基于Landsat遥感数据城市不透水层信息提取与分析

不透水层作为一种典型的地表覆盖成分,是衡量城市化水平的标准之一,同时也是衡量城市的生态环境的重要指标。本研究以南京市为研究区,以2013~2018年Landsat8影像为数据源,提取不透水层并反演地表温度,分析了2013~2018年南京市不透水层的时空变化以及不透水层与地表温度之间的相关性。研究结果表明:1) 南京市11个行政区县中,鼓楼区不透水层所占的面积最大,六合区所占的面积最小。2) 南京市的不透水面积随时间的推移而增大,越接近市中心的区县,不透水层覆盖面积越大。3) 不透水层与地表温度的相关性较高。

一种提取城市多种不透水层的垂直不透水层指数

针对中低分辨率影像中不透水层的异质性及其与裸土光谱的易混性两类问题,选用蓝、近红外波段进行线性组合,构建了一种新的不透水层提取指数——垂直不透水层指数(PII)。该指数考虑了不透水层和其他地物在光谱空间的差异与不透水层的内部异质性,并以"不透水层线"与"土壤线"夹角的角平分线作为PII的参照线,实现了自适应的不透水层提取。本文将PII指数应用于武汉和北京不同场景中,并对比归一化建筑物指数(NDBI)、比值居民地指数(RRI)以及生物物理组份指数(BCI)的提取结果。试验表明:1在裸土较少、地形平坦的武汉市区域和裸土较多、地形起伏的北京市区域,PII指数均能有效减弱裸土的混淆影响,不透水层提取精度分别达到96.05%和96.76%,优于其他3种指数;2PII指数不仅增强了不透水层与其他地物的可区分性,还保持了不透水层类内的相似性,在城市不同场景中的不透水层提取精度均能达到90%以上。由于PII指数是一种线性组合形式的指数,能够根据研究区的地物光谱自适应调整指数的方程系数,从而能适用于不同研究区,在裸地较多的地区优势尤为明显。

基于CART集成学习的城市不透水层百分比遥感估算

利用Landsat ETM+遥感数据,提出了一种基于CART集成学习的ISP遥感亚像元估算方法,将Boosting重采样技术引入CART分析中,用于提高ISP估算的精度。实验结果表明,该方法的ISP估算性能优于传统的单一CART学习算法,从ETM+影像中估算的ISP值与真实值之间的相关系数达到0.91,平均偏差为11.16%。

北京城市不透水层覆盖度遥感估算

应用线性光谱混合模型研究城市环境生物物理组成,端元的确定是其关键。城市地表同物异谱现象显著,光谱变异强烈,对于高反照率地物尤其突出。端元的光谱变异对线性光谱混合模型拟合结果产生重要影响。以同种纯净地物光谱曲线形状具有相似性为出发点,提出了一种端元优化选取方法,在此基础上计算了北京城市地表不透水层覆盖度。研究结果表明,该方法能够在一定程度上减小端元光谱变异性对线性光谱混合模型拟合结果的影响,进而提高城市不透水层覆盖度的估算精度。

利用雷达干涉数据进行城市不透水层百分比估算

人工不透水层是城市地区的重要特征。作为城市生态环境的关键指数,不透水层百分比(Impervious Surfaces Percentage,ISP)常用于城市水文过程模拟、水质面源污染及城市专题制图等研究中。本文利用ERS-1/2重复轨道雷达干涉数据,采用分类与回归树(CART)算法探究了雷达遥感在城市ISP估算中的可行性和潜力,并与SPOT5 HRG光学遥感图像的估算结果进行了分析比较。香港九龙港岛实验区的初步研究结果表明,雷达干涉数据在城市不透水层研究中具有一定的应用潜力,特别是裸土和稀疏植被的ISP估算结果要好于光学遥感,这主要得益于雷达干涉数据(特别是长时间相干图像)在人工建筑物和裸土或稀疏植被之间具有很强的区分能力,另外,雷达干涉数据和光学遥感数据间的融合能够提高ISP估算精度。

基于非线性光谱混合模型的遥感影像提取城市不透水层(英文)

针对传统方法在提取城市不透水层中的许多局限性,采用两种非线性光谱混合分解模型,包括混合调谐匹配滤波和多层感知器神经网络,通过混合像元分解获取城市不透水层.混合调谐匹配滤波利用用户选择的端元,通过最大化端元响应并减少未知背景信息的影响,进行局部分解端元.多层感知器由多个感知器组成,能够很好的进行非线性学习.对Landsat TM遥感影像进行最大噪声分离,使其转换到另外一个特征空间.利用新生成数据集的前三个成分(占90%以上信息量)进行纯净像元提取,并利用N维可视化分析器寻找出四个进行分解的端元:植被、高反射率地物、低反射率地物和土壤。不透水层则由高反射率和低反射率两个分量估算而成。对不同模型提取的结果,利用QuickBird多光谱图像评价其准确性.实验结果表明人工神经网络的精度最高,即非线性光谱混合模型同样可以有效地提取不透水层,精度甚至优于线性模型.

利用复合光谱纹理特征进行城市边缘区不透水层提取

城市边缘区是城市化活跃的地区，在遥感影像上呈现出错综复杂、异质强的特征，对该地区不透水层的遥感提取带来一定的困难。本文引用扩展支撑向量机（extended support vector machines，ESVM）的软硬分类方法，结合光谱和纹理特征变化，对正在发生快速土地覆盖变化的城市边缘区的不透水层进行了提取。本文提出的方法将纹理变化作为有效信息表示城市边缘区的变异，并结合软硬分类方法的特征进行了不透水层纯净、混合像元的识别。研究区城市边缘区的试验结果表明，将纹理特征作为描述不透水层的空间特征指数能够将纯净、混合像元的识别效率提高10％，整体分类精度提高l％-5％，优于传统的软分类、硬分类方法。

城市不透水层遥感监测研究进展

全面评述了国内外关于不透水层遥感制图的研究进展,重点从原理、方法及意义方面进行总结,为下一步有针对性的开展大中型城市的热环境研究提供了理论基础和方法准备。

基于遥感影像的铜川市不透水层覆盖变化研究

不透水层是指能够隔离地表水渗透到土壤的覆盖表面,以不透水层分布变化来研究铜川城市化进程。利用决策树分类结合生物物理成分指数(BCI)和裸土指数(MBSI)的方法对1986,1991,1996,2002,2007,2012和2017年的遥感影像数进行不透水层提取,采用指标分析、重心轨迹偏移等方法探究不透水层空间扩展特征,并结合统计年鉴、DEM数据研究铜川市不透水层扩展驱动机制。结果表明:文中提出的基于决策树分类模型结合BCI和MBSI的方法对不透水层提取与验证数据的拟合优度达到0.88.铜川市的不透水层面积持续增加,面积从1986年的5.7 km 2增加到2017年的61.5 km 2,年均增长速度高达1.8%,特别是2007—2017年是快速城市化时期,增长面积占31 a变化总面积的69.3%.不透水层的重心呈先北后南的阶段性变化,1986—2002年向北移动,2002—2007年向南移动,2007—2017年继续向西南方向移动。通过对驱动力指标分析表明,经济及人口增长对不透水层扩展有着直接推动作用,矿产资源分布、地理环境限制和规划政策引导为影响研究区不透水层变化的主要因素。

基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析

选择2008年和2010年徐州市城区的HJ-1A/1B多光谱遥感图像,利用线性光谱混合模型(LSMM)、多层感知器(MLP)神经网络和自组织映射(SOM)神经网络3种混合像元分解方法,基于V-I-S(植被-不透水层-土壤)模型提取城市不透水层。对3种方法的精度分析对比表明,MLP方法优于其他两种方法,能够比较清晰地反映出徐州市城市化的发展。对两个时相多光谱影像提取的不透水层信息的分析表明,徐州市近两年的发展中心已逐渐向城市边缘地带扩展,其主要原因在于经济的迅速增长和城市化进程的加速发展。

基于规则的高分影像不透水层提取技术研究

为满足城市环境评价、城市规划监测、城市水循环评价对城市不透水层检测的需求,本文以国产高分卫星多光谱数据为研究基础,提出了一种新颖的基于规则的高分辨率多光谱影像不透水层提取方法,该方法利用归一化指数模型,融合对象统计特征,制定综合判定规则,可有效提升城市区域不透水层的提取精度。同时利用国产卫星数据,选择了典型的10个城市进行实验验证,取得了良好的效果。该方法可广泛应用于城市外轮廓提取、城市环境评估、城市扩展评估等研究领域。

不透水层上均质土壤中溶质浓度分布的解析解

从溶质扩散方程出发 ,针对不透水层上均质土壤的液体饱和状态 ,在顶层含有大量饱和溶质 (如养分等 )维持着扩散的条件下 ,进行严密的数学推证 ,给出均质土壤中溶质浓度分布的解析解 ,并分析了解的合理性 ,讨论了解的正确性。此解对土壤改良等类似问题具有实际应用价值 。

随机森林协同Sentinel-1/2的东营市不透水层信息提取

不透水层是表征人类活动的重要指标,及时精确的不透水层信息对区域生态环境保护有重要意义。以山东省东营市为研究区,探索了一种基于多源Sentinel-1/2影像和随机森林的不透水层提取方法。通过对比实验发现,随机森林结合地表反射率特征、纹理特征和后向散射系数能够降低暗不透水层和亮不透水层与裸土的混淆现象,可以有效改善不透水层的估算精度(总体精度达到93.37%,Kappa系数达到0.9258)。研究结果揭示了随机森林协同Sentinel-1和Sentinel-2数据在不透水层信息提取方面有着广泛的应用前景,为融合多源数据对黄河三角洲区域遥感监测提供了参考。

基于遥感的合肥市不透水层覆盖度研究

随着合肥市城市化进程的不断加快,合肥市城市不透水面也在不断扩张.为了更好地了解合肥市城市不透水盖度的空间分布状况,应用Landsat 8卫星中的OLI和TIRS影像,利用归一化差值不透水面指数(NDISI)来提取合肥市城市不透水层盖度,并对其进行分析.通过计算得出:2017年,合肥市市区不透水层占研究区面积的6.22%,透水层占研究区面积的93.78%.城市不透水层变化是反映城市化进程的一个重要标志.利用遥感技术对合肥市城市不透水面盖度进行估算,研究成果对合肥市的城市规划、环境质量评价、经济发展及城市化进程等都有重要意义.

用地理国情监测数据进行城市不透水层时空变迁分析

本文针对当前地理国情监测成果在城市不透水层监测领域缺少深入应用的现状,提出应用地理国情监测成果数据分析城市不透水层时空变迁以辅助城市的规划建设的观点。起到为深化应用地理国情监测成果提供初步实践参考作用。

基于高分辨率遥感影像的城市不透水层提取研究进展浅析

不透水层是城市生态环境评价的主要元素和城市化的一个重要指标。随着高分辨率影像的大量获取和广泛使用,采用高分辨率遥感影像提取不透水层引起了广泛的关注。本文介绍了不透水层提取的研究情况,分析了高分辨率遥感影像提取不透水层的优势、存在的问题及研究进展,重点阐述了提取中的几个主要难点,包括不透水层光谱差异性大、光谱混淆、阴影及遮挡问题突出等,并分别针对这些难点对当前的研究进展进行了总结,最后对基于高分辨率影像的不透水层提取研究趋势进行了相应分析。

基于不透水层的兰州市黄土滑坡渗水模型研究

为了解决传统降雨入渗模型未有效顾及人为因素及降雨入渗机理等问题,首次将不透水层数据引入渗水能力模型,提出了一种改进的针对黄土滑坡的降雨入渗模型.首先,通过分层假设入渗模型改进了传统模型;其次,通过2016年兰州市landsat8遥感影像提取了研究区的不透水层数据;最后,通过两者的耦合计算,去除了城市建设引起的地质表面条件改变对渗水能力的影响,得到更加符合实际应用的渗水能力计算模型.研究结果表明,该模型可以较好地弥补传统模型在计算渗水能力时无法排除人为因素干扰的缺陷,提高了模型精度,使模型更符合滑坡预测的应用.

基坑防渗板墙插入不透水层中深度的估算

1前言 近年来,随着深基坑工程日益增多,深基坑工程事故也时有发生,其中相当一部分事故是因为竖向防渗板墙设计或施工不当而造成的.目前,基坑工程通常处于建筑物和城市生命线工程的密集区,基坑开挖过程中如果侧壁防渗板墙发生问题,出现涌水冒砂,将对周围环境产生重大影响,甚至造成工程事故.因此地下水控制问题已成为深基坑工程的焦点问题之一.

城市郊区不透水层变化时间系列分析——以南京市江宁区为例

城市人口的不断增加以及城镇化进程的不断加快产生了城市社会与生态环境方面的问题,对城市化引起的包括不透水层在内的土地资源变化进行监测,并对其内在驱动因素进行分析是制定区域生态规划的前提。以南京市江宁区为研究对象,以1993-2013年Landsat遥感影像数据为主要信息源,在提取研究区域不透水层信息的基础上,进行研究区域不透水层时间系列分析、空间分布中心变化分析、面积变化驱动因素分析。研究表明:①1993-2013年研究区域的不透水层面积增加20.3%;②不透水层的空间分布呈现出以1993年为中心的放射状发展趋势;③不透水层面积比例与城镇化指数的相关系数为0.97,表明人口从农村到城市的流动是推动城市化进程的第一动力。

透水层与不透水层分界面的滞水排水施工方法

文章主要针对基础坑持力层为透水层局部埋深较深的区域,如电梯坑、集水井、独立基础等存在穿透透水层进入不透水层时,对不透水层裂隙水及上部透水层滞水的排水施工方法。