基于哨兵二号的不透水面的空间异质性分析及提取研究

发布时间：2020-10-29 23:16

　　 不透水面的空间分布及几何形状与城市的发展规划及环境保护息息相关。近几十年来,航空航天技术发展迅速的同时也为城市不透水面提取提供更多的可能。本文以卷积神经网络为例探讨了深度学习模型应用于哨兵二号卫星遥感影像的不透水面提取的可行性,研究不同复杂度的模型对不透水面提取的泛化能力。而后对不同区域的不透水面的空间异质性即空间分布、材料特性及光谱特性进行分析。最后将分析结果应用于传统指数方法,将传统指数与不透水面提取模型相结合,实现不透水面提取。本文主要内容可以下三个部分:(1)基于深度学习的不透水面提取可行性分析。本文以卷积神经网络为例,介绍深度学习模型实现的理论基础,并且通过搭建不同复杂度的卷积神经网络模型,分析不同复杂度的模型的不透水面提取精度。本实验不仅通过比较这些模型之间的性能差异得到最适合于这项工作的模型,而且还揭示了深度学习模型用于不透水面提取的可行性。(2)不同区域的不透水面空间异质性及光谱特征分析。本文的研究区域有三个,分别是不透水面稀疏区域、中等区域及密集区域。通过对不同区域的不透水面的分布特征及材料特性进行了研究分类,分析各类地表覆盖面对不同波段的光谱反射值,讨论了不同波段对于提取不同区域不透水面的可行性。(3)传统指数与深度学习模型结合。本文将城市地表覆盖面分为三类,不透水面、透水面及水体。本文通过对不透水面的光谱特性进行分析,对原有水体指数及建筑物指数加以改进,再分别与不同区域的这三类覆盖面的常用指数进行对比,比较每一类覆盖面的指数的类间均值差异。最后,采用改进后的水体指数、改进后的建筑物指数及垂直不透水面指数与原始波段结合,共同组成卷积神经网络模型的输入,比较不同指数与波段结合后的输入的整体精度。实验证明了深度学习模型在不透水面提取任务中的具有可行性的同时,也表明采用不同地类指数与原始波段共同组成新的特征输入可以提高深度学习模型的精度。
【学位单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：P237
【部分图文】：

中国地质大学（北京）硕士学位论文7调整模型隐藏层参数数量实现模型的复杂度调整，并进行对比实验，比较模型复杂度对于模型精度的影响。第四章分别对不同区域的不透水面类别及特性进行分析，并比较不同地类在不同波段上的光谱特性。第五章对不同地类的指数进行分析比较，并根据上文的不同地类光谱特性对指数进行简单调整。随后，通过实验验证不同指数与原始波段组合输入对于不透水面提取模型的整体精度的影响。最后一章，根据本文实验遇到的问题及不足进行总结以及对该研究方向的展望。图1-1文章章节结构流程图

研究区域与数据介绍82研究区域与数据介绍2.1研究区域介绍本文的研究区域为中国首都北京。北京市位于中国北方，与天津相邻，被河北省环绕，总面积约为1.6万平方公里。北京地处华北平原的北部，靠近渤海海湾。它的气候特点是夏季高温而多雨，冬季较为寒冷并且非常干燥，春、秋季节较短，是典型的温带大陆型气候，年平均气温为12.3度。1978年改革开放后，北京经历了爆炸性的城市化和人口增长，到2019年北京常驻人口达到2153.6万，城镇化率为86.5%。随着北京经济文化发展，北京人口密集区域不断向外扩张，不透水面占城市面积比值不断增加。依据文中不同密度的不透水层分布的不透水面的光谱特征分析及提取研究，本文的实验主要选取北京地区三个具有代表性的研究区域（图2-1），其不透水面分布密度从密集到稀疏。图2-1研究区域分布图及真彩色影像本文所选的不透水面密集区域为北京中心五环以内区域，这部分区域为北京人口密集地（如图2-2所示）。这部分区域主要由不透水面为主，植被覆盖及裸露的土地占比较少。在该区域的不透水面主要为建筑物屋顶、城市道路为主。

中国地质大学（北京）硕士学位论文9图2-2不透水面密集区域真彩色影像图不透水面分布中等区域选择的是北京东面六环左右的区域，这部分区域有由沿地铁线分布的密集人口区，也有离散分布的居民区（如图2-3所示）。离散分布居民区的不透水面材料较为复杂，除了一般的房屋屋顶和混凝土道路，还有各类蓝色、红色油漆的塑料棚顶组成的厂区。该区域主要由不透水面、建筑施工地、裸土和植被覆盖面共同组成。建筑施工用地主要是以蓝色网布覆盖的裸露土壤。图2-3不透水面中等区域真彩色影像图文中所选的不透水面的稀疏覆盖区域，位于北京东面与河北交界处（如图2-4所示）。该区域的主要构成有大量农田植被构成，其间包含少量离散的居民居住地。其中居民居住地的不透水面覆盖较为复杂。不同区域的地表覆盖面组成存在较大差异，如何对不同区域的不同密度的不透水面进行提取研究，对研究不透水面有重要意义。
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本文编号：2861608