合肥主城区建筑密度的珞珈一号夜光影像估算
发布时间:2022-10-10 14:09
建筑密度是城市规划、土地管理和居住区环境评估的重要指标。相比传统夜光遥感,珞珈一号具有更高的空间分辨率,在城市建筑密度估算方面更有优势。基于珞珈一号数据源,以合肥市主城区为实验区,以1km×1km范围为统计单元,将样区夜光影像灰度值进行灯光强度分类,同时结合人工数字化建筑物基地进行拟合分析。引入均值迁移、形态学等方法,排除道路灯光对估算结果的干扰;通过建立建筑密度估算模型,最终得到合肥市主城区的建筑密度空间分布结果,并对结果进行交叉验证。结果表明,在建筑密度估算方面,珞珈一号夜光遥感影像具有较高的估算建筑密度能力,未来在其他社会经济数据空间分析方面也具有巨大潜力。
【文章页数】:7 页
【部分图文】:
3种夜光遥感影像对比示意图
珞珈一号夜光影像正射校正前后对比
样区分布和建筑物数字化示意图
【参考文献】:
期刊论文
[1]夜光遥感技术在人道主义灾难评估中的应用[J]. 李德仁,李熙. 自然杂志. 2018(03)
[2]利用DMSP/OLS夜间灯光影像模拟中国经济参量[J]. 江威,何国金,刘慧婵,倪愿. 遥感信息. 2018(01)
[3]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)
[4]基于NPP-VIIRS夜间灯光数据和Landsat-8数据的城镇建筑用地提取方法改进——以广州市为例[J]. 唐梁博,崔海山. 测绘与空间地理信息. 2017(09)
[5]全极化SAR影像城区建筑密度分析[J]. 桂容,徐新,董浩,宋超. 遥感技术与应用. 2016(02)
[6]结合VIIRS和监测数据插值的北京雾霾监测方法[J]. 李伟,郑新奇. 测绘学报. 2015(S1)
[7]基于VIIRS夜间灯光数据的城市建筑密度估算——以南京主城区为例[J]. 郑辉,曾燕,王勇,申双和,邱新法. 科学技术与工程. 2014(18)
[8]基于建筑物空间特征的北京市城市空间结构及其机制分析[J]. 张小虎,张珣,钟耳顺,王少华,张济. 地理研究. 2013(11)
[9]一种高分辨率遥感影像城区道路网提取方法[J]. 周家香,周安发,陶超,高陈强,李静. 中南大学学报(自然科学版). 2013(06)
[10]高分辨率遥感影像中提取道路网方法综述[J]. 杨晓亮,文贡坚. 遥感技术与应用. 2012(03)
本文编号:3689759
【文章页数】:7 页
【部分图文】:
3种夜光遥感影像对比示意图
珞珈一号夜光影像正射校正前后对比
样区分布和建筑物数字化示意图
【参考文献】:
期刊论文
[1]夜光遥感技术在人道主义灾难评估中的应用[J]. 李德仁,李熙. 自然杂志. 2018(03)
[2]利用DMSP/OLS夜间灯光影像模拟中国经济参量[J]. 江威,何国金,刘慧婵,倪愿. 遥感信息. 2018(01)
[3]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)
[4]基于NPP-VIIRS夜间灯光数据和Landsat-8数据的城镇建筑用地提取方法改进——以广州市为例[J]. 唐梁博,崔海山. 测绘与空间地理信息. 2017(09)
[5]全极化SAR影像城区建筑密度分析[J]. 桂容,徐新,董浩,宋超. 遥感技术与应用. 2016(02)
[6]结合VIIRS和监测数据插值的北京雾霾监测方法[J]. 李伟,郑新奇. 测绘学报. 2015(S1)
[7]基于VIIRS夜间灯光数据的城市建筑密度估算——以南京主城区为例[J]. 郑辉,曾燕,王勇,申双和,邱新法. 科学技术与工程. 2014(18)
[8]基于建筑物空间特征的北京市城市空间结构及其机制分析[J]. 张小虎,张珣,钟耳顺,王少华,张济. 地理研究. 2013(11)
[9]一种高分辨率遥感影像城区道路网提取方法[J]. 周家香,周安发,陶超,高陈强,李静. 中南大学学报(自然科学版). 2013(06)
[10]高分辨率遥感影像中提取道路网方法综述[J]. 杨晓亮,文贡坚. 遥感技术与应用. 2012(03)
本文编号:3689759
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