基于遥感影像的郑州市建筑用地信息提取

以郑州市landsat ETM影像为数据源,进行建筑用地信息提取。首先,提取出归一化植被指数（NDVI）和归一化建筑指数（NDBI）影像,然后分别对所得的指数影像进行二值化,获得二值化图像,再利用叠加分析的方法对两幅指数图像进行逻辑判别,从而提取出建筑用地信息,再进行精度验证。结果表明,利用NDBI和NDVI相结合的方法弥补了单一利用归一化建筑指数的不足,同时人为干扰因素较少,是一种比较客观、准确、快捷的城市建筑用地信息提取方法。     

一种改进的城市建筑用地信息提取方法及在广州地区的应用

本文对利用NDBI指数提取城市建筑用地信息的方法进行了改进。在提取NDBI、NDVI和MDWI三个指数的基础上,分析了建筑用地、植被和水体在这三个指数上的分布规律,找出提取城市建筑用地的最优指数组合方式,进而获取全新的NDBI信息。此外,本文利用2010年ALOS数据进行精度校验,结果显示整体精度较好,尤其是对高密度城市建筑信息提取更加有效,其精度达到89%。该方法提高了单纯依靠NDBI指数获取城市建筑用地信息的准确性。另外,本文采用该方法获取了广州市近20年（1990-2010）的城市建筑用地面积,并分析了其城市空间扩展趋势。研究结果表明:(1)改进的城市建筑信息提取方法是可行的,可以获取更加可靠和准确的数据;（2）20年间广州市NDBI平均值增加了0.15,建筑用地面积增长了220%。     

V律指数法提取城市建筑用地遥感影像的研究

通过对Landsat ETM+不同波段遥感影像主要土地利用类型光谱特征曲线进行分析,提出一种新的提取城市建筑用地的方法:V律指数法(V law index,VLI).该方法采用3个波段的遥感影像,并结合约束条件,通过简单的逻辑判断和乘法运算实现建筑用地的提取.随机矩阵点实验测试表明:VLI法能够获得较好的提取效果,与其...     

基于遥感的城市化进程监测方法及其应用

【目的】利用不同分类精度的指数模型分析南京2001—2015年的城市化进程。【方法】借助2001年Landsat7 ETM+,2006、2010年Landsat5 TM及2015年Landsat8 OLI南京地区遥感影像数据,首先通过归一化差异水体指数(the modified normalized difference water index,MNDWI)提取水体信息,随后利用城市指数(the urban index,UI)、归一化建筑指数(the normalized difference built-up index,NDBI)、建筑指数(the index-based built-up index,IBI)、基于红光的建筑指数(the visible red-based built-up index,VrNIR-BI)、基于绿光的建筑指数(the visible green-based built-up index,VgNIR-BI)模型提取不透水层,结合最大类间差分法将影像分为建成区和非建成区两类,最后融合分类结果形成南京地区城市化专题地图。【结果】从验证结果来看,所有模型的总体精度均高于64.33%,其中UI、NDBI模型具有总体最高精度。UI模型精度最低69.67%(2001年),最高85%(2010年); NDBI模型精度最低72.00%(2001年),最高82.60%(2010年)。在UI模型和NDBI模型下城市化发展水平,分别从2001年的11.55%和17.66%攀升至2015年的20.50%和25.60%。【结论】在精度最高的UI指数和NDBI指数模型下,南京市除高淳区和溧水区之外的各个行政区的建成区增量前4名分别是江宁区、六合区、浦口区和栖霞区。     

基于综合权重水体指数的水体提取研究——以鄱阳湖为例

Landsat TM/ETM+影像具有时空分辨率高(16 d,30 m)的特点,并且水体信息丰富,被广泛用于水体提取和水资源实时监测。近年来,构建水体指数是Landsat TM/ETM+影像提取水体信息成熟有效的方法。从现有水体提取指数出发,以鄱阳湖地区作为试验区,构建综合权重水体指数(Comprehensive weight water index,CWWI)。通过实验,利用归一化水体指数(NDWI)、新型水体指数(NWI)、改进的归一化水体指数(MNDWI)和综合权重水体指数(CWWI)四种水体指数进行鄱阳湖地区的水体提取,影像整体水体提取的精度分别为89.00%,91.00%,90.50%,93.00%。结果表明,综合权重水体指数能够用于进行水体提取,并且水体提取综合精度最高。     

基于Landsat TM数据的建筑用地信息提取及变化分析

为了从Landsat TM数据中精确提取建筑用地信息并分析建筑用地信息随时间的变化特征,运用压缩数据维的方法,通过构建增强型建筑用地指数EIBI实现了对Landsat TM影像建筑用地的提取.实验结果表明:此方法对天津市2005年和2010年Landsat TM影像的提取精度达到89.66%和91.47%.基于分类计算结果可知,与2005年相比,2010年天津市新增建筑用地面积1064.35km~2,年均净增长率为11.17%.     

基于元胞自动机的郑州市区土地利用变化研究

在遥感和地理信息软件支持下,利用1992年和2001年的Landsat TM和ETM+影像,研究了郑州市区两个时期的土地利用变化,并利用马尔可夫链和元胞自动机模型对郑州2010年土地利用情况进行预测分析.结果表明,1992年到2001年,郑州市区土地利用变化主要表现为耕地减少,城镇用地、农村居民用地增加;2001年到2010年,其变化仍表现为耕地减少和城镇用地、农村居民用地的持续增加,其中"耕地→城镇用地、农村居民用地","城镇用地→交通及工矿用地","农村居民用地→城镇用地"变化最为显著.     

基于Landsat遥感影像的黑河干流中游湿地信息提取

基于Landsat卫星遥感影像,将一种新的水体自动提取指数(AWEI_nsh/AWEI_sh)运用于湿地信息提取,并通过箱型图统计方法自动获取了12种相关变量的阈值范围.结果表明:利用该水体自动提取指数和归一化植被指数,结合数字高程模型建立决策树模型,可对研究区内的湿地信息进行有效提取,且2000,2014年的遥感影像湿地信息提取精度分别为83%、93%,提取方法可用于大范围湿地研究.     

宿州市城市扩展的遥感动态变化监测与评价

以安徽省宿州市为研究对象,分别从Landsat TM/ETM＋和Landsat 8遥感影像提取1987年、2000年、2005年和2013年四个时期的土地利用信息,每个时相的遥感影像分为建设用地、林地、水体和耕地四类,从城市建设用地扩展速度、扩展强度、分形维数、稳定性指数、城市扩展弹性系数、城市扩展方向等方面详细分析了26年来宿州市城市扩展的时空变化.研究结果表明：宿州市城市建设用地面积一直持续增加,扩展速度进一步加快,扩展强度也进一步增强.1987-2013年,建设用地面积净增50.67 km2,扩展速度为5.18％,扩展强度为1.63.城市空间格局由填充式逐渐向外延式转变（即由老城区向外延伸扩展）,主要向南、北、东南和西北方向发展.     

广西喀斯特地区城镇用地扩张及来源预测——以河池市金城江区为例

以河池市金城江区1991,1999,2006年三期TM/ETM+遥感影像为数据源,分析了城镇用地的遥感信息机理,提取了研究区三期土地利用现状图,并采用GIS空间分析技术,对城镇用地扩张的时空过程进行了研究.分析表明:城镇用地规模不断扩大,增长速度不均匀,城镇用地变化区域差异较大,城镇用地在中心城镇高度集聚.旱地、荒草地、独立工矿用地和坑塘水面是城镇用地扩张的主要来源.     

环境一号卫星影像中水体信息提取方法研究

从卫星遥感影像中快速、准确地提取水体信息已经成为水资源调查、水资源宏观监测、城市绿化度调查及湿地保护的重要手段。针对HJ—1A/B(中国环境一号卫星)影像与Landsat ETM(美国陆地探测卫星)影像的相似性,利用水体特有的光谱特性,采用多种水体提取方法对HJ—1A/B影像中水体信息进行了快速提取,并比较了两种影像水体提取结果。总结了在环境一号卫星影像中进行水体提取的精度影响因子。分析了传感器、分辨率、水体提取模型对水体提取的影响。     

ETM影像中城镇覆盖及其背景信息的提取方法研究

通过分析国内相关文献所涉及的方法模型,对研究区各类地物谱间结构特征进行分析, 提出利用 TM4-TM7＜K1、TM5-TM4＞K2和 TM6＞K3三式联立提取出城镇覆盖信息．进一步探讨多步分类法：利用所提城镇覆盖信息掩膜原始图像去除城镇覆盖信息,对所得图像重新进行最优波段组合并继续分类．研究表明,所提模型能够更为有效地提取出城镇覆盖信息,普适性较前人有所提高,而分步提取方法则可较好地提取出土地利用信息．     

基于小波变换的遥感图像融合算法

提出了一种基于小波变换的遥感图像融合的新方法。给出了梯度滤波器的矩阵形式，改进了Petrovic提出的灰度图像融合方法，并将其应用于ETM图像融合。和两幅原图像及灰度融合图像相比，新方法是有效的，不仅较大地增强了图像的空间细节表现能力，而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

基于Landsat数据和DMSP/OLS夜间灯光数据的城市扩展提取: 以天津市为例

以天津市为例, 将多时相的Landsat TM/ETM+影像与DMSP/OLS夜间灯光数据结合起来提取城市建成区扩展信息, 并进行验证和分析。首先, 利用DMSP/OLS夜间灯光数据得到城市建成区的大致范围, 利用这个范围内的Landsat TM/ETM+数据和多波段纹理进行图像分类, 得到城市建成区的空间分布。然后, 利用分类后比较法得到城市建成区的变化信息, 将提取的建成区变化结果与利用 DMSP/OLS数据得到的城市建成区扩展信息以及基于统计数据的城市建成区变化趋势进行对比, 验证方法的有效性。结果表明, 结合DMSP/OLS数据和Landsat 数据的光谱特征以及提取的多波段纹理特征, 可有效地减少裸土与城市建成区的混淆, 与只利用光谱信息的建成区提取及变化检测相比, 得到更高的精度。因此, 结合 Landsat TM/ETM+数据和DMSP/OLS夜间灯光数据提供了一种进行大型城市建成区扩展检测的有效方法。     

基于PCA的盐地碱蓬植被信息提取新指数研究

盐地碱蓬是海岸带一种重要的先锋植被,其时空分布信息是海岸带湿地生态系统保护及湿地修复工程的基础数据.为准确地获取碱蓬群落时空分布信息,构建一种盐地碱蓬提取指数十分必要.该文以辽东湾北部海岸带湿地为研究区域,基于Landsat8 OLI数据,采用主成分分析方法(PCA, principal components analysis)构建盐地碱蓬指数(suaeda principal components analysis index, SPCAI),并将其应用到多源遥感数据(Landsat5 TM、Landsat7 ETM+、Landsat8 OLI和Sentinel-2 MSI)中,最后利用SPCAI获取近21年辽东湾北部海岸带湿地碱蓬群落的时空分布信息.结果表明：1)经主成分分析的Landsat数据的第4波段(PCA₄)对盐地碱蓬的响应最为明显,且Landsat8 OLI数据的主成分分析结果明显优于TM和ETM+数据;2)基于Landsat8 OLI的PCA₄波段构建SPCAI,SPCAI对碱蓬的响应明显优于NDVI、SAVI、MSAVI,并...     

一种改进的决策树分类方法在土地利用信息提取中的应用

选择昆明市作为研究区,以2011年LandsatTM影像为基础数据,通过分析研究区地形特征,提出把研究区进行分区并分别确定高程、坡度决策规则的改进型决策树分类方法,并结合分析的光谱特征规律,在决策分类中引进了比值型指数、NDVI值,构建基于光谱特征和地学辅助知识的决策树信息提取模型,最后对传统计算机自动监督分类方法与决策树信息提取模型方法解译的昆明市土地利用数据的精度进行评价。研究结果表明：基于改进的决策树分类方法进行遥感信息提取的昆明市土地利用数据的Kappa指数比传统监督分类方法提高了0．234,分类精度提高了17．03％;从各种地类类型的测试样本点平均正确率来看,改进的决策树分类方法比传统监督分类方法提高了21％,大大提高了LandsatTM遥感数据分类的精确度和可靠性。     

利用ETM+和MODIS数据反演陆地表面温度

Landsat 7 ETM+数据是一种常用的中分辨率卫星遥感数据,它的热红外波段的空间分辨率为60m,是目前星载遥感数据中分辨率最高的。然而由于Landsat 7 ETM+只有一个热红外波段,给ETM+陆地表面温度反演造成了困难。本文在前人研究的基础上开展ETM+数据陆地表面温度反演研究,首先利用MODIS数据反演总大气水蒸汽含量,然后利用普适性单通道算法从ETM+数据得到陆地表面温度,试验结果表明该方法能够取得较好的反演结果。