GlobalLand30人造覆盖产品质量改善及在城市扩展分析中的应用

发布时间：2017-08-30 14:27

  本文关键词：GlobalLand30人造覆盖产品质量改善及在城市扩展分析中的应用

  更多相关文章： Globel Land30 人造覆盖错提 DMSP/OLS夜间灯光数据 热红外波段 对比度 决策树 京津冀 城市扩展

【摘要】：全球变化与人类息息相关,近些年来,全球发展的一些显著变化越来越受人民的关注,越来越多的专家学者着手进行全球变化的研究。全球变化研究与人类社会的可持续发展需要高精度的全球地表覆盖数据的支撑,而经我国专家学者研制的Globel Land30全球地表覆盖数据产品恰好填补了全球变化研究与监测所需要的高分辨率全球地表覆盖数据的空缺。在全球尺度下,各国家各地区由于政治、经济、地理、文化、宗教等的影响,不同国家或地区人造覆盖的光谱特征、形态特征、几何特征等差异不甚相同。Globel Land30产品在研制开发的过程中采用多种方法进行人造覆盖的提取。但全球各国各地区人造覆盖的光谱、几何、纹理等多种多样,并且遥感影像普遍存在同物异谱或异物同谱的现象,造成人造覆盖错提漏提不可避免的出现。本文以大洲为单位,从人造覆盖的类型、地理因素、人文因素、经济因素以及城镇化的影响进行知识的总结归纳,以此建立不同区域人造覆盖的知识,并形成基于知识的人造覆盖检查规则,对Globel Land30人造覆盖数据产品进行基于知识的检查,将全球按大洲进行分区,先整体后局部的对人造覆盖进行检查。通过大量的人造覆盖的错提漏提的现象总结与人造覆盖较容易产生错提的地类,将标记的错提点反馈给改图人员进行修改,以达到提高人造覆盖产品精度的目的。本文从基于知识的人造覆盖检查的过程中发现,人造覆盖和耕地的错提是GlobelLand30人造覆盖提取的过程中比较容易出现错误的类型。DMSP/OLS夜间灯光数据是描述夜间灯光亮度的遥感影像数据,它的传感器可以探测到小规模人造覆盖的夜间灯光,甚至是车流灯光等,按照这DMSP/OLS这一特性,本文采用基于SVM区域生长法对城镇的轮廓进行提取,这样可以消除城镇周边大量耕地的影响。将DMSP/OLS夜间灯光数据提取的城镇轮廓对TM影像进行掩膜处理得到研究区域,分析各地类在TM七个波段的光谱特征,以及添加纹理特征建立决策树。TM6波段为热红外波段,其热岛反应导致人造覆盖在TM6波段的值高于其他地类在TM6波段的值,并且有一定的可分性。本文在参考NDBI的基础上添加TM6波段建立旨在计算地表辐射的人造覆盖指数TRNDBI(Thermal Radiation Normalized Difference Building Index)进行人造覆盖的提取,并且以TM4和TM5波段的对比度值大于30作为一个判断条件,以DMSP/OLS夜间灯光数据、TM4、5、6波段以及对比度建立决策树进行人造覆盖的提取。最后采用混淆矩阵和Kappa系数来进行精度分析。经验证后,提取结果混淆矩阵的总体精度为87.7%,Khat系数值为81.4%。最后基于GlobelLand30人造覆盖数据以京津冀为例进行城市扩展合理性指出京津冀城市扩展的不合理现象以及应对策略。
【关键词】：Globel Land30 人造覆盖错提 DMSP/OLS夜间灯光数据 热红外波段 对比度 决策树 京津冀 城市扩展
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU984;P237
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究背景与意义9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 全球尺度地表覆盖遥感制图的国内外研究9-10
• 1.2.2 基于光谱特征的人造覆盖提取的国内外研究10-11
• 1.2.3 基于纹理特征的人造覆盖提取的国内外研究11
• 1.2.4 基于面向对象的提取方法国内外研究11-12
• 1.3 论文的研究内容12-14
• 第2章 GLOBELLAND30产品人造覆盖提取方法及错提分析14-25
• 2.1 GLOBELLAND30地表覆盖数据产品14-15
• 2.2 人造覆盖的典型类型及其在TM影像上表现特征15-19
• 2.2.1 居民地15-17
• 2.2.2 工矿用地17-18
• 2.2.3 交通设施18-19
• 2.3 GLOBELLAND30人造覆盖提取方法19-22
• 2.3.1 基于决策树的提取方法20-21
• 2.3.2 基于SVM的提取方法21-22
• 2.3.3 基于对象分割的人工提取方法22
• 2.3.4 基于已有成果的整合优化22
• 2.4 人造覆盖典型错提漏提分析22-24
• 2.4.1 光谱特征不明显23
• 2.4.2 光谱混淆23-24
• 2.4.3 影像质量24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 基于知识的人造覆盖检查25-32
• 3.1 建立人造覆盖的知识集合检查规则25-27
• 3.1.1 自然因素25-26
• 3.1.2 人文因素26
• 3.1.3 经济因素26-27
• 3.1.4 城镇化的发展27
• 3.2 全球人造覆盖检查结果总结27-31
• 3.2.1 亚洲27-28
• 3.2.2 欧洲28-29
• 3.2.3 美洲29
• 3.2.4 非洲29-30
• 3.2.5 大洋洲30-31
• 3.3 本章小结31-32
• 第4章 实验区域概况及数据选择32-37
• 4.1 实验区域概况32
• 4.2 数据选择32-36
• 4.2.1 Landsat TM/ETM+卫星介绍32-33
• 4.2.2 DMSP/OLS夜间灯光数据33-36
• 4.3 数据预处理36
• 4.4 本章小结36-37
• 第5章 基于决策树的人造覆盖提取方法37-51
• 5.1 技术流程37-38
• 5.2 基于DMSP/OLS区域生长的SVM人造覆盖提取38-39
• 5.3 基于光谱特征和纹理特征的人造覆盖的提取39-47
• 5.3.1 东方市人造覆盖及背景地物光谱特征分析40-43
• 5.3.2 东方市人造覆盖及背景地物的纹理特征43-45
• 5.3.3 计算地表热辐射的人造覆盖指数的建立45-46
• 5.3.5 建立决策树提取人造覆盖46-47
• 5.4 精度评价47-49
• 5.4.1 混淆矩阵47-48
• 5.4.2 Kappa分析48-49
• 5.5 基于决策树方法应用与在GLOBELAND30人造覆盖错提区域49
• 5.6 本章小结49-51
• 第6章 基于GLOBELLAND30京津冀城市扩展分析51-56
• 6.1 城市扩展合理性分析52-53
• 6.2 城市扩展发展存在的问题及相应的对策53-55
• 6.3 本章小结55-56
• 第7章 总结与展望56-58
• 总结56-57
• 论文展望57-58
• 附录58-59
• 参考文献59-63
• 致谢63

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本文编号：759827