鬼城指数遥感监测系统的设计与实现

随着城市的发展,房产的不合理开发,导致住房的空置率高、入住率低的空城或鬼城现象。传统方式监测鬼城耗时耗力,工作量较大。该研究利用地理信息系统和遥感技术,基于夜间DMSP/OLS灯光数据和Landsat TM数据,提出一种宏观监测方法,并以C#为开发环境,采用ENVI/IDL和ArcGIS Engine的二次开发手段,并结合混合编程方式开发鬼城指数遥感监测系统。系统对城区的建筑面积进行提取,进而与城区的人口数量进行拟合,根据住建部规定的占地用地标准确定各个区域的＂鬼城指数＂。同时提供鬼城指数专题图制作模块,为城区的合理规划和利用提供参考。

基于多源遥感数据的鬼城现象分析方法

遥感技术对于城市化进程监测,把握人与自然和谐共生等方面起着至关重要的作用。为进一步推动遥感技术在城市专题研究中的深入应用,本文提出一种基于多源遥感数据的鬼城现象分析方法,将美国军事气象卫星(DMSP)夜间灯光数据和Landsat遥感影像数据进行特征融合与优势互补,在此基础上建立支持向量机(SVM)监督分类中的样本精炼与迭代分类机制,并将获得的城市建成区精细化结果,引入至现有鬼城指数(GCI),以分析“鬼城现象”发生区域的时空分布特征。为了测试该方法,本文选取广西壮族自治区各下辖市作为试验区域,分析2008—2015年“鬼城现象”,从可视化效果和精度两个方面验证本文方法的有效性。实验结果表明,所提出的方法相比传统SVM监督分类方法可以获得更优的鬼城现场时空分布特征。

基于Landsat和DMSP/OLS数据的“鬼城”指数监测研究——以安徽地区为例

随着城市化进程的加快,建成区迅速扩张。但是有限的人口和不合理的开发等因素造成了住房空置率高、入住率低的"鬼城"现象。在中国,由于数据获取的局限性和缺乏明确有效的评价标准,导致对人们对"鬼城"的了解相当有限。鉴于"鬼城"的事实,本研究借助于Landsat数据和DMSP/OLS数据建立"鬼城"快速评价方法体系,分析"鬼城"指数成因,为城乡合理规划提供实际参考和宏观依据。