥感技术发展的现状，讨论了遥感技术在数字城市建设中基础地理数据获取、用地调查、环境要素的实时监测、城市化进程的动态监控以及城市规划等方面的应用，论述了数字城市的建立为遥感技术的发展提出的诸如高分辨率、智能化、定量化等要求。     

高分一号数据在城市建设规模扩展监测中的应用研究

文章介绍了高分一号(GF-1)卫星的基本情况,结合该遥感数据在"十二五"期间全国地级以上城市规模扩展监测中的实际应用,建立了高分一号16米多光谱数据处理方法及城市建设用地信息提取技术流程,并基于不同年度遥感影像资料,利用人机交互式方法提取了全国地级以上城市建设规模扩展信息,通过GIS的统计分析功能,从城镇规模扩展率、城镇规模扩展强度等方面进行了分析。通过该遥感数据研究为确定城市建成区范围提供技术保证,从而更准确、快捷地掌握城市扩展变化的规律;通过多城市同一时期的对比,可快速发现不同城市的扩展现状及差异性,为下一步的土地管理政策制订提供数据支撑;同时还可以作为检验发展战略成果的一种方法,得出真实、客观的判断和结论。     

基于高光谱线性混合光谱分解识别人工地物

城市下垫面包含多种不同年代、材料和成分的人工建筑物,其光谱多样性远远超过自然环境.利用高光谱遥感数据的丰富光谱信息,可以弥补传统遥感数据源(如航片、多光谱遥感数据等)在区分城市地物所需光谱分辨率等相关信息上的不足.从光谱分析与光谱匹配技术出发对城市地物和人工目标进行精细分类,可提供城市规划、环境监测、城市变迁乃至相关社会经济等方面的信息.本研究基于Hyperion高光谱遥感数据,以广州市区为试验区,尝试用手动提取终端像元,首先对水体与植被做分层掩膜,尽可能消除其在求取参考波谱与影像波谱角度过程中的影响;继而参考约翰-霍普金斯大学提供的标准光谱库的人工建筑物波谱,对光谱角度制图方法所产生的规则影像进行密度分割,获取与参考光谱夹角最小的端元准确位置,再通过高空间分辨率影像Quick Bird数据对其进行准实地验证,尽可能提"纯"并获取相应地物影像端元;最后,应用线性光谱分解模型提取出广州市区地表物质的丰度,由丰度图设定阈值生成地物分类图.结果表明:星载高光谱数据可识别出都市人工地物中的水泥混凝土、铺路混凝土、粘土瓦屋顶、较老建筑屋顶、裸土、高反射率未知物(玻璃、金属等)、低反射率未知物(阴影)、林地、草地与水体等,其总体精度为76.2099%,Kappa系数为0.7258.