基于Landsat长时间遥感影像的采石场面积监测与分析

发布时间：2020-12-17 00:22

　　采石场是人为地移除地表植被和土壤进行砂石等建筑原料开采活动的结果,因此采石场的动态变化从某种角度反映了采矿这种人类活动。实际上,由采石活动引起的地表变化也可看作是当地经济发展的结果。从而,监测采石场的动态变化能为政府决策和环境保护提供信息和支持。本文利用Landsat系列遥感数据获得了位于京津冀三地交界处的一处采石场自1984年至2017年的逐年连续监测结果,并总结了对采石场进行长时间连续观测的处理流程。首先利用随机森林分类法对每一年影像进行采石场分类,然后应用了一种时间维平滑的后处理方法,获得了每年采石场的范围。之后在定义了采石场的边缘区域的基础上,只将边缘区域的部分面积计入采石场面积以减少边缘区域混合像元的影响,最终得到了研究区内采石场面积的时间序列。这一结果揭示了采石场面积变化特征各不相同的五个阶段。基于所获得了采石场面积时间序列结果,本文对不同辖区内的采石场面积变化进行对比分析,结合各类社会事件,反映出政府决策对采石场变化的影响,例如2008北京奥运和2008年天津采石场的滑坡事故都在不同程度上抑制了采石活动,而在相邻辖区的采石活动受到抑制时,当地的采石活动又会受迁移过来的采石... 

【文章来源】：中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)北京市

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

研究区示意图:左图为研究区地理位置行政区划图；右上图为研究区2016年的Landsat卫星影像；右下图为研究区的数字表面模型（DigitalSurfaceModel，DSM），其数据来源是日本ALOS(AdvancedLandObservingSatellite)DSM数据

AUC）作为分类器质量评价指标。2.3.3 后处理由于森林中的裸露岩石、建筑物屋顶、水泥道路和采石场有着类似的物质构成，表现在遥感影像上就是相类似的光谱特征，在分类中不可避免地存在一些误分类。而随机森林作为一种逐像素分类的方法，分类结果中的一些噪声也是难免的。因此我们需要对分类结果进行一些后处理。首先，由于建筑物顶、道路与采石场在研究区内有明显的海拔差异，我们用 ALOS DSM 生成的高程掩膜滤除在低海拔区域的误分类结果。通过将 DSM数据中高于 50m 的区域作为有效区域并以此为边界向外膨胀 9 个像素以覆盖山脚附近由于采石活动形成的深坑。图 2.3 显示了从 DSM 获得的高程掩膜。利用高程掩膜，我们保留了在有效区内的采石场类别，而在被掩除区内的采石场类别像素被中心归类为非采石场类别。

对于采石场这一特殊用地类型，我们观察到，当其他类别转变类后（通常伴随着植被以及表层土壤的移除），这一区域一般会维持为来进行数年的采石活动，而当采石场恢复成其他类（自然状态下的植人为因素下的矿区恢复），这一区域一般不会在短时间内又变回采石场区域要么已经被人遗忘要么已经被人保护起来了。基于此，我们可以间维上的类别异常值很有可能是误分类的结果。我们将每一个像素所分类概率值 p-value 值组成一个的时间序列，之后对其进行一次中值滤在时间维上的异常值。图 2.4 显示了使用这一方法对某一位置像素在内的分类结果进行时间维平滑的例子，纵轴表示这一像素分类为采石概率，蓝线表示处理前这一像素在历年分类结果中变化，红线表示经平滑之后的分类概率值。很明显 2005 年上的异常值被这一时间维平滑功移除了。


本文编号：2921061