基于遥感与GIS的居民地提取及其扩展研究

发布时间：2017-04-02 07:05

  本文关键词：基于遥感与GIS的居民地提取及其扩展研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：地震灾害风险反映了地震对承灾体的危害程度。居民地是人口、房屋等承灾体的载体,为人口、经济等社会经济数据的空间化提供了基本骨架。利用遥感技术快速地获取居民地信息,按居民地的空间分布对城乡人口、建筑物统计资料进行分配,能够提高人口、建筑物空间展布的准确性,从而有效降低地震风险估计的不确定性。随着社会经济的不断发展,城乡居民地的面积规模也随之发生着变化,研究居民地的扩展情况,对地震风险评估资料的更新、城乡建设规划具有重要的实践意义。本文利用多源遥感影像与GIS统计资料,开展了居民地信息遥感提取与扩展研究,以帮助更新地震风险评估所需的基础资料,降低地震风险估计的不确定性。主要包括了以下研究内容:本文通过调研国内外居民地遥感提取及其扩展方面的研究现状,根据存在的Landsat-8多光谱影像居民地遥感提取研究较少、专家知识决策树分割阈值人工经验判定主观性强、中分辨率影像居民地识别结果精细程度不足、居民地扩展研究中缺少多期土地利用空间数据等问题,探讨了可能的解决途径。首先,本文以云南省东川区为实验区,利用Landsat-8多光谱影像,通过最大类间方差法自动地确定决策树分类节点的二值化分割阈值,从而构建了专家知识决策树土地覆盖分类模型,识别出居民地目标,分类总精度为90.6%,Kappa系数为0.87,其中城市、乡镇、农村居民地的制图精度较1:10万土地利用数据分别提高了13%、32%、35%,说明了本文提出的基于最大类间方差法的专家知识决策树分类模型,具有较好的效能。接着,本文结合资源三号高分影像(ZY3)开展了城镇居民地再分类研究:首先利用Landsat-8多光谱影像,应用基于最大类间方差法的决策树分类模型,识别出城镇居民地(土地覆盖分类总精度为90.6%,居民地制图精度为0.89),进而在城镇居民地内部使用ZY3高分影像,利用面向对象方法对建筑群再分类为多层和高层建筑群、低层建筑群、混合型建筑群(分类总精度为81%),获得了具有更高精细程度的居民地数据,从而弥补了中分辨率影像居民地识别精细度不足的缺陷。最后,以云南省为例,在缺少多期土地利用空间数据的情况下,基于GIS统计数据,建立了居民地面积增长统计模型,对未来居民地面积增长的规模进行了预估,估计2025年云南省居民地面积将增长至92.0万公顷,并基于居民地矢量图斑,设计了简化的空间扩展方案,从而对居民地的扩展研究进行了尝试。
【关键词】：居民地遥感提取 决策树分类模型 最大类间方差法 居民地扩展 Landsat-8
【学位授予单位】：中国地震局地震预测研究所
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P315.9;P208;P237
【目录】：

• 摘要7-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 绪言11-32
• 1.1 选题背景11-12
• 1.2 研究目的与意义12-14
• 1.3 国内外研究现状14-30
• 1.3.1 居民地遥感提取研究现状14-27
• 1.3.2 居民地面积增长与空间扩展研究现状27-29
• 1.3.3 存在的问题与本文解决的办法29-30
• 1.4 主要研究内容30-31
• 1.5 论文组织结构31-32
• 第二章 影像数据与GIS统计数据介绍32-41
• 2.1 遥感影像数据源32-38
• 2.1.1 Landsat-8 OLI影像32-37
• 2.1.2 资源三号卫星影像37-38
• 2.2 GIS统计资料与数据38-39
• 2.2.1 人.、经济统计数据38-39
• 2.2.2 居民地面积统计数据39
• 2.3 1:10万土地利用数据39-41
• 第三章 基于中分辨率影像的居民地遥感提取研究41-64
• 3.1 研究方法41-50
• 3.1.1 分层分类思想与决策树分类模型41-42
• 3.1.2 基于最大类间方差法的决策树分类模型42-48
• 3.1.3 SVM分类算法48-50
• 3.1.4 居民地遥感提取技术路线50
• 3.2 实验区概况与影像预处理50-53
• 3.2.1 实验区概况50-51
• 3.2.2 影像预处理51-53
• 3.3 建立决策树分类模型提取居民地53-63
• 3.3.1 实验区地表覆盖特征分析53-55
• 3.3.2 专家知识决策树分类模型的建立55-61
• 3.3.3 土地覆盖分类与居民地遥感提取结果精度评价61-63
• 3.4 本章小结63-64
• 第四章 结合高分辨率遥感影像的居民地再分类研究64-78
• 4.1 居民地再分类研究方法与技术路线65-69
• 4.2 研究区概况与多源遥感数据69-70
• 4.3 城镇居民地再分类实例分析70-76
• 4.3.1 基于Landsat-8 OLI影像的城镇居民地遥感提取70-72
• 4.3.2 基于ZY3影像的城镇居民地建筑群再分类72-76
• 4.4 本章小结76-78
• 第五章 基于GIS统计数据的居民地面积扩展研究78-93
• 5.1 居民地面积增长驱动因素分析与面积增长模型建立79-82
• 5.1.1 居民地面积增长驱动因素分析79-80
• 5.1.2 居民地面积增长多元回归模型建立80-82
• 5.2 居民地面积增长的规模预测82-89
• 5.2.1 未来GDP增长预测82-85
• 5.2.2 未来人.数量预测85-88
• 5.2.3 居民地面积增长规模预测88-89
• 5.3 居民地面积增长空间扩展方案89-92
• 5.4 本章小结92-93
• 第六章 总结与展望93-96
• 6.1 主要结论93-94
• 6.2 不足与展望94-96
• 参考文献96-103
• 致谢103-105
• 作者简介105-106

【参考文献】

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本文编号：282055