基于AHP-熵权法的城市内涝风险评估——以杭州市滨江区为例

针对目前城市内涝灾害频发的现象,以杭州市滨江区为例,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性、防灾减灾能力等4个方面建立评价指标体系,利用层次分析结合熵权法对杭州市滨江区进行评估并结合历史积涝点进行对比,结果表明:滨江区内涝风险较高,其中高和中高风险区占比43.2%,主要分布在钱塘江沿岸地区及中部地势低洼地区。中风险地区占比29.8%,主要集中在滨江区中部北塘河附近,中低和低风险区占比18.9%,主要位于滨江区东南部,中高风险区与现有涝点基本吻合且风险区具有一定的空间差异。

未来土地利用情景下城市地表径流变化模拟预测研究

【目的】在快速城市化背景下,土地利用格局发生改变,建筑用地等不透水面比例增大,导致地表径流深度增加。因此,理解土地利用变化与地表径流的相互关系在城市防灾减灾工作中具有重要作用。【方法】以杭州市为例,利用CLUMondo模型,得到2030年土地利用情景模拟结果,并在此基础上,利用SCS模型模拟预测了未来地表径流深度信息,探讨了土地利用变化对地表径流的影响。【结果】结果显示:(1)到2030年,耕地面积减少到2070.72 km^(2),共减少283.55 km^(2);建筑用地增加到1227.74 km^(2),共增加了528.19 km^(2),林地和草地均出现了不同程度的减少。(2)在同等降水条件情景下,随着土地利用格局的变化,研究区平均地表径流深度呈逐年增加趋势,但增幅存在差异。在研究区西部的林地地区地表径流增加不明显,在研究区东北部的中心城区,地表径流的范围与深度显著增加。其中杭州主城区径流深度增加最为明显。【结论】2005年到2030年杭州的土地利用结构变化中,耕地与建筑用地变化最为明显,耕地面积不断减少,建筑用地面积不断增加;地表径流深度整体呈增加趋势,但在不同时段和区域都存在一定的差异性,其中杭州主城区径流深度增加最为明显。2005—2030年间杭州降水径流变化的原因与杭州城市化过程中的土地利用转化特别是耕地向建筑用地的转化密切相关。研究成果可为优化城市土地利用政策、缓解洪涝灾害提供理论依据。

基于InfoWorks ICM的临安亚运场馆暴雨内涝模拟研究

【目的】杭州亚运会举办期间正值汛期,亚运场馆及其周边区域内涝灾害风险显著增加,以水文水动力模型为支撑的暴雨内涝模型是预防、降低重点区域内涝灾害损失的重要手段。【方法】以临安区亚运场馆为例,运用InfoWorks ICM模型,构建核心区域的一维-二维暴雨内涝耦合模型。以2022年7月31日、2022年9月13日两场实测降雨对模型进行参数率定验证。在此基础上模拟不同设计降雨重现期下(10 a、20 a、50 a和100 a)的积水情景,分析核心区域的主要内涝点和成因,从而为预防城市内涝灾害提供决策依据。【结果】结果表明:模型的相对误差范围为11.11%~17.65%,表明其具有一定的可靠性。在不同设计降雨重现期下,受地形与排水管径大小等因素的影响,九州街与秀泉路路段积涝情况均比较严重。在重现期大于20 a时,亚运场馆西侧道路上出现深度大于0.40 m的积水,并随着重现期增大,积水面积也不断扩大;在降雨重现期为100 a的情况下,九州街与秀泉路路段积水最深达58 cm,积水面积为13.68 hm2。【结论】临近场馆道路的大面积积水对赛事的顺利举行将会带来一定挑战。建议增加周边商业地块与住宅区的绿地等透水面面积,并在积涝危险程度较大处设置排水泵。研究成果对解决城市内涝问题、制定相关策略具有参考价值。

高分辨率遥感图像耕地地块提取方法研究

利用高分辨率遥感图像的光谱信息提取耕地地块对于土地利用动态监测、精准农业等领域有着非常重要的意义,然而传统的结合GIS软件与手工数字化提取地块的方法费时费力,并且具有很大的主观性,因此利用计算机自动提取地块具有很强的现实意义。文章提出了一种基于小波变换和分水岭分割的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法,首先结合高分辨率层遥感图像的光谱信息,利用图像分类结果对原始图像中典型地物的灰度值进行对比增强处理,然后进行小波变换和分水岭分割,通过改进的区域合并算法解决过度分割问题,最后利用Canny算子引入边缘信息,得到最终的耕地地块分割结果。通过对北京地区Quick-bird数据的应用,准确快速的提取了耕地地块数据,证明该方法是一种有效、可行的高分辨率遥感图像耕地地块提取方法。

基于不同抽样方法的遥感面积测量方法研究

众多研究结果表明,遥感和抽样技术相结合可以有效地进行地物面积的测量。目前,随机抽样、系统抽样和分层抽样方式在遥感抽样调查技术领域应用比较广泛。本文以遥感图像为基础,从不同角度对随机抽样、系统抽样及分层抽样(包括等样本量、等面积、等丰度抽样)进行了有益探讨,分析发现:对于同一地物,从平均误差百分比、标准差和极差3个角度分析,随机和系统抽样反推得到的总量精度都低于分层抽样精度;对于不同的地物类型,利用3种分层抽样方法反推的结果与地物所占百分比成正相关,地物所占的百分比越大,反推的结果越好;等样本量、等面积、等丰度分层抽样从平均误差百分比、标准差和极差3个角度分析各有优势,跟地物所占的百分比也有密切关系。

不同分辨率遥感图像混合像元线性分解方法研究

混合像元的存在是传统像元级遥感分类和面积量测精度难以达到实用要求的主要原因,为了提高遥感应用精度,须解决混合像元分解问题。传统的方法主要通过改进分解模型提高分解精度,该文在不改变线性分解模型的条件下,分析不同分辨率尺度对于线性分解精度的影响。实验中运用像元合并的方法,得到不同分辨率的TM系列遥感图像,分别选取植被、裸地、水体3种典型地物进行线性分解;以分辨率更高的Quickbird图像分类结果作为真值进行精度评价。实验结果表明:随着图像分辨率的降低,植被的RMSE值不断缩小,在30 m分辨率尺度上均值为0.36,在150 m尺度上均值为0.17,分解精度提高了1倍左右;但随着分辨率进一步降低,由于混合像元现象加剧,RMSE值上升,分解精度随之降低。

基于线性光谱模型和支撑向量机的软硬分类方法

针对硬分类方法中无法解决的混合像元问题及软分类方法中全图共用一套端元进行混合像元分解所带来的弊端,提出了一种新的软硬分类方法。该方法通过分析目标地物在图像中的分布情况,自动计算判别阈值,将图像分为目标地物纯净区域、目标地物混合区域和非目标地物区域。对于目标地物纯净区域和非目标地物区域采用硬分类方法(支撑向量机)快速提取分类信息;对于目标地物混合区域采用软分类方法(端元可变的线性混合像元分解)提取目标地物丰度信息,最后得到目标地物软硬分类结果。通过对北京地区ALOS图像的应用试验,并将新方法与支撑向量机、线性光谱混合模型进行比较,新方法的RMSE值为0.203,总量精度达到95.48%,高于支撑向量机和线性光谱混合模型。实验结果表明,新方法能够有效解决混合像元问题,提高图像分类精度。

粮食作物面积遥感测量运行系统的设计与实现

利用遥感技术及时、准确地掌握主要粮食作物种植面积,对相关部门制定农业生产和农村政策具有重要的意义。针对目前商业软件(ERDAS、ENVI等)存在业务性不强、数据组织管理无序、难以操作等问题,设计并实现了一套适合粮食作物种植面积遥感测量业务软件系统。该系统以遥感技术和空间抽样技术为支撑,采用3层软件架构模式,实现了遥感图像处理、粮食作物面积测量、海量遥感数据管理等功能,具有业务流程明确、数据管理有效、升级快速便捷的特点,能够很好地满足业务化运行需要。通过2009年北京市冬小麦面积遥感测量业务运行,证明该系统能够简单、快速准确地测量出冬小麦的种植面积,达到满足业务化测量精度和时效的要求。

自适应阈值的多光谱遥感影像软硬分类方法研究

土地覆盖遥感分类根据图像中每个像元在不同波段具有不同光谱亮度、空间结构特征或者其他差异的特征,按照某种规则或算法提取土地覆盖分类信息。硬分类方法由于混合像元的存在,导致遥感分类和面积测量精度难以达到使用要求;软分类方法能够解决混合像元问题。针对硬分类与软分类各自存在的问题及优势,在分析硬分类模型和软分类模型的理论基础上,通过研究两种模型的优缺点取长补短,优化分类模型。在新的软硬分类方法支持下,设计典型应用案例,在精度评价过程采用改进型混淆矩阵评价方法,验证该方法在土地覆盖信息提取方面的精度。结果表明,软硬分类方法能够有效提高土地覆盖分类精度。

基于科研创新驱动的GIS专业实践教学模式研究

地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)是一门综合性、交叉性和实践性很强的专业学科,如何从实践教学环节着手,引导学生自主创新,已成为探索GIS人才培养模式的关键问题。本文通过概述国内外GIS专业发展,针对当代社会对GIS专业人才的需求以及高校对GIS人才培养的现状进行总结,从GIS专业实践教学体系、教学内容,以及教学方法等角度出发,提出了基于科研创新驱动的GIS专业实践教学培养模式。该模式的教学目标是提高GIS专业学生的综合素质,重点培养学生创新意识与实践能力。

基于灰度值限定信息熵的图像检索方法

颜色直方图图像检索方法是一种重要的基于颜色特征图像检索方法。在分析了基于颜色直方图信息熵进行图像检索方法的基础上,提出了一种通过灰度值对信息熵进行限定的遥感图像检索算法。该方法在一定程度上解决了传统的基于颜色直方图信息熵方法进行图像检索时,由于熵的对称特性造成图像误检索的不足。在实验精度评价中,分别采用直方图分析法和相关系数法,从定性与定量两个角度对检索精度进行了评价。实验结果显示,运用该方法进行检索,具有较高的检索精度,相关系数在0.95以上,在实际应用中具有良好的可行性。

基于热红外光谱响应的油库火灾温度场反演方法研究

热辐射是油库火灾事故的主要危害特性之一,而温度场又是其直接表现形式,因此快速有效地监测温度场信息是迅速掌握灾情动态信息的最佳途径,对提高油库火灾事故应急监测与快速响应能力、维护人民生命财产安全、保护生态环境以及大幅减少经济损失等具有重要意义。在国内外地表温度反演方法研究进展的基础上,针对油库火灾爆炸事故的突发性特征,通过分析环境温度急剧变化、遥感影像及反演参数难以获取等因素,建立了一种基于热红外光谱和地面传感器数据的油库火灾温度场信息提取模型。通过设计模拟实验,成功反演了试验场及其周边区域的地表温度情况。结果表明,该模型能够快速有效地反演油库火灾事故发生区域的温度场信息。

冬小麦种植面积空间抽样效率影响因子分析

基于遥感与抽样的农作物种植面积测量方法结合了遥感和抽样理论的优势,已经成为农作物种植面积测量中有着广泛应用前景的测量方法。以格网为单元,进行分层空间抽样,分析在二值图像的情况下,抽样格网大小、分层层数对抽样精度、抽样精度方差、抽样比的影响;将二值图像分类结果定义为作物区,随机混入不同丰度10%,20%,……,100%的冬小麦,在不同冬小麦丰度(即不同的分类误差)的前提下,分析抽样格网大小、分层层数、分类误差对抽样精度、抽样比的影响,确定最优分层定义为6层,在分类误差小于40%(即冬小麦丰度大于60%)的前提下,可以有效地进行空间抽样推算区域冬小麦种植面积,为农作物种植面积测量空间抽样方案的优化提供理论基础。

城市公园景观空间结构对其热环境效应的影响

热岛效应是快速城市化进程中最具代表性的生态环境问题之一。以绿地和水体为主体的城市公园所形成的"城市冷岛"是缓解城市热岛效应和改善城市热环境的有效途径。研究选取北京市城区24个公园为研究对象,利用landsat-5 TM遥感影像反演城市地表温度,探讨城市公园内部景观构成、斑块形态和空间布局这3个方面的空间结构特征与其内部温度(Ta)、对周边环境降温的影响范围(Lmax)及降温幅度(ΔTmax)的关系。研究表明:从景观构成来看,Ta、Lmax、ΔTmax与水体面积均呈现显著相关性,是影响公园内外热环境的关键因子;Ta及ΔTmax与公园内绿地面积无显著相关性,而主要受三维绿量和硬质地表比例的影响;与此相反,Lmax与绿量相关性并不显著,但与林地面积呈显著正相关。因此,综合考虑公园内外整体降温效应,应在保证绿地面积达到一定规模的同时,尽量丰富绿地内部空间结构,增大三维绿量;从斑块形态来看,绿地斑块形状越复杂,公园内部温度越低,影响范围越远,而公园外围边界形状与内部温度呈较显著正相关,但对周边热环境的影响并不明显;从空间布局来看,硬质地表分布与Ta、Lmax、ΔTmax均显著相关,其布局越分散,内部温度越低,对周边的影响范围及降温幅度越大;此外,公园林地布局越分散,内部温度越低,影响范围越大,但对ΔTmax影响不明显。在城市公园规划设计中,从缓解城市热岛效应出发,应将公园景观内部的空间结构特征作为重要的考虑因素之一。

地块支持下MODIS-NDVI时间序列冬小麦种植面积测量研究

在大尺度冬小麦种植面积测量中,MODIS(moderate resolution imaging spectrometer)数据对绝大部分地区可实现全覆盖数据保障,具有很好的时间序列特征,在探测植物季相节律进行作物估产与动态监测上得到很好的应用,但因受到空间分辨率的限制,其测量结果的可靠性受到较大质疑。地块数据具有明确的位置特征和明显的边界信息,在一定程度上降低了光谱差异和混合像元的复杂程度,在遥感影像上具有很强的相似光谱特征,较像元识别更有优势。以北京市通州为试验区,充分结合冬小麦生长季特征,首次尝试MODIS-NDVI空间地块化,建立其与中分辨率TM耕地地块识别结果的定量关系,进行地块支持下的MO-DIS-NDVI时间序列冬小麦种植面积测量。研究结果表明,当样本量达到15%以上时,MODIS和TM提取结果区域精度一致性稳定达到96%以上。该方法证明,地块数据可有效改善MODIS-NDVI时序数据遥感识别中,因空间分辨率低引起的误差。实现有碎云影响和无全覆盖中分辨影像时,利用部分中分辨影像样本结合低分辨率全覆盖影像实现大尺度的冬小麦种植面积测量,同时,为其他品种农作物种植面积测量进行先期的实验研究。

MODIS EVI时间序列数据和光谱角聚类的冬小麦遥感估产分区方法研究

农作物遥感估产区划是农作物遥感估产的基础,它为估产研究和实践提供了重要的科学依据。以冬小麦生育期内的MODIS EVI时间序列作为分区数据,选择江苏省为试验区,探讨了一种改进的光谱角制图和K均值聚类相结合(光谱角聚类)的分区方法,并在冬小麦遥感估产中进行了试验。结果表明:光谱角聚类分区方法充分利用了MODIS时间序列数据所反映的农作物生长进程,可以充分体现气候差异所带来的冬小麦区域差异;与传统分区相比,基于光谱角聚类分区方法所得到的遥感估产结果具有较高的决定系数R2(0.702 6比0.624 8)和较低的均方根误差RMSE(343.34比381.34kg.hm-2),体现了该分区方法在冬小麦遥感估产中的优势。光谱角聚类分区方法仅以获取便利的低分辨率时间序列遥感数据为分区数据,且能很好的将冬小麦划分为特征性质一致的区域,所得遥感估产模型的精度和稳定性也较好,为冬小麦遥感估产分区提供了一种有效方法,有利于进行冬小麦遥感估产研究。

遥感影像预分类精度对地物面积空间抽样估算的敏感性分析

传统的地物面积测量受精度和效率制约,为此引入了结合遥感影像的空间分层抽样方法。首先以遥感影像的预分类结果作为模拟地物的真实分布,在地物外沿等概率随机添加不同比例的错分像元,从而获得准真实地物区的摸拟预分类结果,并依此设定各层等比例取样的样本入层标志,指导地物样本的选取,然后以抽中样本地物的准真实值之和按比例推算出总量。通过比较分析各水平含量的地物类别、不同预分类精度、层内随机和系统抽样下的多次总量估计精度及其稳定性变化情况,结果表明:该方法不需要背景数据库等先验知识,在预分类达到一定精度之上时,依分类区域设立层标志的分层抽样方法所获得的总量估计精度及标准差均好于无分类支持的随机和系统抽样;当预分类精度达到50%以上时,具有较高的成本效率比,其中在60%时,各类地物在0.5%抽样率、95%的置信度下可以保证估计量精度在92%以上。

基于Markov-CLUES耦合模型的杭州湾湿地多情景模拟研究

杭州湾湿地是中国南北湿地的分界线,也是环杭州湾地区重要的区域生态安全屏障。由于全球气候变化和当地经济发展,杭州湾湿地资源锐减,湿地生态功能退化。因此,对杭州湾湿地未来发展趋势的模拟预测,可为资源合理开发、政府政策规划等提供科学依据。以杭州湾湿地为研究对象,利用2006年、2011年、2016年3期遥感影像提取湿地空间分布信息,对杭州湾湿地现状进行分析;构建Markov-CLUES耦合模型,运用耦合模型模拟了多情景下的杭州湾湿地未来演变趋势。研究结果表明,(1)杭州湾滨海湿地主要历史演变特征为:海岸带区域不断向浅海水域方向延伸;淤泥质海滩受到来自内陆方向的围垦;处于极不稳定状态;稻田类型极易转变为建筑等非湿地类型;非湿地面积呈不断上升趋势。(2)以2011年的湿地空间分布格局图为模拟年份初始图,运用Markov-CLUES耦合模型模拟了2016年的湿地空间分布格局模拟图,并以2016年的实际湿地分布现状图进行验证,结果表明,Markov-CLUES耦合模型的总体精度为86%,Kappa系数为0.81,说明Markov-CLUES耦合模型可用于模拟杭州湾湿地演变趋势。(3)通过对杭州湾湿地未来多情景模拟结果分析发现:淤泥质海滩在经济增长情境下围垦速率加快,与自然情景相比,面积下降速率增加3.46%;在滩涂资源保护情境下,面积几乎不变,得到了有效保护。稻田是除浅海水域外的主要湿地类型,在经济建设情景下,稻田向非湿地的转变速率增加5.31%,稻田面积下降;在粮食安全情景下,面积增加了3 470.76 hm^2,在数量上和空间分布上都得到了良好的保护。非湿地在稻田保护的情景下,由于来源的减少,面积增长受到抑制;在其他3个情景下均呈上升趋势;在经济建设的情景下,非湿地增加速度最快。

遥感技术监测海上溢油现状及趋势

海上溢油现已成为主要的海洋污染形式之一.根据常见的海上溢油监测指标:溢油范围、溢油量、溢油类型,介绍了各个监测指标的遥感传感器与遥感监测方法,并且综合归纳了国内外海上溢油的监测能力与发展方向.从现有研究可以看出:遥感监测海上溢油范围发展最为成熟,并且已有业务化运行的溢油系统出现;而遥感监测溢油量与溢油类型仍然处于试验阶段,发展还未成熟,也没有涉及工程应用.

土地利用/土地覆盖变化情景模拟研究进展

土地利用/土地覆盖变化(Land-Use and Land-Cover Change,简称LUCC)是全球变化的重要组成部分,LUCC模拟模型是研究土地利用演变的重要方法.开展土地利用时空演变和预测模拟的研究,对合理规划土地利用,促进土地资源可持续发展具有重要意义.文中以LUCC为研究对象,综合近年来LUCC动态监测方面的相关研究,对各模型的应用及优缺点进行了详细论述,同时对LUCC的研究现状进行了总结,并对其发展趋势进行了展望.研究发现:1)LUCC预测模型由数量预测向空间预测、由单一模型向耦合模型发展;2)各模型有其优势及适用范围;3)多模型、多技术的综合应用是LUCC发展的必然趋势;4)LUCC模型缺乏对时间多尺度和长时间序列的研究;5)各系统之间的反馈关系以及"人类-环境"关系是LUCC的研究重点.