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。

面向GF-1影像的比值建筑用地指数构建

针对GF-1影像缺少短波红外波段的问题,根据建筑用地信息在缨帽变换(Kauth-Thomas transformation,KT)前2个分量具有高对比度的特征,提出了一种比值建筑用地指数(ratio build-up index,RBI)。在不同的时空条件下,利用该指数分别提取了湖北省钟祥市和襄阳市樊城区的建筑用地信息,并将其结果与常规分类器和建筑用地指数等方法提取的结果进行了比较。结果表明,RBI方法提取的建筑用地信息总精度和Kappa系数均较高,且对裸地信息具有较好的抑制能力。

一种基于指数的新型遥感建筑用地指数及其生态环境意义

城市建筑用地是一种复杂的土地利用类型,在电磁波反射光谱上表现出明显的异质性。因此,很难用简单的方法将其从遥感影像中准确地提取出来。在详细研究了城市建筑用地的光谱特征以后,创建了一种不直接采用影像的原始波段,而是采用由它们衍生的3个指数波段来构成新型建筑用地指数(IBI)。通过对ASTER和Landsat ETM+两种多光谱影像进行的实验表明,新指数除了能够有效地增强影像中的建筑用地信息外,还能和植被指数、水体指数一样,用于进行数值运算,从而实现了建筑用地对城市生态环境影响的定量研究。对厦门、福州两城市的实例分析表明,新的建筑指数与地表温度呈正相关关系,而与植被指数、水体指数呈负相关关系。研究进一步发现,建筑指数与地表温度的关系不是简单的线性关系,而是一种指数函数关系,说明高建筑用地比例地区的升温效应要明显高于低建筑用地比例地区,因此,对城市热岛的形成起着更大的作用。

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%。

基于建筑指数的GF-2影像建筑用地提取

以高分二号(GF-2)影像为数据源,选取南京市江北新区为主要研究区域,针对GF-2影像缺少中红外波段的特性,对比研究了仿建筑用地指数(SIBI)和比值建筑指数(RBI)两种建筑指数的构建方法。通过两组建筑用地提取实验,对比分析了利用两种建筑指数提取南京市江北新区建筑用地的效果。结果表明,利用这两种建筑指数均能有效增强影像中的建筑用地信息,其中RBI略优于SIBI;但由于GF-2影像分辨率较高,仅利用光谱特征构建的建筑指数难以区分建筑用地和道路、部分裸土,应利用影像空间、纹理特征构建建筑物指数。

基于农用地分指数的修正法定级研究——以土默特左旗为例

修正法定级是在农用地分等指数的基础上,根据定级目的,选择区位条件、耕作便利度等因素计算修正系数,对分等结果进行修正,评定出农用地级别,是分等结果的细化和深入。

市域环境区划和用地生态适宜度分析方法——以晋江市市域环境区划为例

本文探讨了市域环境区划和用地生态适宜度分析的方法 ,提出了适合市域环境区划用地生态适宜度分析的生态指标 ,并将此结果应用于晋江市环境区划中 ,可为市域环境规划调整功能区提供参考。

建设用地扩张规律及其与道路网络的空间自相关分析——以福州市为例

科学分析城市建设用地扩张的时空特征有助于实现城市的可持续发展,为了更全面地探索建设用地的发展规律以及建设用地扩张与道路发展相关性的分布特点,以福州市土地利用/覆盖变化数据和开源地图(open street map, OSM)路网数据为基础,利用多环缓冲区、等角扇形、经纬网络划分研究单元,计算建设用地整体和局部的分形纬数、紧凑度、密度、扩张强度、扩张速度等扩张指数以及道路线密度、道路加权核密度,利用相关分析和双变量空间自相关分析,探讨2000—2020年福州市建设用地扩张的时空规律及其与道路网络分布的空间相关性。结果表明:福州市建设用地面积的增长速度呈现先升高后回落的趋势,扩张的主要区域为距市中心3~17 km区域且具有向外扩张的趋势;东南方向扩张强度最大,东北和西南部扩张速度较快,西部、北部扩张强度与扩张速度均较低;2015、2020年建设用地与道路网络的分布呈显著的空间相关性,全局莫兰指数(Moran’I)分别为0.829和0.835,高-高聚类集中在城市中心,低-低聚类集中在城市西部以及边缘地区,市中心以及东南沿海地区为建设用地与道路网络发展的主要地区,且二者发展较为协调。

基于中等空间分辨率遥感影像的建筑用地信息提取

本研究从中等空间分辨率遥感影像(如Landsat TM影像)的地物光谱响应曲线入手,介绍分析了国内外几种常用的建筑用地提取指数构建原理.然后选取Landsat TM影像进行建筑用地提取实验,并用QuickBird和Google Earth的同期影像辅以验证.实验得出,比值居民地指数RRI,由于其作者构建时并没有对影像进行辐射校正,从而影响了提取精度和模型适用性;归一化建筑指数NDBI和差值建筑覆盖指数DBI,提取精度相对较高,但是会混有裸土、污染水体等信息;指数型建筑用地指数IBI和增强的指数型建筑用地指数EIBI,提取精度最高,达到92%.虽然EIBI期望改进IBI未能很好抑制裸土信息的问题,但实际上所构建指数并没有较好的去除裸土信息,可能是其权重选择没有普适性,所以建议建筑信息提取优先使用IBI.

中国城市物流蔓延的时空演化特征——基于329个城市的物流用地面板数据

基于中国土地市场物流用地数据,构建用地蔓延指数模型,采用核密度、加权标准差椭圆等空间分析方法,从蔓延强度及方向等多维角度出发,获取2008—2017年中国城市物流蔓延的时空演化特征。研究发现:①2008—2017年,中国城市物流蔓延强度最高为东北部,其次为东部、西部、中部,全国约67.48%的城市处于慢速蔓延状态。②城市物流蔓延在全国范围内形成长三角、山东半岛和京津冀3个主要核密度高值区,物流用地冷点区主要分布在甘肃和云南等西部地区。③中国城市物流蔓延的空间分布重心轨迹经历了向东北−西南−东南方向的演化过程,一定程度上受国家战略和经济发展水平等因素的共同影响,应合理扩张物流用地,降低物流蔓延的负面影响。

基于空间开发适宜性分区的城镇建设用地配置——以海安县为例

依据经济社会发展需求和资源环境承载能力的区域差别,进行建设用地配置,是区域空间引导和控制的重要内容。借助GIS空间分析方法,基于资源、环境、经济和社会等各方面要素进行空间开发适宜性分区分析,综合考虑城镇建设用地扩展的经济社会发展需求和资源环境承载力及其用地发展潜力,讨论了城镇建设用地数量和空间配置的方法。基于该方法,以海安县为案例区进行验证,分析表明:2020年该区城镇建设用地集中分布在县域中部和东南部资源环境约束较小、发展潜力较大的地区,有助于发挥不同地区的主体功能,实现区域人口、经济和资源环境的协调发展。

基于Landsat8数据的建筑用地信息提取方法研究——以济南市市中区为例

以山东省济南市市中区作为研究对象,获取的2015年6月12日的Landsat8OLI影像作为数据源,对影像数据进行了辐射定标、几何校正等预处理,对影像作了图像增强处理,利用对数据进行主成分分析运算以及建筑用地指数运算,突出建设用地专题信息,提高了影像的视觉效果,以便更容易地识别图像内容;采用监督分类中的不同的分类器对其进行了建筑用地信息的提取,比较了不同分类器的分类精度,从而提取了最佳的建筑用地信息。

基于RS的城镇用地信息提取及格局发展研究

选取2000年与2015年Landsat ETM+/OLI遥感影像为数据源,以齐齐哈尔市为例,利用波段构建增强的指数型建筑用地指数(Enhanced Index-based Built-up Index,EIBI),提取该市2000年及2015年城镇建设用地数据,提取精度达到90%以上。选取年均扩展率、扩展强度指数、间隙度指数、平均分形维数和空间关联指数作为研究指标,剖析齐齐哈尔市城镇格局的时空演变特征,耦合自然与人为因素,揭示该市城镇化进程和特点,并对进一步加快城镇建设进行思考。结果表明:利用EIBI提取城镇用地信息过程客观、效率较高,人工修正后精度达到95%以上。齐齐哈尔市2000年城镇建设用地面积为147 186.69 hm^2,2015年为201 015.38 hm^2,年均扩展率为2.10%,扩展强度为9.10%。城镇外形结构变得相对复杂,城镇化发展具有较低水平的多元化分散分布特征,城镇扩张冷热点分布不均,空间联系程度低,未出现城区与乡镇的区域协调快速发展。齐齐哈尔市城镇化发展空间潜力较大,亟需合理解决阻碍城镇建设的障碍。

近年来济南市主城区居住用地布局变迁研究

基于城市规划空间单元尺度,应用拓扑圈层分析法和用地扩展强度指数法,对1996、2004、2007三个年度的济南市主城区居住用地布局进行统计,分析1996—2004年和2004—2007年两个时段内居住用地空间扩展的轨迹和增长中心的变迁路径,发现济南市居住用地布局变迁与城市形态演进并不同步,指出济南要实现"带状组团"式空间结构必需加大集中综合开发力度。

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IBI指数和ISODATA的城市建成区提取对比分析

以苏州市市辖区为研究区,运用2000年和2015年两期两景Landsat遥感影像,结合建筑用地指数(IBI)和非监督分类的ISODATA分类方法,对苏州市市辖区建成区进行信息提取,并进行精度验证。结果表明,IBI指数提取精度优于ISODATA分类,能够很好地用于建成区提取;15a间苏州市市辖区建成区呈向外围扩张趋势,但扩张不明显。

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 OLI数据提取石河子市建筑用地的一个新方法

为了解决IBI指数提取的建筑用地信息含有大量裸地信息的问题,以新疆石河子市Landsat 8 OLI影像为数据源,通过对比分析石河子建筑用地、裸露地和河滩地的光谱特性,分别构建了去除裸露地指数(DBSI)和去除河滩地指数(DFLI),再将IBI、NEBSI、NEFLI二值化后的图像进行叠加分析,以此去除建筑用地信息中的裸露地和河滩地信息。结果表明:NEBSI和NEFLI能有效去除大部分石河子市裸露地和河滩地信息,弥补了IBI指数在提取新疆地区建筑用地信息的一些不足。

省级农用地汇总中的等级平衡方法研究

按我国目前划分的农用地等级,在陕西省省级农用地汇总中,对各农用地二级区等级以及省上等级的平衡性进行了研究。根据各二级区等级以及省上等级间存在的不平衡性,对等级间的平衡方法进行了探讨。

昭通市建设用地变化特征及其驱动力分析

基于昭通市2009—2015年土地利用变更及调查数据,结合人口和社会经济数据,计算了昭通市建设用地扩展程度指数,采用灰色关联分析方法计算了昭通市建设用地总面积与建设用地各组成要素、人口数量和经济发展要素之间的关联度。结果显示,昭通市城镇建设用地、农村居民点用地、工矿企业用地、交通运输用地和水工建筑用地面积均呈增加趋势。昭通市城镇建设用地面积扩展程度指数最高,其次依次为水工建筑用地、工矿企业用地、交通运输用地和农村居民点用地面积。人口数量增长、建设用地自身各组成要素的变化以及国内生产总值(GDP)增长均是昭通市建设用地面积扩张的重要驱动因子,其中人口数量增长对建设用地面积扩张的影响大于建设用地自身各组成要素和GDP增长的影响。