基于MODIS数据的长株潭地区NDBI和NDVI与地表温度的关系研究

基于4个季节的MODIS影像,计算长株潭地区的地表温度、NDBI和NDVI,比较NDBI和NDVI与地表温度之间关系,对地表城市热岛效应研究的指标NDBI和NDVI进行对比分析。结果表明,NDBI与4个季节的地表温度间都存在明显的线性关系,而NDVI与地表温度间关系并不明显且随季节发生变化,说明NDBI是地表城市热岛效应研究的有效指标,在地表城市热岛效应的季节变化研究中NDBI可作为NDVI的一个附加指标。

基于改进的NDBI指数法的遥感影像城镇用地信息自动提取

针对目前遥感影像城镇用地信息提取存在精度不高、不够客观等问题,在分析Landsat ETM影像上各主要地物光谱特征的基础上,提出了一种基于改进的归一化建筑指数(NDBI)的遥感影像城镇用地信息自动提取方法.利用南京市主城区的Landsat ETM影像对该方法进行了验证,结果表明:该方法能够有效提取研究区的城镇用地信息;相对于常规的NDBI指数法,改进后的方法消除了稀疏植被对城镇用地提取精度的影响,大大提高了城镇用地信息的精度,并具有快速、客观等优点.

基于空间自回归模型的广州市NDVI和NDBI与气温关系研究

为了探索城镇化地区热岛的时空变化特征,采用2015年覆盖广州市的1 km空间分辨率MOD13A3月合成归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据、用Landsat8 OLI提取的归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)数据以及不同季节的气象站点近地表气温数据,运用相关性分析方法,研究近地表气温与NDVI和NDBI的相互关系;在此基础上,应用空间自回归方法构建不同季节的近地表气温与NDVI和NDBI的空间自回归模型,定量分析广州地区近地表气温与NDVI和NDBI的空间关系,并与普通回归模型进行比较分析。结果表明,不同季节的NDVI与近地表气温呈负相关,NDBI与近地表气温呈正相关;与普通线性回归模型相比,空间滞后模型与空间误差模型的拟合效果最优;通过比较分析相关系数(R^2)值、赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)值及回归模型残差的莫兰指数(Moran index,Moran’s I),发现空间滞后模型的拟合效果略优于空间误差模型;从春季到秋季,NDVI对近地表气温的影响大于NDBI对近地表气温的影响;在空间滞后模型中,显著的、正的空间自回归系数表明,气象站点的近地表气温受到相邻气象站点的近地表气温的显著正影响。

基于NDBI指数法的城镇用地影像识别分析与制图

高级空间热辐射热反射探测仪(ASTER)遥感影像与一般遥感影像相比,能为对地观测提供更高质量的信息源。本文以福州市的ASTER影像为数据源,用归一化建筑指数(NDBI)提取城镇用地专题信息,并与非监督和监督自动分类提取的结果作比较,结果表明:运用NDBI指数法提取ASTER影像的城镇用地专题信息,不仅能获取较高精度,而且能在一定程度上区分新老建筑。

LSMA结合NDBI提取广州市部分城区不透水面的方法

以广州部分城区为研究区,选取2015年10月18日Landsat 8 OLI遥感影像,基于线性光谱混合分析(LSMA),结合归一化建筑指数(NDBI)优化不透水面盖度提取精度;并分别采用传统LSMA和优化LSMA提取了不透水面。在传统方法的基础上,优化LSMA利用纯净像元指数与手动端元相结合的方法提高了端元选取精度;解混后再利用NDBI阈值掩膜。经验证,传统LSMA提取不透水面盖度的均方根误差(RMSE)为0.306,与样本区的相关系数(R^2)为0.898,系统误差(SE)为0.21;优化LSMA的RMSE为0.125,与样本区的R^2为0.943,SE为-0.035,精度明显高于传统LSMA的提取精度,可为广州市不透水面环境效应研究提供更可信的数据支持。

基于GIS和RS的重庆市主城区NDBI分布特征研究

利用RS技术快速、精确地获取监测城镇用地信息,有助于城市的合理规划及生态环境的保护。采用2002年、2007年、2010年Landsat TM遥感数据提取重庆主城区建筑指数(NDBI),获取重庆主城区建筑指数的数量结构与空间分布特征,并结合分形理论,对NDBI的分维数与稳定性进行研究。结果表明:2002—2010年低建筑区减少,高建筑区增加;在空间分布上,巴南区的建筑指数明显低于其他区域,九龙坡区以及渝北区的建筑指数相对较高;低建筑区的斑块复杂程度明显高于高建筑区,而高建筑区域的稳定性则高于低建筑区,主要是建设用地相对集中,斑块形状较为规整,从而受外界的干扰较小。研究结果为重庆市城市土地利用管理与城市生态保护提供参考。

基于改进NDBI指数的重庆市内环城市热岛效应分布特征研究

对重庆市内环区进行研究,以2002年和2007年两景ETM+/TM影像为基础数据,反演提取归一化地表温度指数(NDSTI)及改进归一化建筑指数(NDBI)。研究结果较好地揭示了建设用地的NDBI与NDSTI、热岛效应等级的空间分布相关性规律;2002年重庆的内环城区强热岛效应显著,范围广;2007年随着城市化扩张,老城区强热岛效应降级消失,新城区强热岛效应凸显、升级;两江、湖泊和山体植被是冷岛区,对城市热岛效应起分隔、调节作用。

基于NDBI提取城镇用地的最佳时相遥感影像研究——以郑州市为例

基于郑州市2009年4月份、2009年8月份、2008年10月份和2007年1月份共四个季节的TM遥感影像,利用归一化建筑指数(NDBI)分别提取郑州市的城镇用地,并用混淆矩阵和对应年份实际城镇用地面积对提取精度分别进行了验证。研究结果表明,夏季遥感影像提取精度最高,更适合NDBI指数法提取城镇用地。

建筑指数IBI与NDBI的差异及对城市热岛的响应关系

本文利用大气辐射传输模型反演地表温度,在对光学波段大气校正的基础上,提取新型建筑用地指数(IBI)与归一化建筑指数(NDBI)指数专题图。试验表明结果表明,NDBI分布范围较IBI分布范围大,但二者离散度较为一致。IBI、NDBI与地表温度呈现正正比例关系,但二者与LST的回归方程的拟合决定系数都比较低。

基于改进NDBI指数法的不透水面信息提取

从对不透水面信息的光谱特征入手,分析了不透水面在Landsat ETM+遥感影像上第3、4、5、6波段与其他地类的光谱差异,发现利用归一化植被指数(NDVI)设定合适阈值可以剔除植被信息;构建了一种改进NDBI指数的不透水面信息提取算法,并以福州市为研究区,对该算法进行了验证。结果表明,与常规的NDBI指数法相比,改进后的方法能有效地将不透水面与稀疏植被、裸地区分开,大大提高了不透水面信息的提取精度。

基于NDBI和BCI指数的复杂地形区城镇提取方法对比分析——以西宁市为例

本文在西宁市及其所辖三县2011年8月10日和2015年8月21日的两期Landsat卫星影像基础上,进行辐射定标、大气校正、异常值剔除、裁剪等处理后,分别用NDBI指数和BCI指数作为指标提取西宁市及辖区三县的城镇信息并进行提取精度评价,结果显示:利用NDBI指数提取的结果斑块较大且分布密度大,西宁市市区边缘错分比较严重,利用BCI指数提取结果的西宁市区也是相对比较平滑,提取的斑块比较小,城镇点分布相对分散,比较符合青海省东部城镇分布的特点;利用NDBI指数提取城镇信息的结果明显范围偏大,且将非城镇错分到城镇的现象十分明显,而基于BCI指数的提取结果这种错分现象不明显;不论对于landsat TM5数据还是landsat8 OLR数据,基于BCI指数的提取方法提取结果总体精度和Kappa系数均高于基于NDBI指数的提取方法,尤其是2015年其总体精度达到90.5%,Kappa系数达到0.81。

芜湖市城市扩展的遥感监测及驱动力研究

通过对芜湖市1979,1988和2001年的MSS/TM/ETM+遥感影像的动态监测,利用改进后的条件仿植被指数(NDBI)专题信息提取法与监督分类法相结合提取城市建成区空间信息。利用叠加分析法对芜湖市建成区不同时期城市扩展特征进行研究,表明城市扩展在时间上呈现扩展速度不断增加,空间上呈现扩展的方向性特征。分析了各个时期城市扩展模式,结合社会经济统计数据,得出城市扩展的主要驱动力是城市人口的增长和经济的发展,政府决策在宏观上影响着城市扩展的方向和强度的结论。

滇池流域不透水表面扩张监测与时空过程分析

人类活动是影响和改变自然和人文环境最主要的因素,而不透水表面是反映人类活动频度与强度重要指标。近30年来,随着城镇化的不断推进,不透水表面快速扩张,同时伴随着一系列流域水环境问题产生。掌握不透水表面变化的时空过程是改善流域水环境、控制水污染的基础。为此,以滇池流域近25年来的TM影像与OLI影像为数据基础,将改进的NDBI算法及线性光谱混合分析法相结合,得到了滇池流域近25年来不透水表面的空间范围、空间分布、不透水表面指数、不透水表面覆盖度等指标。实验结果表明,本文采用的算法效果较好,0.2 m空间分辨率的航拍影像精度检验结果表明,提取精度达到85.27%;滇池流域不透水表面覆盖率达19.44%,部分子流域不透水表面覆盖率超过40%,其对流域生态系统功能和结构有直接的影响。

从TM影像中提取城镇建筑覆盖区专题信息的改进方法

选用TM影像作为城镇建筑覆盖区专题信息提取的数据源 ,在Bayes的最大似然法半自动提取城镇专题信息和建筑指数法自动提取城镇专题信息分类方法的基础上 ,通过二值逻辑演算 ,综合两种方法的分类结果 ,去掉不属于城镇的信息 ,得到真正的城镇建筑覆盖区专题信息。实验结果表明 ,改进后的分类方法 ,兼有自动与半自动的优点 ,其分类精度大大提高。特别是对于短期变化 (如防洪区 )较大、面积较大而复杂的研究区来说 。

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

对常规的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等3个指数的基础上,分析了建筑用地、植被和水体在这3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,进而获取全新的有效的NDBI信息.此外,利用2010年广州地区的ALOS数据进行了城市建筑用地信息提取结果的精度校验,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%.所构建的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.最后,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.结果表明,改进的城市建筑信息提取方法是可行的,可以获取更可靠和准确的数据;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%.

基于TM图像的“增强的指数型建筑用地指数”研究

以Landsat TM/ETM+图像为数据源,研究城镇和农村建筑用地信息的提取方法。首先利用TM 7,4,2波段创建归一化差值裸地与建筑用地指数(normalized difference bareness and built-up index,NDBBI);然后根据裸地在裸土指数(bare doil index,BSI)图像上的亮度值最高、在改进型归一化差值水体指数(modified normalized differencewater index,MNDWI)图像的亮度值最低的特征,提出了增强型裸土指数(enhanced bare soil index,EBSI);最后选用NDBBI,EBSI,MNDWI和SAVI(soil adjustment vegetation index,SAVI)4个指数,构建一种新型的建筑用地指数,称为"增强的指数型建筑用地指数"(enhanced index-based built-up index,EIBI),可快速地提取建筑用地信息。实验结果表明,用EIBI提取的建筑用地信息客观,人为干预少,可信度高,提取精度可达90%以上,适合于同时提取城市和农村建筑用地信息。

泉州市城市扩展的遥感监测及其城市化核分析

以泉州市为研究区 ,采用仿归一化植被指数 (NDBI)和监督分类法对 1989年和 2 0 0 0年的TM/ETM+ 图像进行城市空间信息提取 ,分析了城市空间扩展的趋势 。

基于MODIS的城市大气颗粒物污染指数研究

遥感特征指数法是一种简单、高效的信息提取方法。根据气溶胶散射或吸收引起的卫星不同波段间表观反射率变化,构建了基于MODIS的城市大气颗粒物污染指数,结合石家庄市各环境空气质量站实测颗粒物浓度数据,分析差值植被指数(difference vegetation index,DVI)、归一化灰霾指数(normalized difference haze index,NDHI)、归一化建筑指数(normalized difference built-up index,NDBI)和差值建筑指数(difference built-up index,DBI)与PM10之间的相关关系。结果表明,除NDHI外,DVI,NDBI和DBI与大气颗粒物质量浓度均呈现负相关关系,DBI与PM10之间线性相关关系较为明显,综合多种大气颗粒物污染指数构建的大气颗粒物质量浓度估算模型,可以用来简便、快速地指示城市大气颗粒物污染状况。

基于改进线性光谱解混和SCS-CN模型的广州主城区降雨产流模拟

城市降雨产流特征的定量研究对于城市雨水资源开发利用、科学规划和管理具有十分重要的意义。以广州市主城区为研究对象,提出一种改进的线性光谱解混方法提取遥感影像的不透水面、植被和土壤盖度,并结合SCS-CN产流模型进行城区降雨径流模拟。首先利用线性光谱解混方法提取2015-10-18 Landsat 8 OLI遥感影像的不透水面、植被和土壤盖度;然后利用归一化建筑物指数和归一化植被指数进一步优化解混结果;最后结合优化的不透水面、植被和土壤盖度计算合成的CN值,并应用SCS-CN产流模型分析研究区在不同降雨重现期的降雨产流分布特征。结果表明:改进的线性光谱解混方法能较好地提高不透水面、植被和土壤盖度的提取精度;不透水面盖度越高的区域,CN值越高;CN值对地表径流深模拟有显著的影响;在不同重现期降雨条件下,研究区地表径流深空间分布格局差异显著;总体上,降雨量越大,不透水面盖度越高,形成的地表径流深越深,内涝发生的可能性越大。

基于Landsat8卫星数据的城市相关指数变化分析

基于Landsat8 OLI遥感影像数据,提取了与城市环境密切相关的NDVI、NDBI、NDWI和LST,分析了不同地物类型遥感指数的分布特征和不同时间序列的变化特征;进一步探讨了NDVI、NDBI与LST的相关性,可为研究城市热岛效应提供依据。结果表明,山地的NDVI最大,建筑用地密集区域的NDBI、LST最大,水体的NDWI最大,且建筑用地的NDVI、NDBI随时间变化较稳定。