高分辨率遥感影像技术应用研究——以城市绿化精细化调查为例

针对城市绿化现状调查工作,设计基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息的精细化提取方案.以WorldView-2卫星遥感图像作为城市绿化调查数据源,讨论遥感图像配准、融合、几何校正等影像预处理过程中的关键技术;引入红边因子的改进植被指数,通过基于多特征的面向对象决策树分类方法提取绿地信息,以此作为绿地空间分布参考图进行人机交互式解译,有效地保证了城市绿地信息精细化调查成果的质量.实践表明,运用本文设计的城市绿化现状精细化调查方法获得的绿地绿化覆盖信息能够达到城市园林绿化管理和规划的要求.     

基于像元信息分解的城市绿地信息自动提取系统

 为了快速而有效地监测城市绿地的变化,建立了基于遥感和GIS的城市绿地自动识别系统。系统利用像元信息分解的方法,将城市环境下的像元信息分解为绿地、水体、土壤、水泥地等4种地物端元组份信息,求解绿地在混合像元中的丰度,并允许自由设定判定绿地像元的阈值,以便通过调整达到分离的最优分离结果。此外,系统也集成了绿地信息的空间分析以及统计分析识别等功能。最后,以深圳市罗湖区和福田区TM影像作为实验区,将系统自动提取的绿地面积和目视解译的结果进行对比,准确率达到98.7%。     

基于TM图像的库尔勒市绿地资源研究

城市绿地是城市生态系统的重要组成部分,它对于改善城市生态环境,促进城市自然、经济、社会协调发展有着积极的意义.本文基于遥感影像,对库尔勒市绿地资源进行研究和探讨,对城市绿地信息进行提取.研究表明库尔勒市绿地总体情况较好,绿地覆盖率和绿地率都达到国家园林城市的标准,但也存在一些不足之处,针对以上问题提出了一些改进意见.     

城市绿地信息采集监测研究

社会的高速发展,人类正在以前所未有的规模和强度影响坏境,改变甚至破坏自然生态系统,致使生态系统受到越来越大的损害,已危及到人类自身的生存。[1]城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分,是城市生态系统的一个重要指示器。该文以某城市2001年和2007年两个时期的遥感图像为基础,借助3S技术、数理统计技术以及景观生态学等理论对该城市绿地进行动态监测及绿地景观格局变化分析。通过对遥感影像的分析研究,提取一个区域的绿地变化信息,分析出绿地的分布状态和变化趋势,掌握绿地景观类型面积变化大小,年变化动态度,进而进行绿地动态变化的驱动力分析。在景观水平上,从两期的景观指数对比:找出绿地变化趋势,通过统计分析得出其背后的原因,进一步推断出导致该区域的绿地分布状况的社会原因,这些变化表明研究区大块面积景观减少,多样性增加,缀块之间的聚集程度减少,景观异质性增加。城市绿地动态监测及景观格局变化的分析,能得出或预测该社会的经济的发展趋势,并进一步帮助相关部门做出正确的决策,使该区域的经济、环境等朝着一个良好的方向发展。因此,及时掌握城市绿地的变化规律,对未来的规划具有重要的意义。     

城市绿地提取及动态变化监测方法

选择西安市城区三环以内作为研究区域,使用多时相LANDSAT TM影像,分别采用基于简单规则的决策树分类和支持向量机(SVM)分类法提取城市绿地信息并对其精度进行评价。针对TM影像绿地信息提取中存在的混合像元问题,将模糊C均值法(FCM)引入到绿地提取中。研究结果表明:SVM分类法相比于简单规则的决策树分类法,平均分类精度提高了15%,更有利于城市绿地信息的提取,然而对城区中心的绿化带、行道树等小面积绿地信息提取仍然不全面;引入FCM算法后,可根据像元中各类别的不同隶属度,进行更加精细和准确的分类,城市中面积较小的绿地信息都能被很好地提取出来,分类精度得到进一步提高,该算法很好地解决了绿地信息提取中的混合像元问题。     

应用ETM+影像分析佛山市绿地信息

应用ETM 影像和地理信息系统对佛山城市绿地信息进行了研究。为了提取正确的绿地专题信息，对提取的方法进行了探讨。研究结果表明，佛山市绿地分布很不平衡．并提出了佛山市绿地建设的合理化建议。     

基于中分辨率遥感影像的厦门城市绿地信息分析

采用2006、2009年Landsat5 TM和2013年Landsat8 OLI 3个时相的遥感影像,结合以往的相关数据、资料和实地调查,对厦门岛及周边区域的城市绿地进行提取分类,并采用监督分类方法,将绿地遥感影像划分为林地和其他绿地,分析区域内绿地面积和空间分布的变化情况。结果表明:利用中分辨率遥感影像,结合NDVI和K T变换可以更简便、大面积地提取绿地信息;2006—2013年,厦门岛及周边区域城市的绿地面积逐年增加,但绿地空间分布不均匀,结构不合理。建议厦门市应对城市绿地进行系统规划与建设,合理分布绿地空间,推进垂直绿化,合理配置绿化物种,以本地物种为主,提高景观稳定性和多样性。     

唐山城市绿地景观格局

基于2010年 Alos 影像数据由决策树分类解译获得的唐山市区城市绿地分布图,在GIS技术的支持下,根据景观生态学原理和方法,利用斑块密度、景观多样性、景观优势度、景观均匀度指数对研究区域城市绿地景观格局进行了分析。结果表明唐山城市绿地景观指数分别为2.58、0.93、0.20和0.82,结构分布不尽合理,公园绿地占地面积较大;四个片区中绿地分布不均匀,绿地类型分布较集中。论文对分析结果进行了讨论,并针对上述问题提出了相应的对策和建议,以期能为其他中小城市绿地格局分析与绿地建设提供参考。     

基于RS和GIS的城市园林绿地调查与数据库研建

结合北京第六次城市绿化普查中的实践,阐述了在RS和GIS的支持下,通过航空遥感影像使用和实地调查相结合进行城市绿地调查的技术与方法,并探讨了基于GIS平台建立园林绿地数据库的相关技术。     

基于GIS和遥感的自然资源监测研究

研究基于机载数据的国土资源动态监测,利用无人机低空遥感平台获取的高分辨率机载影像数据,制作重点监测地区的正射影像图（Digital Orthophoto Map,DOM）、全景影像等,采用人机交互解译法对无人机影像结合前后时相进行分类,提取图斑信息,结合野外验证,形成动态监测成果。从机载数据在国土资源动态监管中的应用入手,针对不同场景下监测需求,研究并建立基于机载数据的国土资源动态监测的应用框架,为实时、动态的国土资源精细化监管提供技术支撑,提升监管的科学性和时效性。     

无人机城市控违动态监测的研究与应用

随着经济社会的高速发展和城市范围的不断扩张,查违控违工作日益紧迫.无人机等因其灵活快捷、分辨率高、时效性强等特点,正成为城市违法建设监测的有力工具.从影像采集、处理及动态监测三个方面阐述了利用无人机进行城市控违监测的技术流程.采取基于分类后比较的变化检测技术手段,对影像进行违法建设可疑区域的快速提取,能有效提升影像动态监测效率.通过实例验证,总结了无人机城市控违监测中的关键技术,以供相关研究与应用.     

高边坡传感器网络协同监测及信息融合系统模式

从充分挖掘监测信息内涵和外延入手,引入无线传感器网络和多源信息融合技术,分析了高边坡监测系统的信息采集、传递和加工处理的过程,定义了各个子系统的域界,基于将物理构成和逻辑构成分开的原则,建立了高边坡自动监测系统的体系结构.以多传感器采集层为例,介绍了光纤传感器技术、无线传感器网络技术和多源信息融合技术等高边坡传感器网络协同监测及信息融合系统的关键技术.     

基于ZigBee的温室大棚环境监测系统研究

为了实现对温室大棚的自动化、智能化管理,采用ZigBee技术和GPRS技术,设计了基于微型无人机的温室大棚环境监测系统。监测系统以PC机为控制核心,通过各种传感器和微型无人机进行环境数据的采集和农作物生长状态信息的获取,经由无线收发模块CC2430和GPRS网络完成数据的传输,最终将采集到的数据信息直观地显示在PC机上。系统将无线ZigBee网络与微型无人机采集模块相结合,实现对温室大棚农作物生长状态的实时监测。     

城市绿地演化轨迹与变化研究——以上海市外环以内区域为例

城市绿地是城市绿化系统和城市景观的重要组成部分,具有重要的生态、社会、心理和经济功能.作为城市绿地研究的重要组成部分,城市绿地的演化轨迹与变化规律的研究对维持城市绿地系统的稳定性和优化城市生态网络具有重要的意义.传统的大部分绿地变化研究多采用景观指数和空间分析等方法,难以反映出绿地斑块的变化过程、变化类型及空间分布规律.本研究首先定义了7种城市绿地演化类型,分别为连续、扩张、收缩、消失、新增、合并和分解,以此为基础构建出以绿地斑块为节点、以绿地演化类型为边的绿地演化图.以上海市外环以内区域作为研究区域,基于绿地演化图对2008年、2012年和2016年的绿地演化过程进行了提取和三维可视化,并分析了城市绿地变化过程及城市绿地全局变化的空间分布规律.研究结果表明:上海市外环以内的绿地变化以新增与消失两种变化类型最为突出.其中新增的城市绿地斑块空间分布较为均匀,新增的小斑块多分布于中心区域,而新增的大斑块多位于边缘区域.消失的绿地出现在非中心位置的较多,而且浦东新区外环以内的区域占比最多.与2008—2012年的城市绿地变化相比, 2012—2016年新增绿地的空间分布更加均匀,消失绿地的位置分布更加集中.     

基于RS和GIS的南宁市绿地景观空间结构分析

以南宁市的绕城高速公路G7201以内的建成区的Landsat8影像为研究对象,在RS、Arcgis、ENVI以及Patch analyst技术支持下,运用景观格局生态学的理论和方法,对南宁市城市绿地景观格局结构进行分析。结果表明,绿地景观结构分布不合理,绿地斑块破碎化程度较高,南宁市中心城区绿地景观格局中农业用地比重最大,比重最小的廊道绿地板块多、面积小,破碎化程度高。建议南宁市在今后的城市绿地建设中,优化城市绿化格局,降低绿地破碎度,增强廊道绿地建设。通过带状的廊道绿地,使城市中的其他绿地类型连成一片,形成较好的生态走廊。     

基于WorldView-Ⅱ影像的呼和浩特市片区绿地覆盖信息提取

高精度城市绿地覆盖信息的获取在园林城市建设中具有十分重要的意义。利用高空间分辨率WorldView-Ⅱ数据,通过阴影消除,用6种植被指数提取研究区绿地信息,计算绿地覆盖率,结果表明:未消除影像阴影,绿地面积将少提取0.807 km2;NDVI、EVI、ARI1、SAVI提取绿地的精度都达到100.00%,SRI、ARVI提取绿地的精度达到99.99%;研究区绿地覆盖率为23.322%。     

城市绿地避震减灾适宜性研究

城市绿地有一定的避震减灾功能,但由于其内部及外部相关因素的影响和限制,并非所有城市绿地都能发挥该功能。因此,如何根据城市的自身条件、地震及其二次灾害的特点等,因地制宜地选择具有避震减灾功能的适宜绿地是城市避震减灾绿地体系规划的基础工作。笔者从城市绿地避震减灾的适宜性概念出发,基于城市绿地的整体布局形态、连通度、安全格局到个体绿地的安全性、可达性、避难设施完善度、有效避难面积等方面,对市域、规划区和建成区3个层次的城市绿地避震减灾适宜性进行分析,旨在为城市避震减灾绿地体系规划提供参考。     

基于无人机的月季提取方法研究

随着月季种植的专业化和规模化,用无人机遥感技术提取月季种植面积对于评估月季经济效益具有积极意义。使用易康(eCognition)软件平台,对无人机高空间分辨率影像进行面向对象的多尺度分割,在分割的前提下,利用影像的光谱信息、结构特征、纹理特征等特征优化组合后进行分类。实验结果表明,基于无人机获取月季图像,使用面向对象的影像分类方法进行月季解译识别和监测,分类精度达到80%以上,是月季识别与监测可行有效的支撑手段。     

高分卫星在气候适应型试点城市绿地变化监测中的应用

绿地建设是气候适应型城市建设的重要内容之一,为客观评价建设情况,基于高分系列多光谱数据,以常德城区作为研究区域,选用包括纹理特征的26项特征变量,构建CART（Classification And Regression Tree,分类与回归树）决策树进行面向对象监督分类,使用Khat方法完成分类精度评价。精度评价数据表明,2014至2019年6年间的总体分类精度大于90%,Kappa系数大于0.8,绿地提取的用户精度与制图精度达到89%,验证了该方法在城市绿地的提取工作的上具有可行性。分析常德城区近6年的绿地变化监测结果,得出城市绿地面积从2014年的149.01km2上升至2019年的166.79km2,面积增加17.78km2,增长率11.93%,经与实际变化趋势比对一致。结果表明,基于CART决策树的面向对象高分遥感解译方法,具有一定参考价值,可为气候适应型试点城市绿地变化监测评估提供有效依据。     

城市绿地类型及格局特征与地表温度的关系——以深圳特区为例

以深圳特区为例,利用2005年11月份的TM和Quickbird影像数据,在进行地表温度反演和城市绿地详细解译的基础上,研究了城市绿地类型、属性特征与地表热环境分异之间的关系.研究结果显示,城市绿地不同类型的地表温度差异较大,各类人工绿地的地表温度普遍高于自然绿地类型.分样区平均NDVI和聚集度指数与热岛强度指数之间呈显著的正相关关系,而均匀度和碎裂化指数则与热岛强度指数之间呈显著的负相关关系.上述结果表明,城市绿地的类型、结构及其格局特征均对城市热环境空间分异具有显著影响,在城市绿地建设工作中,应充分重视绿地景观的这种热环境效应特征的指导意义,以期使城市绿地建设能够更好地担负其必要的生态服务功能.