城市时空演变遥感监测与分析

发布时间：2024-03-17 04:09

　　以新一线城市昆明市为例,基于长时间序列短时间间隔的Landsat TM/OLI数据,利用面向对象的支持向量机O-SVM分类方法提取1989年～2019年的城市建成区(及潜在城市区域),并结合景观扩张指数LEI、景观格局指数(PD、LPI、LSI、MPS)等分析了城市的发展模式。研究结果表明:基于O-SVM分类方法能够高效提取城市建成区;每幅影像分类整体精度OA均高于90.18%,Kappa系数均高于0.87,用户精度UA和制图精度PA均高于90%;在过去的30年里,城市面积不断增大,年平均扩张率为5.82%,年平均增长率为4.88%,整体表现出聚集—扩散—再聚集—再扩散的扩张模式;总体看来昆明市的城市化进程还处于上升期。本研究为相关部门及早洞察城市扩张的情况提供依据,对城市规划、城镇化建设和生态环境可持续发展具有重要意义。

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【部分图文】：

图1昆明市行政区划图

昆明市(102°10′-103°40′E,24°23′-26°22′N)地处云贵高原中部,云南省东北部,包含七区六县一市,总面积约为21473km2,与四川省凉山彝族自治州、云南省玉溪市、红河哈尼族自治州、楚雄彝族自治州接壤。其地理划分如图1所示。2.2数据来源

图2技术流程图

研究方法主要包含于以下四步:影像预处理、影像分类提取建成区、城市扩张模式分析、城市景观模式分析。具体技术流程如图2所示。(1)影像预处理

图3扩张类型示意

其中S0、Sn分别为新生成区域缓冲区与原有城市用地区域的交集和其他非城市用地类型的交集。0≤LEI≤100;当LEI>50为填充式扩张;当属于飞地式扩张时S0=0,则LEI=0;当属于边缘式扩张时:0<LEI≤50。由于缓冲区越小LEI越稳定,因此本文选取1m缓冲距[9]。(....

图4城市建成区扩张情况示意图

建成区提取情况如图4所示,此处建成区为市辖区建成区与市域内下一级市辖县(市)建成区以及分类方法所能识别的较大潜在城市区域,因此所提取建成区相比于仅提取主要建成区面积偏大。混淆矩阵验证结果显示:整体精度OA均大于90.18%,Kappa系数均大于0.87,制图精度PA与用户精度UA....

本文编号：3930489