基于遥感影像的城市绿地提取技术研究
本文关键词:基于遥感影像的城市绿地提取技术研究
更多相关文章: 城市绿地 Quickbird影像 影像处理 监督分类 非监督分类
【摘要】:航天航空领域的发展,推动遥感技术快速发展,尤其在遥感数据处理方面,有了很大的进步,应用领域越来越广。在现代城市建设中,遥感技术能够应用于城市布局及规划,对城市环境监测,土地利用现状调查等。国内外很多城市都已进行过城市遥感绿地信息调查,成功地获取城市绿地面积,同时城市绿地规划得到了可靠的科学根据。城市绿地可以调节城市生态平衡、加快城市发展速度、提升市民生活品质,城市绿地是城市必不可少的组成部分。论文以抚州市旧城区为例,采用2013年11月的Quickbird遥感影像为数据源,以ERDAS为主要处理平台,研究中先对影像进行配准并裁剪研究区域,再对影像进行增强处理,选择最佳波段组合,以最佳波段合成影像为数据采用监督分类、非监督分类两种方法分别对抚州市地物类型进行分类,提取绿地信息;并以抚州市中心市旧城区中部分区域为例,计算绿地面积,通过和人工统计绿地面积进行对比,再二种分类方法进行了比较、分析。通过对部分区域的绿地面积对比,监督分类在分类精度明显高于非监督分类。然后介绍抚州市绿化现状及成绩,根据监督分类的结果基础上提取的抚州市旧城区绿地信息,对抚州市绿地规划提出些建议。
【关键词】:城市绿地 Quickbird影像 影像处理 监督分类 非监督分类
【学位授予单位】:东华理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:P237
【目录】:
- 摘要3-4
- Abstract4-9
- 1 绪论9-15
- 1.1 遥感概述9-10
- 1.1.1 遥感技术应用及发展趋势9-10
- 1.2 城市遥感10-11
- 1.3 城市绿地信息研究现状11-13
- 1.3.1 城市植被遥感调查11-12
- 1.3.2 城市绿地信息分类研究12-13
- 1.4 本文主要工作13-14
- 1.5 研究方法和技术路线图14-15
- 2 遥感在城市绿地调查中应用分析15-21
- 2.1 绿地概念15
- 2.2 城市绿地调查15-17
- 2.2.1 公园绿地的调查15-16
- 2.2.2 生产绿地调查16
- 2.2.3 防护绿地调查16
- 2.2.4 附属绿地的调查16
- 2.2.5 其他绿地的调查16-17
- 2.3 城市植物光谱特征17-18
- 2.4 主要植被指数类型及应用18-20
- 2.5 城市绿地规划的三大指标20
- 2.6 本章小结20-21
- 3 遥感数字影像处理21-27
- 3.1 遥感数字影像数据处理的内容21
- 3.2 遥感数字影像数据处理过程及信息提取21-24
- 3.2.1 遥感数字影像的几何校正21-22
- 3.2.2 遥感数字影像数据变换22-24
- 3.2.3 缨帽变换24
- 3.3 遥感影像增强24-26
- 3.3.1 比值法和差值法25
- 3.3.2 遥感影像彩色增强25-26
- 3.4 多源数据融合26
- 3.5 本章小结26-27
- 4 遥感影像分类27-35
- 4.1 遥感监督分类27-30
- 4.1.1 遥感监督步骤27-28
- 4.1.2 监督分类方法28-30
- 4.2 非监督分类方法30-32
- 4.2.1 ISODATA算法30-31
- 4.2.2 K均值分类法31-32
- 4.3 监督分类和非监督分类方法结合32
- 4.4 其他分类方法32-34
- 4.4.1 神经网络分类方法32-34
- 4.4.2 专家分类方法34
- 4.5 本章小结34-35
- 5 基于影像的抚州市绿地信息提取实例35-53
- 5.1 抚州市概况35-36
- 5.1.1 抚州市绿地系统规划概况35-36
- 5.2 影像处理36-42
- 5.2.1 影像选取及软件应用36-37
- 5.2.2 影像配准及截取37-38
- 5.2.3 影像标准差分析38-39
- 5.2.4 相关系数分析39-40
- 5.2.5 影像主成分处理40
- 5.2.6 NDVI植被指数处理40-41
- 5.2.7 实验波段的选择41-42
- 5.3 影像监督分类42-46
- 5.3.1 评价分类模板43-44
- 5.3.2 监督分类及分类后处理44-46
- 5.4 非监督分类46-47
- 5.5 分类结果分析比较47
- 5.6 绿地信息提取及计算47-51
- 5.7 抚州市绿化现状51
- 5.8 抚州市绿化建议51-52
- 5.9 本章小结52-53
- 6 结论及展望53-55
- 6.1 研究内容总结53-54
- 6.2 研究方法展望54-55
- 致谢55-56
- 参考文献56-59
- 在读期间参与的科研项目与成果59
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