基于高分二号遥感影像的城市建筑物容积率反演研究
发布时间：2021-05-17 03:34
随着城市化进程的推进,城市人口数量与日俱增,与有限的土地资源形成鲜明的对比,城市发展和建设面临巨大挑战。容积率是指建筑总面积与地块面积的比值,它是衡量城市土地开发利用强度的重要指标,对城市房价和人居环境造成重要影响。传统容积率的测算方法,以人工实地勘测为主,费时费力,且存在数据更新困难等问题。随着遥感技术的发展,高分辨率遥感影像的出现为城市建筑物容积率的提取提供了新的数据源。在此背景下,利用遥感手段提取容积率,具有实时、覆盖面积广等特点,方便快捷,极大的节约了人力物力,对城市建筑物信息监测,城市管理具有重要的现实意义。本文将郑州市中原区作为研究区,以兴趣点数据、GF-2遥感影像作为主要数据源,将中原区划分为多个城市功能区,针对各个功能区的建筑物特征,分别建立了阴影长度法、阴影面积法等容积率反演模型,完成了中原区建筑物容积率提取,并对容积率空间分布特征进行了差异性分析,为城市建筑物信息监测、城市规划等提供重要参考依据。主要研究结果如下:（1）本文提出一种基于面向对象多尺度分割和随机森林分类的阴影提取算法。该算法根据阴影与其他地物的差异,构建纹理、阴影指数、亮度等特征,有效突出阴影边缘信息...
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 阴影检测方面
1.3.2 建筑物容积率提取方面
1.4 研究内容和技术路线
1.4.1 研究内容
1.4.2 技术路线
2 研究区概况与数据
2.1 研究区概况
2.2 数据及其预处理
2.2.1 数据简介
2.2.1.1 高分二号影像数据
2.2.1.2 兴趣点数据
2.2.2 数据处理
2.2.2.1 GF-2影像数据预处理
2.2.2.2 POI数据整理
2.2.2.3 建筑地块划分
3 影像阴影信息提取
3.1 阴影的成因及类型
3.2 阴影特征分析
3.2.1 光谱特征分析
3.2.2 色彩不变特征分析
3.2.3 亮度特征分析
3.2.4 主成分分析
3.2.5 纹理特征分析
3.2.6 谱间关系分析
3.3 基于面向对象和随机森林的阴影提取
3.3.1 面向对象图像分析
3.3.1.1 影像分割
3.3.1.2 ESP分割参数优化
3.3.1.3 分类层次构建
3.3.1.4 特征选取
3.3.2 随机森林模型构建与参数确定
3.3.2.1 随机森林相关理论
3.3.3.2 模型构建及参数优化
3.3.3 阴影提取试验
3.3.3.1 Level1分类
3.3.3.2 level2分类
3.3.3.3 阴影提取结果与提取精度分析
4 不同城市功能区建筑物容积率计算
4.1 城市功能区划分
4.2 商业区和公共管理区建筑物容积率计算方法
4.2.1 阴影长度法
4.2.1.1 太阳、卫星、建筑物、阴影模型建立
4.2.1.2 阴影长度量算
4.2.1.3 建筑物高度计算
4.2.2 商业区和公共管理区容积率计算
4.3 科教文化区与城区居民区建筑物容积率计算方法
4.3.1 阴影面积法
4.3.2 科教文化区和城区居民区容积率计算
4.4 工业区与郊区居民区容积率计算方法
4.5 容积率精度检验
4.5.1 商业区和公共管理区容积率精度检验
4.5.2 城区居民区和科教文化区容积率精度检验
5 中原区建筑物容积率空间分布研究
5.1 中原区容积率分布特征分析
5.2 各功能区容积率差异分布分析
5.3 各功能区差异测度分析
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
个人简历、在学期间发表学术论文与科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GF-2卫星影像的地籍测量技术研究[J]. 杨克玉. 科技资讯. 2018(14)
[2]利用资源三号卫星影像阴影提取建筑容积率[J]. 霍少峰,顾行发,占玉林,张文豪. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(03)
[3]基于形态学阴影指数的高分二号影像建筑物高度估计[J]. 田峰,陈冬花,黄新利,李虎,姚国慧,赵俊鹏,丁锋,邢菲. 遥感技术与应用. 2017(05)
[4]Worldview-Ⅱ遥感影像的阴影检测方法研究[J]. 罗艳,辛俊伟,何海清. 测绘科学. 2017(09)
[5]集成特征分量的阴影多尺度分割方法[J]. 杨猛,杨树文,雍万铃,张珊. 遥感信息. 2017(01)
[6]面向对象和SVM结合的无人机数据建筑物提取[J]. 王旭东,段福洲,屈新原,李丹,余攀锋. 国土资源遥感. 2017(01)
[7]资源三号卫星高分影像的城市建筑物阴影提取[J]. 武丹,刘涛,杨树文. 测绘科学. 2017(06)
[8]利用随机森林的高分一号遥感数据进行城市用地分类[J]. 郭玉宝,池天河,彭玲,刘吉磊,杨丽娜. 测绘通报. 2016(05)
[9]连续局部阈值分割的阴影检测方法[J]. 曾敬文,王学文,侯文广,刘光. 测绘科学. 2016(11)
[10]基于POI数据的城市功能区定量识别及其可视化[J]. 池娇,焦利民,董婷,谷岩岩,马雅兰. 测绘地理信息. 2016(02)
博士论文
[1]随机森林及其在遥感影像处理中应用研究[D]. 雷震.上海交通大学 2012
硕士论文
[1]基于高分二号影像的面向对象分类技术研究[D]. 何志强.安徽理工大学 2018
[2]基于分层次多尺度分割的高分遥感影像分类研究[D]. 卢兴.东华理工大学 2018
[3]遥感影像高大建筑物阴影检测与去除算法研究[D]. 葛乐.中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 2018
[4]郑州市热岛效应的时空演变特征及驱动机制分析[D]. 闵敏.河南大学 2017
[5]新型城镇化中城中村改造问题与对策研究[D]. 王倩.郑州大学 2016
[6]基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究[D]. 郝虑远.北京师范大学 2014
[7]遥感影像阴影检测与去除算法研究[D]. 方菊芹.西南交通大学 2014
[8]基于多层次分割的遥感影像面向对象森林分类[D]. 马浩然.北京林业大学 2014
[9]城乡建筑容积率遥感估算及其辅助方法的综合运用[D]. 李晓梅.广州大学 2012
[10]住宅建筑设计规范研究[D]. 李星魁.天津大学 2006
本文编号：3190989
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 阴影检测方面
1.3.2 建筑物容积率提取方面
1.4 研究内容和技术路线
1.4.1 研究内容
1.4.2 技术路线
2 研究区概况与数据
2.1 研究区概况
2.2 数据及其预处理
2.2.1 数据简介
2.2.1.1 高分二号影像数据
2.2.1.2 兴趣点数据
2.2.2 数据处理
2.2.2.1 GF-2影像数据预处理
2.2.2.2 POI数据整理
2.2.2.3 建筑地块划分
3 影像阴影信息提取
3.1 阴影的成因及类型
3.2 阴影特征分析
3.2.1 光谱特征分析
3.2.2 色彩不变特征分析
3.2.3 亮度特征分析
3.2.4 主成分分析
3.2.5 纹理特征分析
3.2.6 谱间关系分析
3.3 基于面向对象和随机森林的阴影提取
3.3.1 面向对象图像分析
3.3.1.1 影像分割
3.3.1.2 ESP分割参数优化
3.3.1.3 分类层次构建
3.3.1.4 特征选取
3.3.2 随机森林模型构建与参数确定
3.3.2.1 随机森林相关理论
3.3.3.2 模型构建及参数优化
3.3.3 阴影提取试验
3.3.3.1 Level1分类
3.3.3.2 level2分类
3.3.3.3 阴影提取结果与提取精度分析
4 不同城市功能区建筑物容积率计算
4.1 城市功能区划分
4.2 商业区和公共管理区建筑物容积率计算方法
4.2.1 阴影长度法
4.2.1.1 太阳、卫星、建筑物、阴影模型建立
4.2.1.2 阴影长度量算
4.2.1.3 建筑物高度计算
4.2.2 商业区和公共管理区容积率计算
4.3 科教文化区与城区居民区建筑物容积率计算方法
4.3.1 阴影面积法
4.3.2 科教文化区和城区居民区容积率计算
4.4 工业区与郊区居民区容积率计算方法
4.5 容积率精度检验
4.5.1 商业区和公共管理区容积率精度检验
4.5.2 城区居民区和科教文化区容积率精度检验
5 中原区建筑物容积率空间分布研究
5.1 中原区容积率分布特征分析
5.2 各功能区容积率差异分布分析
5.3 各功能区差异测度分析
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
个人简历、在学期间发表学术论文与科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GF-2卫星影像的地籍测量技术研究[J]. 杨克玉. 科技资讯. 2018(14)
[2]利用资源三号卫星影像阴影提取建筑容积率[J]. 霍少峰,顾行发,占玉林,张文豪. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(03)
[3]基于形态学阴影指数的高分二号影像建筑物高度估计[J]. 田峰,陈冬花,黄新利,李虎,姚国慧,赵俊鹏,丁锋,邢菲. 遥感技术与应用. 2017(05)
[4]Worldview-Ⅱ遥感影像的阴影检测方法研究[J]. 罗艳,辛俊伟,何海清. 测绘科学. 2017(09)
[5]集成特征分量的阴影多尺度分割方法[J]. 杨猛,杨树文,雍万铃,张珊. 遥感信息. 2017(01)
[6]面向对象和SVM结合的无人机数据建筑物提取[J]. 王旭东,段福洲,屈新原,李丹,余攀锋. 国土资源遥感. 2017(01)
[7]资源三号卫星高分影像的城市建筑物阴影提取[J]. 武丹,刘涛,杨树文. 测绘科学. 2017(06)
[8]利用随机森林的高分一号遥感数据进行城市用地分类[J]. 郭玉宝,池天河,彭玲,刘吉磊,杨丽娜. 测绘通报. 2016(05)
[9]连续局部阈值分割的阴影检测方法[J]. 曾敬文,王学文,侯文广,刘光. 测绘科学. 2016(11)
[10]基于POI数据的城市功能区定量识别及其可视化[J]. 池娇,焦利民,董婷,谷岩岩,马雅兰. 测绘地理信息. 2016(02)
博士论文
[1]随机森林及其在遥感影像处理中应用研究[D]. 雷震.上海交通大学 2012
硕士论文
[1]基于高分二号影像的面向对象分类技术研究[D]. 何志强.安徽理工大学 2018
[2]基于分层次多尺度分割的高分遥感影像分类研究[D]. 卢兴.东华理工大学 2018
[3]遥感影像高大建筑物阴影检测与去除算法研究[D]. 葛乐.中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 2018
[4]郑州市热岛效应的时空演变特征及驱动机制分析[D]. 闵敏.河南大学 2017
[5]新型城镇化中城中村改造问题与对策研究[D]. 王倩.郑州大学 2016
[6]基于纹理分析的高分辨率影像面向对象分类研究[D]. 郝虑远.北京师范大学 2014
[7]遥感影像阴影检测与去除算法研究[D]. 方菊芹.西南交通大学 2014
[8]基于多层次分割的遥感影像面向对象森林分类[D]. 马浩然.北京林业大学 2014
[9]城乡建筑容积率遥感估算及其辅助方法的综合运用[D]. 李晓梅.广州大学 2012
[10]住宅建筑设计规范研究[D]. 李星魁.天津大学 2006
本文编号：3190989
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