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。

基于MODIS的归一化建筑指数与城市热岛效应关系研究

随着城市化发展,城市建筑用地的增多对区域气候环境造成重要影响。文章通过对2010年4个月份的MODIS数据进行预处理,反演提取出青岛市区的城市归一化建筑指数以及地表温度数据,并对两者间之间的相关关系进行了研究。研究结果表明:城市建筑用地率(归一化城市建筑指数)越高的地区,城市的地表温度越高,热岛效应就越明显。同时,归一化城市建筑指数与地表温度的相关性的空间分布规律也为有效改善城市环境提供了借鉴依据。

一种基于遥感指数的城市建筑用地信息提取新方法

提出了一种利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信息的新方法。首先利用近红外波段和绿波段构建仿归一化建筑指数,再将其与土壤调节植被指数和归一化水体指数相结合,进而构建仿建筑用地指数,最后利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信息。仿建筑用地指数影像将建筑用地信息增强,通过影像分割、去小面元以及合并邻近面元处理,可以准确提取城市建筑用地信息,实验精度可达89.5%。

基于多元信息的建筑用地提取方法研究

针对建筑用地在提取过程中易与大面积裸露耕地和未利用地相混淆,且当前大多建筑用地提取指数阈值难以确定的问题,提出了利用多元信息提取城镇用地和农村居民地的方法。实验结果表明,利用农作物生长、成熟期的不同时相特征可有效削弱大面积的裸露耕地对建筑用地提取精度的影响;构建的裸地弱化建筑指数(Bare Land Weakened Build-Up Index,BWBI)将建筑用地正值化、背景地物负值化,克服了大多数建筑指数阈值难以确定的缺点;利用DMSP/OLS夜间稳定灯光数据构建城镇缓冲区实现了城镇与农村居民地的半自动化提取,其提取精度均达到80%以上。

一种利用TM图像自动提取城镇用地信息的有效方法

如何快捷、准确与客观地提取城镇用地信息 ,以获得城镇用地的分布范围和面积资料 ,是有关城镇问题研究中经常涉及到的一个基本问题 ,现代遥感技术为这个问题的有效解决提供了强有力的保证。运用提出的归一化建筑指数 ,从TM图像进行了无锡市城镇用地信息的自动提取。研究结果表明 ,与传统的计算机分类和手工屏幕数字化方法相比 ,归一化建筑指数法是一种非常行之有效的方法。

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。

黄河三角洲建设用地与植被覆盖度时空变化及其相关性分析

为了研究黄河三角洲植被与建设用地的关系,利用1985—2010年的专题制图仪(Thematic Mapper,TM)影像,通过归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、增强的指数型建筑用地指数(Enhanced Index Building Land Index,EIBI)、影像对比与Spearman相关分析的方法,对该地区建设用地和植被覆盖度的时空变化进行研究,探讨该地区建设用地对植被覆盖度的影响。结果显示,该地域建设用地与植被覆盖变化明显,城镇建设用地由126.927 km2增加到286.9425 km2;植被覆盖度由42.7%增长到50.8%,两者没有明显相关性。但是建设用地与高植被覆盖区(>50%)、中植被覆盖区(40%~50%)存在明显相关性,建设用地的发展对其造成影响。

基于Landsat8数据的长沙市望城区地表温度与遥感指数关系研究

本文基于2013年9月17日的LANDSAT8卫星影像数据,计算了长沙市望城区地表温度(LST)、NDVI、NDBI、BSI、MNDWI,对望城区城市热岛效应以及城市地表温度与NDVI、NDBI、BSI、MNDWI之间的关系进行研究分析,结果表明:望城区城市热岛效应明显,NDBI、BSI与望城区地表温度(LST)呈正相关的线性关系,NDVI、MNDWI与地表温度(LST)呈负相关线性关系,进一步说明水体与植被有助于缓解城市热岛效应,而建筑与裸土则加剧了城市热岛效应。

基于三指数合成影像的西北地区城市建筑用地遥感信息提取研究

随着西部大开发战略的实施以及"一带一路"倡议的影响,西北地区的城市发展也发生着巨大变化,利用遥感影像更加准确地提取西北地区城市建筑用地信息对分析城市扩张趋势、规划城市建设具有重要意义。本文以2000年兰州市主城区和2003年西宁市主城区的Landsat 7 ETM+影像为数据源,结合压缩数据维的方法,通过构建三指数合成影像并利用该影像来提取城市建筑用地信息。实验首先根据兰州市主城区的影像光谱特征,创建了归一化差值裸地指数(NDBLI)。然后将该指数与比值居民地指数(RRI)、修正型归一化水体指数(MNDWI)合成为一个包含3个波段的新型三指数合成影像NRM(NDBLI、RRI、MNDWI);同时,根据集成学习思想,为增强城市建筑用地信息,将主成分分析的第一波段(PC1)、归一化差值建筑用地指数(NDBI)和比值居民地指数(RRI)合成为一个包含3个波段的新型三指数合成影像PNR(PC1、NDBI、RRI);最后分别将三指数合成影像NRM和三指数合成影像PNR作最大似然分类提取城市建筑用地信息,将其提取结果与由归一化差值建筑用地指数(NDBI)、修正型归一化水体指数(MNDWI)和土壤调节植被指数(SAVI)所创建的NMS(NDBI、MNDWI、SAVI)影像得到的最大似然分类结果作精度比较,并利用西宁市主城区影像对本文方法进行了相应验证。结果表明,利用三指数合成影像PNR提取城市建筑用地的总精度和Kappa系数最高,其总精度达到了90%以上,适合于提取西北地区含裸地较多的城市建筑用地。

基于Landsat 8影像的马鞍山市热岛效应研究

以2013年08月11日马鞍山市Landsat 8影像为数据源,利用ENVI软件反演了马鞍山市雨山区和花山区的地表亮度温度,再将地表亮度温度值归一化处理,划分为强绿岛区、绿岛区、正常区、热岛区和强热岛区5个等级.分析了马鞍山市热岛效应空间分布情况,并结合归一化植被指数(NDVI)和归一化裸地与建筑用地指数(NDBBI)与地表温度的相关性对马鞍山市热岛效应进行分析.结果表明:(1)马鞍山市热岛效应强的地区位于雨山区沿长江南北向延伸,城市建设用地的地表温度明显高于其他用地;(2)地表温度与NDVI呈负相关,与NDBBI呈正相关;(3)城市化、下垫面变化、工业生产等是造成马鞍山市城市热岛效应强烈的主要原因.

基于中分辨率成像光谱仪数据的建筑指数研究

中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据是研究大尺度土地利用/土地覆盖的有效数据手段。针对现有建设用地提取方法的不足,文章通过分析MODIS数据的地物光谱特征,给出适合MODIS数据的归一化建筑指数,并以京津冀城市群为研究区提取建设用地,最后从位置和面积两方面对提取结果进行精度验证。结果表明:该文构建的归一化建筑指数不但加强了MODIS数据中的建设用地,还成功抑制了裸地、荒地和已收割耕地等对建设用地提取的干扰。

CPF变化对Landsat TM/ETM+辐射校正结果的影响

随着时间的推移,卫星传感器的老化会使得原有的辐射定标参数文件(CPF)失效。最典型的当属Landsat-5卫星,该卫星自1984年发射以来,已经进行了多次CPF修正;而Landsat-7卫星的CPF也经过了数次修改,以保证辐射校正结果的准确性。以Landsat TM/ETM+遥感影像为例,分别以2003、2009年的CPF对它们进行辐射校正,并对结果进行对比。结果表明,除ETM+的绿光波段外,TM、ETM+影像基于2009年CPF计算的各波段均值都要小于2003年。而这一变化也使得由此计算的指数产生差异:归一化植被指数(NDVI)间的差异可达0.48%,建筑用地指数(IBI)间的差异可达5.94%。

基于时序TM影像的兰州市城市热环境格局动态变化分析

文中利用Landsat5(1994、2004)和Landsat8(2015)影像,研究兰州市1994~2015年城市热岛的空间分布,定量分析了各热岛等级之间的演变特征。结果表明:兰州市热岛面积主要以次级热岛为主,而扩展速率最快的为强热岛,热岛的扩展方向与城镇用地延伸方向一致。兰州市热岛演变过程为强热岛→次热岛→正常区→绿岛→冷岛,其逆过程则是向相反方向逐级演变,越级转变的概率相对较小,强热岛对于城市下垫面的变化最为敏感。

基于Landsat 8卫星影像的南昌城市热岛效应研究

以2014年10月8日的Landsat 8 OLI/TIRS卫星数据作为主数据源,利用ENVI 5.1软件平台,对南昌市城市热岛效应进行了研究。根据大气校正法反演南昌市地表温度,并对其归一化得到南昌热岛强度分级图。在此基础上,对南昌城市热岛效应与归一化植被指数(NDVI)、改进的归一化水体指数(MNDWI)、裸土指数(BSI)、归一化差值裸地与建筑用地指数(NDBBI)进行统计分析,得到地表温度与4种指数间的定量关系。结果表明:(1)南昌市热岛效应明显,热岛强度由城区中心向近郊、远郊逐渐降低;(2)地表温度与NDVI呈负相关;(3)地表温度与MNDWI呈负相关;(4)地表温度与BSI呈正相关;(5)地表温度与NDBBI呈正相关。由此可知,增加城市植被覆盖率、扩大城市水域,同时合理利用城市裸地和布局城市建筑用地,可以缓解城市热岛效应。

基于Landsat 8卫星影像和地表参数的宿州市城市热岛效应分析

以2013年4月28日的Landsat8影像为数据源,以安徽省宿州市为研究对象,以ENVI 5.1遥感软件为平台,分别提取宿州市土壤调节植被指数、改进的归一化水体指数、增强型裸土指数和增强的指数型建筑用地指数,然后利用单窗算法对热红外波段(第10波段)影像进行热辐射亮度和地表亮度温度反演,将地表亮度温度归一化处理(值在0~1之间),采用等差级数把宿州市城市热岛效应分为强绿岛区(0~0.2)、绿岛区(0.2~0.4)、正常区(0.4~0.6)、热岛区(0.6~0.8)和强热岛区(0.8~1.0)。在此基础上对城市热岛效应与土壤调节植被指数、改进的归一化水体指数、增强型裸土指数和增强的指数型建筑用地指数进行分析,找出地表亮度温度和这些地表参数间的定量关系。研究结果表明:(1)宿州市建成区的地表亮度温度比相邻郊区高,城市热岛效应显著;(2)城市热岛效应与土壤调节植被指数(SAVI)呈负相关;(3)城市热岛效应与增强型裸土指数(EBSI)呈正相关;(4)城市热岛效应与改进的归一化水体指数(MNDWI)呈负相关,适度增加水体面积对抑制城市热岛效应具有一定的积极作用;(5)城市热岛效应与增强的指数型建筑用地指数(EIBI)呈正相关。