基于Landsat遥感影像的东昌府区建成区扩展监测
《基于Landsat影像的近50年太原市建成区时空演变特征分析》范文
《基于Landsat影像的近50年太原市建成区时空演变特征分析》篇一一、引言太原市作为山西省的省会城市，其城市发展和扩张是研究城市规划、环境保护以及地理信息科学等领域的重要课题。
本文旨在利用Landsat影像数据，对近50年来太原市建成区的时空演变特征进行分析，以期为城市规划、生态环境保护和土地利用提供科学依据。
二、研究方法与数据来源本研究主要采用遥感技术，利用Landsat系列卫星影像数据，对太原市建成区进行时空演变分析。
Landsat影像具有较高的分辨率和较长的历史记录，能够有效地反映地表的细微变化。
首先，对Landsat影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正等步骤，以提高影像的质量。
然后，利用遥感图像处理软件，对处理后的影像进行解译，提取出太原市建成区的范围。
接着，通过对比不同时期的影像，分析太原市建成区的时空演变特征。
三、太原市建成区的时空演变特征1. 空间扩张特征通过对比不同时期的Landsat影像，可以发现太原市建成区在过去的50年中发生了显著的空间扩张。
建成区范围不断扩大，从最初的市中心区域向周边地区扩展。
同时，城市内部的用地结构也发生了变化，工业区、居住区、商业区等功能的分布和组合发生了调整。
2. 时间演变特征从时间维度来看，太原市建成区的扩张呈现出一定的规律性。
在改革开放初期，城市扩张速度较慢，主要以市中心区域为主。
随着经济的发展和政策的推动，城市扩张速度逐渐加快，尤其是在近十年，太原市的城市化进程明显加快。
3. 驱动因素分析太原市建成区的时空演变受到多种因素的影响。
首先，经济发展是推动城市扩张的主要动力。
随着经济的发展，人们对住房、商业、工业等需求不断增加，推动了城市的扩张。
其次，政策因素也对城市扩张产生了重要影响。
例如，政府的城市规划、土地政策、交通规划等都会对城市扩张产生一定的影响。
此外，自然环境、人口增长等因素也对城市扩张产生了一定的影响。
四、结论与讨论通过对近50年太原市建成区的时空演变特征进行分析，可以发现太原市的城市扩张呈现出一定的规律性和趋势性。
《基于Landsat影像的近50年太原市建成区时空演变特征分析》范文
《基于Landsat影像的近50年太原市建成区时空演变特征分析》篇一一、引言太原市作为山西省的省会，其城市发展历程与国家改革开放及城市化进程紧密相连。
随着遥感技术的不断进步，利用Landsat 影像进行城市时空演变研究已成为地理学、城市规划学等领域的重要研究手段。
本文以太原市为例，基于Landsat影像数据，对近50年太原市建成区的时空演变特征进行分析，以期为太原市的城市规划、发展和管理提供科学依据。
二、研究区域与数据本文的研究区域为太原市，时间跨度为近50年。
数据来源为Landsat系列卫星影像，包括多光谱和热红外数据。
通过对这些数据进行预处理和校正，提取出太原市建成区的空间信息。
三、研究方法1. 数据预处理：对Landsat影像进行辐射定标、大气校正等预处理工作，以提高数据的准确性。
2. 建成区提取：利用遥感图像处理软件，通过设定阈值等方法，从Landsat影像中提取出太原市建成区的空间信息。
3. 时空演变分析：通过对比不同时期的Landsat影像，分析太原市建成区的时空演变特征。
四、太原市建成区时空演变特征1. 空间扩展：太原市建成区在近50年中呈现出明显的空间扩展趋势。
从最初的集中在汾河两岸，到后来向周边地区蔓延，形成了多中心、组团式的城市空间结构。
2. 扩展速度：太原市建成区的扩展速度在不同时期存在差异。
改革开放初期，由于政策支持和经济发展，扩展速度较快。
随着城市化的进一步推进，扩展速度有所减缓，但仍然保持稳定增长。
3. 土地利用变化：随着城市化的推进，太原市建成区的土地利用类型发生了显著变化。
原有的农田、林地等逐渐被建筑用地所替代，城市绿地面积有所减少。
4. 交通网络变化：太原市交通网络的不断完善，促进了城市空间的拓展。
道路、桥梁等交通设施的建设，使得城市各区域之间的联系更加紧密。
五、结论通过对近50年太原市Landsat影像的分析，可以看出太原市建成区在空间、时间、土地利用和交通网络等方面均发生了显著变化。
突变检测法建成区提取
突变检测法建成区提取
突变检测法是一种用于提取建成区的方法，其基本原理是利用遥感影像的变化检测技术来识别和提取城市建成区。
该方法主要基于不同时期的遥感影像进行对比分析，通过检测影像中地物的变化来识别城市扩张和建设活动。
以下是突变检测法提取建成区的一般步骤：
1. 选择数据源：选择两个不同时期的遥感影像作为数据源，例如Landsat卫星影像或高分辨率的卫星影像。
2. 预处理：对选定的遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像增强等预处理操作，以提高后续变化检测的精度和可靠性。
3. 建立参考区域：选择一个基准影像作为参考，并建立一个与之对应的参考区域。
参考区域应该包含城市建成区和周围的自然背景区。
4. 变化检测：利用图像处理和计算机视觉技术，对两个时期的遥感影像进行变化检测，以识别出城市扩张和建设活动。
常用的变化检测方法包括图像差异分析、图像分割、分类后比较等。
5. 后处理：对变化检测结果进行后处理，包括去除噪声、填补孔洞、平滑边缘等操作，以提高建成区的提取精度。
6. 提取建成区：基于变化检测结果，利用图像分割、分类、聚类等技术，提取出城市建成区的范围。
7. 精度评估：利用已知的地面数据或其他辅助信息，对提取的建成区结果进行精度评估，以便进一步优化和完善提取方法。
突变检测法是一种比较直接和有效的方法来提取建成区范围，尤其适用于城市扩张和建设活动的监测和研究。
然而，该方法也受到数据源的限制，需要不同时期的遥感影像作为输入。
此外，变化检测和后处理步骤需要一定的图像处理和计算机视觉技术，对算法和技术的要求较高。
基于遥感的城市扩张监测与分析
基于遥感的城市扩张监测与分析在当今快速发展的时代，城市如同一个不断生长的生命体，经历着持续的扩张和演变。
了解城市的扩张情况对于规划城市的未来发展、合理利用资源以及保护环境等方面都具有极其重要的意义。
而遥感技术的出现，为我们提供了一种高效、准确且全面的手段来监测和分析城市扩张。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物体，通过传感器获取其信息的技术。
它就像是给地球拍照片的“超级相机”，能够从太空中或者高空捕捉到地球表面的各种信息，包括地形、地貌、土地利用等。
当我们将遥感技术应用于城市扩张监测时，其强大的功能便得以充分展现。
首先，遥感技术能够提供大范围、周期性的观测数据。
通过卫星或者飞机搭载的遥感设备，我们可以在短时间内获取整个城市甚至更大区域的图像。
这些图像不仅涵盖了城市的建成区，还包括了周边的郊区和农村地区。
而且，随着技术的不断进步，遥感数据的更新频率也越来越高，使得我们能够及时跟踪城市扩张的动态变化。
其次，遥感数据具有多光谱和高分辨率的特点。
多光谱意味着它可以同时获取不同波段的信息，比如可见光、红外线等。
这使得我们能够区分出城市中的不同地物类型，如建筑物、道路、绿地等。
高分辨率则让我们能够看清城市中的细节，甚至分辨出单个的建筑物和车辆。
在获取了遥感数据之后，接下来就是对这些数据进行处理和分析。
这可不是一件简单的事情，需要运用到一系列的技术和方法。
其中，图像分类是一个关键的步骤。
通过将遥感图像中的像元按照其特征（如光谱特征、纹理特征等）划分到不同的类别，我们可以得到土地利用类型的图。
例如，将图像中的区域分为建设用地、耕地、林地等。
然后，通过对比不同时期的土地利用图，我们就能够清晰地看到城市扩张的范围和方向。
比如，如果在某个区域原本是耕地或者林地，在后来的图像中变成了建设用地，那么就说明城市在这个方向上进行了扩张。
除了直观地看到城市扩张的范围，遥感技术还能帮助我们分析城市扩张的速度。
通过计算不同时期城市建设用地的面积增加量，再除以时间间隔，就可以得到城市扩张的年均速度。
基于遥感与GIS的中国城镇用地扩展特征
收稿日期：2002 -10 -22；修回日期：2003-03 -21 ． * 基金项目：中国科学院知识创新工程重大项目“国家资源环境数据库建设与数据共享”（编号：K ZCX2-308）、“国土环境遥感时空信 息
分析与数字地球相关理论技术预研究”（编号：KZCX1 -Y -02）资助 ． 作者简介：田光进（19 70-），男，山东沂水人，博士后，主要从事遥感、GIS、土地利用、景观生态学等方面的研究 ．E -m ail：tianguangji n＠s in
自然区代码
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自然区名称
东北平原 辽东胶东山地丘陵 三江平原 三河山前丘陵平原 大兴安岭 华北平原 鲁中山地丘陵 华北山地丘陵 淮河及长江中下游平原 江南及南岭山地丘陵 粤桂闽丘陵平原 海南中北部和雷州半岛丘陵 海南南部低地 东北东部山地 内蒙古高原东部 内蒙古高原 晋中陕北甘东高原丘陵 兰州及河西东部丘陵平原 晋南关中盆地 汉中盆地 四川盆地 云贵高原 云南南沿谷地丘陵 阿尔泰山地 准噶尔盆地 伊梨盆地 塔里木盆地与吐鲁番盆地 青藏高原
摘 要：利用中国 1990—2000 年土 地利 用矢 量数 据和 自然 区划 图，将 中国 分 为 6 级城 镇 用地 区。 第一级城镇 用地分类包 括辽东胶东 山地丘陵、华北平原、鲁中山地丘陵、淮河及长江中下游平原、粤 桂闽丘陵平 原、华北山地丘陵。这些地区城镇用地比重 高，城 镇扩 展速度 快，城镇扩 展面积 占全国 城镇扩展面积的 71.47 ％，城镇扩展造成耕地面 积减 少占全 国的 69 .88％；其 中华北 平原占 全国的 24.54 ％，淮 河 及 长 江 中 下 游 占 20. 15％。 城 镇 扩 展 占 用 的 主 要 是 耕 地 资 源，占 其 扩 展 面 积 的 78.96 ％；其次农村居民点 用地占 10.2 ％，林 地占 4.48 ％，草 地占 2.6％，水体 占 1.56％，独 立工矿 用地占 1.43％，未利用地占 0.77％。城镇居民点用地 扩展占 用大 量的耕 地资源，从 而造成 耕地资 源的大量减 少，威胁中国的粮食安全。 关 键 词 ：遥感；GIS；中国；城镇扩展；空间特征 中图分类号 ：TP79；F301 ．2 文献标识码：A
基于Landsat影像的NDVI与RVI反演结果实验与分析
宝成铁路 成绵高速 旌阳区界 绵远河 一环路
0 3 6 km
c 2014 年 NDVI
2018-04-02
N
图例 6.12 0.97
宝成铁路 成绵高速 旌阳区界 绵远河 一环路
0 3 6 km
d 2014 年 RVI
图例
0.68 0.00
宝成铁路 成绵高速 旌阳区界 绵远河 一环路
0 3 6 km
e 2018 年 NDVI
扇形平原，海拔高程为 468 ～ 561 m。旌阳区属常绿阔 叶林植被带，植被多为天然次生林和人工林，森林覆 盖率约为 20 %。研究区地理位置如图 1 所示，遥感影 像来源于德阳市 2018 年 OLI 影像的 432 波段合成。
N 剖面
2018年4月3日 波段组合432
图例 绵远河 一环路 旌阳区界 宝成铁路 成绵高速
RVI 能充分刻画植被在近红外波段和红光波段反 射率的差异，还可增强植被与土壤背景之间的辐射差 异，是植被长势和丰度估算的主要手段之一；但其对 大气状况反应很敏感，当植被覆盖度小于 50 % 时分辨 能力下降显著。算法模型公式为：
RVI = NIR / R
（2）
式中，NIR 为近红外波段（TM 为Band4，OLI 为Band5）； R 为红光波段（TM 为 Band3，OLI 为 Band4）。
基于夜间灯光数据与Landsat数据
基于夜间灯光数据与Landsat数据城市建成区提取对比评价摘要：基于DMSP/OLS稳定夜间灯光均值数据构建了一个反映区域城市化水平的灯光指数。
以德阳市建成区为例，基于2011年稳定夜间灯光均值数据采用统计数据法，根据Landsat数据提取的建成区面积作参考，分析成为城市建成区的DMSP/OLS 稳定夜间灯光均值数据的灯光指数值。
研究表明,灯光指数与反映城市化水平的复合指数存在较高的相关关系,可以用于我国城市化水平及其时空差异分析和城市化进程监测。
一．引言遥感技术具有多波段、多时相以及覆盖范围广的特性使其在城市扩展监测、环境监测、生态评价、人口密度和城市规划管理等研究中得到了广泛的应用。
夜间灯光遥感数据来源于美国军事气象卫星DMSP(Defense Meteorological Satellite Pro-gram)搭载的OLS(Operational Linescan System)传感器。
OLS有别于传统的传感器,它具有很强的光电放大能力,可在夜间工作,能探测到城市灯光甚至小规模居民地、车流等发出的低强度灯光,明显区别于黑暗的乡村背景。
二．研究区概况德阳市位于四川盆地成都平原东北部，地处东经103°45′-105°15′北纬30°31′-31°42′之间。
南靠成都，北接绵阳，东壤遂宁，西邻阿坝。
1983年8月经国务院批准为省辖地级市，四川省重点建设的九大城市之一，是成都旅游门户圈的重要组成部分。
全市幅员面积5818平方公里。
德阳市境狭长，东西宽约65公里，南北长约162公里，地势西北高东南低。
西北部为龙门山脉中段，山地面积1171.87平方公里，占全市总面积的19.68%；中部为成都平原东北部，面积1838.75平方公里，占全市总面积的30.88%；东南部为盆中丘陵，面积2943.13平方公里，占全市总面积的49.44%。
三．数据与方法3.1数据来源夜间灯光数据来源于美国国家海洋和大气管理局NOAA(National Oceanic and Atmospheric Ad-ministration)下属的国家地球物理数据中心NGDC (National Geophysical Data Center ,/dmsp/download.html)。
基于Landsat数据的昆明市城市空间变化遥感监测及驱动力分析
基于Landsat数据的昆明市城市空间变化遥感监测及驱动力
分析
杨晓胄
【期刊名称】《地理科学研究》
【年(卷),期】2024(13)2
【摘要】选取2006~2019年Landsat影像,以昆明市为例,基于热红外遥感波段特征,对昆明市主城区进行地表温度反演,根据各地物反演温度差异选择合适阈值,并结合计算机目视解译方法准确提取出建设用地,在此基础上选取几何中心、扩展速度、扩展强度、城区扩展动态度和面积扩展度五个指标实现对城市空间变化的监测与分析。
结果表明:1) 2006~2019年,流域内土地类型变化明显,城市扩展明显,城市的建设用地面积持续增加;2) 研究区在原来的基础上整体由内向外扩张,整体呈现出“东南–东北”的变化趋势,与现实情况相符;3) 城市的空间形态已经从滇池流域内的纯
粹集群式开发模式转变为同时在流域外进行开发的“轴向多集群”开发模式,城市
空间扩展已到东北的空港新区和东南的呈贡新区。
4) 尽管新区的建设已逐步形成
建设规模,但尚未形成集约发展。
【总页数】11页(P293-303)
【作者】杨晓胄
【作者单位】云南师范大学地理学部昆明
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.昆明市植被覆盖变化特征分析——基于Landsat遥感影像数据
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基于多时相Landsat数据的城市扩张及其驱动力分析-胡德勇
第4期,总第70期国 土 资 源 遥 感No.4,2006 2006年12月15日RE MOTE SENSI N G F OR LAND&RES OURCES Dec.,2006 基于多时相Landsat数据的城市扩张及其驱动力分析胡德勇1,李京1,陈云浩1,张兵2,彭光雄1(1.北京师范大学资源学院,北京 100875;2.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101)摘要:以长沙市为例,在多时相Landsat遥感数据支持下,采用监督分类、非监督分类和归一化裸露指数(NDB I)等方法提取城市用地信息。
通过对比多期城市用地的熵值变化,定量分析城市扩张的时空特性;运用叠加、缓冲区分析等方法,分析城市扩张和中心城区的关系,绘制城市扩张速度玫瑰图。
研究结果表明,长沙市建成区总面积不断扩展,其中,1973～1986年扩张主要表现在东南方向,1987～1993年为西部方向,1994～2001年南和东南方向成为快速扩张方向;对长沙城市扩张驱动力进行分析,认为人口迅速增加是城市扩张的最主要驱动力。
关键词:城市扩张;遥感;时空分异;差熵;驱动力中图分类号:TP79:P237.9 文献标识码:A 文章编号:1001-070X(2006)04-0046-040 引言城市建成区扩展往往伴随着城市周边地区土地利用的急剧变化,一直是人们研究城市问题的重要内容[1]。
对其进行有效的监测,分析城市扩张背后的驱动力机制,可以科学合理地指导城市规划,控制用地规模,保护生态环境和有限的土地资源,具有非常重要的意义[2]。
卫星遥感为城市变化趋势分析提供了快速便捷的途径[3]。
城市扩张遥感监测方法通常可以概括为两大类:一是建立在光谱分类基础上的方法,即分类后比较;二是建立在像元光谱变化直接比较基础上的方法[4]。
前者采用多时相的遥感数据,通过计算机信息提取,获取土地利用类型分布图,然后,将分类结果进行叠加和对比,得出变化结果[1,2,6];后者通过对多时相的遥感信息源进行高精度配准,利用像元光谱变化检测,分离出城市动态变化区域[4,5]。
遥感技术在城市扩张监测和规划中的实际应用指南
遥感技术在城市扩张监测和规划中的实际应用指南引言：城市扩张是现代社会快速发展的产物之一，然而，城市扩张也带来了一系列的问题。
为了更好地监测和规划城市扩张，遥感技术被广泛应用于城市规划和管理领域。
本文将探讨遥感技术在城市扩张监测和规划中的实际应用指南。
一、遥感技术简介遥感技术是通过航空或卫星传感器观测地面，获取地物信息的一种技术。
遥感技术通过获取的遥感数据，可以分析地形、植被、土地利用等信息，并利用这些信息进行城市扩张的监测和规划。
二、城市扩张监测1. 土地利用变化监测通过遥感技术获取的高精度遥感数据，可以用于监测城市扩张过程中土地利用的变化情况。
利用遥感数据，可以测算城市发展所占用的土地面积、土地类型的变化等，从而了解城市扩张的速度和规模。
2. 城市形态变化分析城市扩张不仅涉及土地利用的变化，还会对城市的形态造成影响。
遥感技术可以获取城市的形态信息，如城市边界、道路网络等，通过分析这些数据，可以判断城市扩张过程中是否伴随着城市形态的变化，进而评估城市扩张对城市结构的影响。
三、城市扩张规划1. 潜在用地分析城市扩张规划需要确定合适的土地用地。
通过遥感技术获取的土地利用数据，可以分析潜在的用地资源。
利用遥感数据，可以快速获取大范围的土地利用信息，进而筛选出适合城市扩张规划的潜在用地，并为城市规划和土地利用提供科学依据。
2. 生态环境评估城市扩张往往伴随着对生态环境的破坏，遥感技术可以提供对城市周边环境的评估数据，如植被覆盖率、水体分布等。
通过分析这些数据，可以了解城市扩张对生态环境的影响程度，为城市扩张规划中的生态环境保护提供科学依据。
四、实际应用案例1. 湖南长沙市城市扩张监测长沙市是一个人口密集的城市，城市扩张非常迅速。
通过利用遥感技术，长沙市规划部门对城市扩张进行了监测。
遥感数据分析结果显示，长沙市在过去十年内扩张了大约200平方公里的土地，这为长沙市未来的城市规划提供了重要参考。
2. 南京市城市扩张规划南京市城市扩张规划旨在解决城市发展过程中的土地资源紧张问题。
如何利用遥感图像进行城市扩展分析
如何利用遥感图像进行城市扩展分析遥感技术的发展，给我们提供了一种全新的方法来分析和研究城市扩展。
通过利用遥感图像，可以获取大量的地理数据，揭示城市发展的规律和趋势。
本文将探讨如何利用遥感图像进行城市扩展分析，并介绍一些相关的方法和工具。
一、遥感图像的基本原理和应用1. 遥感图像的获取原理：遥感图像是通过使用传感器从卫星、飞机或无人机等平台上获取的。
传感器会捕捉到不同波段的光谱信息，从而形成多波段遥感图像。
2. 遥感图像的应用：遥感图像在城市规划、环境保护、资源管理等领域具有广泛的应用。
其中，利用遥感图像进行城市扩展分析可以为城市规划和土地利用提供科学依据。
二、遥感图像在城市扩展分析中的应用案例1. 基于遥感图像的城市扩展分析方法：利用遥感图像进行城市扩展分析的方法有许多，比如基于像元分类的方法、基于变化检测的方法等。
其中，基于像元分类的方法可以通过对遥感图像中的不同类别特征进行识别，来分析城市扩展的空间分布。
2. 案例：以某城市为例，通过对不同年份的遥感图像进行像元分类分析，可以获得城市土地利用类型的变化情况。
通过比较不同时间段的遥感图像，可以分析城市扩展的速度和方向，进而为城市规划和土地利用管理提供科学依据。
三、利用遥感图像进行城市扩展分析的挑战和解决方法1. 数据获取与质量：遥感图像的获取对设备和数据质量要求较高。
解决方法可以是提高卫星、飞机或无人机的传感器性能，确保数据的精度和准确性。
2. 数据处理与分析：遥感图像的后续处理和分析需要使用专业的软件和算法。
解决方法可以是培训更多的专业人才，或者开发更高效的自动化分析工具。
3. 地理信息系统(GIS)与遥感数据的融合：GIS技术可以将遥感数据与其他地理信息数据进行融合和分析。
解决方法可以是加强GIS和遥感技术的交叉学科研究，提高数据的整合与分析能力。
四、未来发展方向和应用前景1. 高分辨率遥感图像的应用：随着遥感技术的发展，高分辨率遥感图像的获取和应用将成为未来的发展方向。
利用遥感技术进行城市扩张监测与规划
利用遥感技术进行城市扩张监测与规划在城市化发展的进程中，城市扩张是一个不可避免的现象。
然而，无规划的城市扩张可能会导致许多问题，如土地过度利用、环境污染以及交通拥堵等。
为了有效解决这些问题，利用遥感技术进行城市扩张监测与规划成为一种重要的手段。
本文将就这一话题展开讨论。
一、遥感技术在城市扩张监测中的应用遥感技术通过获取遥远地物的信息，为城市扩张监测提供了有效手段。
首先，遥感技术可以获取城市地区的影像数据，从而对城市扩张的范围和速度进行初步分析。
其次，遥感技术可以提供城市地区的地形、植被以及土地利用等信息，有助于分析城市扩张对环境的影响。
此外，遥感技术还可以获取城市地区的交通网络、建筑物以及人口分布等数据，为城市规划提供科学依据。
二、遥感技术在城市规划中的应用城市规划是为了合理利用土地资源，提高城市的生活质量。
利用遥感技术进行城市规划，可以帮助决策者更好地理解城市的现状和发展趋势。
首先，遥感技术可以提供城市土地利用状况的数据，帮助规划者了解城市的用地结构和功能分区。
其次，遥感技术可以提供城市地形和地貌信息，有助于规划城市的交通路网和防洪系统。
此外，遥感技术还可以提供城市植被覆盖情况的数据，为城市规划中的绿化设计提供科学依据。
三、遥感技术在城市扩张监测与规划中的挑战虽然遥感技术在城市扩张监测与规划中发挥着重要作用，但也面临一些挑战。
首先，遥感数据的获取和处理需要专业知识和技术，这对于一些发展中国家可能是一个问题。
其次，遥感数据的分辨率和准确性对于城市扩张监测和规划的精度要求较高，因此需要进行数据校正和验证。
此外，由于城市扩张涉及到多个部门的协调与决策，需要建立起合理的数据共享与交流机制。
四、结论利用遥感技术进行城市扩张监测与规划是一种高效、准确的方法。
通过遥感技术可以获取大量关于城市的空间信息，为决策者提供科学依据，以减少城市扩张的负面影响。
然而，尽管遥感技术在城市扩张监测与规划中具有巨大潜力，但仍需要克服技术和协调机制等方面的挑战，以实现更好地利用城市土地资源和提升城市的可持续发展。
利用遥感影像进行城市建成区扩张的调查-以南京为例
利用遥感影像进行城市建成区扩张的调查-以南京为例城市建成区的扩张是当今城市发展中的一个重要问题，它涉及到城市规划、资源利用和环境保护等方面。
利用遥感影像技术可以方便快捷地获取大范围的城市空间信息，为城市建成区扩张的调查提供了新的手段和途径。
针对南京这座经济中心城市，我们进行了一次对其城市建成区扩张情况的遥感影像调查。
方法数据来源我们采用了南京市政府发布的 2000 年和 2015 年两期遥感影像数据，包括卫星图像、航空影像和斜摄立体影像等多种形式。
由于数据的时间差较大，因此在数据处理过程中需要进行一些额外的处理和校正，以保证数据的准确性和可比性。
数据处理对原始数据进行了预处理包括影像切片、图像纠正、影像配准和坐标转换等。
我们将处理好的影像通过基准分割方法分割成多个影像块，以便于后续处理。
然后，我们使用遥感影像处理软件对影像进行分类和变换，得到了城市、农田、水域、林地等多类别的地物信息。
数据分析基于处理好的影像数据，我们进行了地物分类、建筑物提取和城市扩张分析等多个方面的数据分析。
其中，建筑物提取是通过目标检测算法实现的，根据建筑物的特征判断其是否为建筑物，然后进行提取。
城市扩张分析则是对两期数据进行比较，以了解城市建成区的扩张方向和范围等情况。
结果建筑物提取结果我们利用目标检测算法提取了两期遥感影像中的建筑物信息，并通过比对得到了两期之间建筑物的增长量。
结果显示，2000 年到 2015 年，南京市的建筑物数量增加了约 40%。
城市扩张结果我们通过对两期影像的比对，得到了南京市城市建成区的扩张情况。
结果显示，南京市主要在东部、南部和西部扩张，东部和南部的扩张范围较大，西部的扩张速度较快。
总体上看，南京市城市建成区的面积增加了约 30%。
利用遥感影像技术对南京市城市建成区扩张进行调查，可以方便快捷地获取城市空间信息，为城市规划和环境保护提供数据支持。
通过对数据的处理和分析，我们得到了南京市城市建成区扩张的情况，并发现其增长速度较快，且主要集中在东部和南部。
面向对象的Landsat 8影像城市建成区提取方法研究
面向对象的Landsat 8影像城市建成区提取方法研究
佟彪;沈伟
【期刊名称】《辽宁省交通高等专科学校学报》
【年(卷),期】2017(019)002
【摘要】城市建成区是城市研究和规划制定过程中的重要基础资料.针对城市建设用地的统计资料(主要体现为"两证一书")和矢量数据获取困难的现状,本文利用面向对象影像分析方法从公开、免费的Landsat8影像中提取城市建设用地,并提出基于影像对象分类的建成区范围提取新方法.其基本思路是是:首先采用面向对象的影像分析技术,在Landsat8影像中提取城市建设用地区域;之后对初步提取出的城市建设用地区域,采取二次分割与分类的处理,获取"集中连片"的城市建成区.以沈阳市为例进行了建成区提取的实验,结果表明本文的方法结果准确、处理速度快.
【总页数】5页(P21-25)
【作者】佟彪;沈伟
【作者单位】上海星火测绘有限公司, 上海 200122;上海星火测绘有限公司, 上海200122
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.基于TM影像的城市建成区绿地提取方法研究 [J], 王细元;孟君陶;程杨
2.以建成区提取为目标的Landsat8影像融合方法研究 [J], 马生清
3.基于面向对象的城市道路高分辨率遥感影像提取方法研究 [J], 王春波
4.基于语义分割网络的高分遥感影像城市建成区提取方法研究与对比分析 [J], 刘钊;赵桐;廖斐凡;李帅;李海洋
5.基于NPP/VIIRS与Landsat-8数据对城市建成区提取方法研究 [J], 万继康因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于Landsat遥感影像的东昌府区建成区扩展监测-毕业论文
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要随着我国经济发展和城镇化进程的推进，涌现出了一系列城市病。
城市建成区的信息，可以反映一个城市发展的概况，准确提取分析城市建成区信息是解决这些城市问题的关键。
本文以聊城市东昌府区2003，2018年2期Landsat 遥感影像数据为基础，采用监督分类和叠加分析技术对其进行了城市扩展监测。
研究结果表明：2003年到2018年东昌府区建成区面积增加了387.96km2，年增长率为25.86 km2/a，为东昌府区城市扩展监测和发展规划提供了数据支持。
关键词：Landsat遥感影像；东昌府区；监督分类；建成区扩展；AbstractWith the economic development and advancement of China's urbanization process, a series of problems keep emerging. The range of urban built-up information can reflect the general situation of a city's development, and the accurate extraction and analysis of urban built-up information is the key to the study of solving those city problems. The research based on Dong Chang Fu district of Liao Cheng Landsat remote sensing image data in 2003 and 2018, using the supervised classification and overlay analysis technology of image to monitor urban expansion. The results show that the built-up area of Dong Chang Fu district increased by 387.96 km2 from 2003 to 2018, with an annual growth rate of 25.86 km2/a, which provides data support for urban development planning in Dong Chang Fu district.Keywords:Landsat remote sensing image; Dong Chang Fu district; supervised classification; Expansion of built-up areas1引言在行政意义上，城市建成区是指市政区范围内经过征用的土地并实际建设发展起来的非农业的生产建设地段，包括市区集中连片的部分以及分散在近郊区与城市有着密切联系、具有基本完善的市政公用设施的城市建设用地（如水泥道路、机场、污水处理厂、通信电台）[1]。
Landsat陆地卫星TM遥感影像数据介绍
Landsat陆地卫星遥感影像数据简介“地球资源技术卫星”计划最早始于1967年，美国国家航空与航天局（NASA）受早期气象卫星和载人宇宙飞船所提供的地球资源观测的鼓舞，开始在理论上进行地球资源技术卫星系列的可行性研究。
1972年7月23日，第一颗陆地卫星（Landsat_1）成功发射，后来发射的这一系列卫星都带有陆地卫星（Landsat）的名称。
到1999年，共成功发射了六颗陆地卫星，它们分别命名为陆地卫星1到陆地卫星5以及陆地卫星7，其中陆地卫星6的发射失败了。
Landsat陆地卫星系列遥感影像数据覆盖范围为北纬83o到南纬83o之间的所有陆地区域，数据更新周期为16天（Landsat 1~3的周期为18天），空间分辨率为30米（RBV和MSS传感器的空间分辨率为80米）。
目前，中国区域内的Landsat陆地卫星系列遥感影像数据（见图1）可以通过中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据服务平台QQ电子网免费获得（）。
Landsat 陆地卫星在波段的设计上，充分考虑了水、植物、土壤、岩石等不同地物在波段反射率敏感度上的差异，从而有效地扩充了遥感影像数据的应用范围。
在基于Landsat遥感影像数据的一系列应用中，计算植被指数和针对Landsat ETM off影像的条带修复为最常用同时也是最为基础的两个应用。
因此，中国科学院计算机网络信息中心基于国际科学数据服务平台，提供了1）基于Landsat 数据的多种植被指数提取。
2）对Landsat ETM SLC-off影像数据的条带修复。
图1 Landsat 遥感影像中国区示意图数据特征（1）数据基本特征Landsat陆地卫星包含了五种类型的传感器，分别是反束光摄像机（RBV），多光谱扫描仪（MSS），专题成像仪（TM），增强专题成像仪（ETM）以及增强专题成像仪+（ETM+），各传感器拍摄影像的基本特征如下：（2）数据主要参数Landsat陆地卫星携带的传感器，在南北向的扫描范围大约为179km，东西向的扫描范围大约为183km，数据输出格式是GeoTIFF，采取三次卷积的取样方式，地图投影为UTM-WGS84南极洲极地投影。
基于遥感图像的城市空间扩展监测的开题报告
基于遥感图像的城市空间扩展监测的开题报告一、选题背景与意义随着城市化进程的不断深入，城市空间的扩展成为不可避免的趋势。
而城市空间的扩展对于城市规划和经济发展具有至关重要的意义，因此对其进行监测和分析显得尤为重要。
遥感技术因其全面、高效的特点，已成为城市空间扩展监测的重要手段。
目前已有关于城市空间扩展监测的相关研究，但大多数研究仅着眼于单一的城市现象、单一的遥感数据或单一的分析方法，未能将不同的城市现象、不同的遥感数据及不同的分析方法进行有效结合，从而无法全面准确地反映城市空间扩展的情况。
因此，本研究旨在基于多源遥感数据，采用多种分析方法，结合地理信息系统（GIS）和空间统计学等技术，开展城市空间扩展监测的研究。
二、研究内容和方法1. 研究内容本研究将从以下三个方面进行城市空间扩展的监测：（1）城市用地变化监测利用遥感影像分析技术，分析城市用地的变化情况，并进一步预测城市用地的发展趋势。
（2）建筑物高度变化监测利用立体影像数据和影像处理技术，分析城市建筑物高度的变化情况，从而了解城市空间的垂直发展情况。
（3）城市空间结构变化监测利用空间统计学分析方法，评估城市空间结构的变化情况，并探究城市空间结构变化与城市管理、环境和社会经济因素之间的关系。
2. 研究方法（1）遥感数据处理和图像分析技术获得城市用地类型、建筑物高度变化等数据所需的遥感数据，包括高分辨率遥感影像、立体影像数据等。
运用遥感图像处理技术，如图像增强、特征提取等，进行图像分析，从而获得相关数据。
（2）空间统计学分析技术运用空间统计学分析技术对城市空间结构的变化情况进行分析，包括空间自相关分析、空间分析、空间回归分析等。
（3） GIS分析技术运用GIS技术，将分析结果可视化，运用空间分析工具、空间插值和空间叠加等功能，生成相应的空间分析结果和统计图表。
三、预期研究成果通过本研究的工作，预期获得以下成果：（1）通过对城市用地类型、建筑物高度变化等数据的分析，掌握城市空间扩展的动态变化特征，为城市规划和管理提供科学依据。
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目录1.引言 (2)1.1研究区概况 (3)1.2数据来源 (4)1.3技术路线 (6)2．数据预处理 (7)2.1辐射定标 (7)2.2大气校正 (7)2.3裁剪 (8)2.4几何校正 (8)3.建成区信息提取 (9)3.1训练样本的建立及评价 (9)3.2分类器 (10)3.3分类结果及精度评价 (11)3.3.1分类结果 (11)3.3.2分类精度评价 (12)4.建成区扩展监测与分析 (13)4.1扩展监测 (14)4.2监测分析 (15)5结论 (15)参考文献 (16)摘要随着我国经济发展和城镇化进程的推进，涌现出了一系列城市病。
城市建成区的信息，可以反映一个城市发展的概况，准确提取分析城市建成区信息是解决这些城市问题的关键。
本文以聊城市东昌府区2003，2018年2期Landsat 遥感影像数据为基础，采用监督分类和叠加分析技术对其进行了城市扩展监测。
研究结果表明：2003年到2018年东昌府区建成区面积增加了387.96km2，年增长率为25.86 km2/a，为东昌府区城市扩展监测和发展规划提供了数据支持。
关键词：Landsat遥感影像；东昌府区；监督分类；建成区扩展；AbstractWith the economic development and advancement of China's urbanization process, a series of problems keep emerging. The range of urban built-up information can reflect the general situation of a city's development, and the accurate extraction and analysis of urban built-up information is the key to the study of solving those city problems. The research based on Dong Chang Fu district of Liao Cheng Landsat remote sensing image data in 2003 and 2018, using the supervised classification and overlay analysis technology of image to monitor urban expansion. The results show that the built-up area of Dong Chang Fu district increased by 387.96 km2 from 2003 to 2018, with an annual growth rate of 25.86 km2/a, which provides data support for urban development planning in Dong Chang Fu district.Keywords:Landsat remote sensing image; Dong Chang Fu district; supervised classification; Expansion of built-up areas1引言在行政意义上，城市建成区是指市政区范围内经过征用的土地并实际建设发展起来的非农业的生产建设地段，包括市区集中连片的部分以及分散在近郊区与城市有着密切联系、具有基本完善的市政公用设施的城市建设用地（如水泥道路、机场、污水处理厂、通信电台）[1]。
在此概念的基础上，随着我国经济改革发展，城市化进程带来的城市人口暴增、城市用地迅速扩张、交通拥堵、垃圾成山等城市病也随之而来。
而城市建成区的信息，可以体现一个城市发展的情况,这就需要对城市建成区进行扩展监测，来提取建成区信息以了解城市扩张概况并分析原因，从而为未来城市经济发展、城市规划、土地资源管理等提供数据支持。
在有数据支持的基础上对城市建设规模进行正确调控将优化城市化格局和提高城市化效率[2]。
因为航天技术的精进，传感器本身的误差减小、分辨率提高，高分辨率卫星遥感影像在城市扩展研究中发挥着举足轻重的作用。
对于城市扩展的监测，目前多选用高分辨率的卫星遥感影像作为研究的数据基础，如 Landsat TM、Landsat ETM+、SPOT 和Quick Bird等[3]；地理信息系统具有强大的数据处理和空间分析功能，二者结合并通过GIS不同时期遥感图像的叠加分析，可以反映城市空间结构的变化，并且具有高精度、高效、低费用等特点。
因此，利用监督分类和叠加分析等空间信息技术进行城市建成区扩展监测和动态模拟分析是研究城市扩展的重要技术手段[4]。
1.1研究区概况东昌府区位于山东省西部、聊城市中部，居鲁西平原，黄河在境内蜿蜒百余里，其所在市与冀、豫两省交界，区位独特，自然条件适宜。
借助百度地图可知，其地理位置在东经115°14″—116°06″、北纬36°16—36°42″之间，总面积1443 Km2；东昌府区傍水而生，依水而兴，水域足足占去城区面积的三分之一，主要河流有徒骇河、马颊河、京杭大运河，同时拥有我国江北最大的人工城市淡水湖泊——东昌湖；东昌府区属于暖温带季风气候区，气候适宜，光照充足，夏季雨热同期，全年光照时数在2463--2741小时之间，平均气温13.3℃，年平均降水量约610mm，无霜期201天以上[5]；截止到2018年，全区常住人口132.05万，现辖11个镇、10个街道、11个乡，即：古楼街道、柳园街道、新区街道、湖西街道、东城街道、闫寺街道、北城街道、道口铺街道、凤凰街道、蒋官屯街道、侯营镇、沙镇、堂邑镇、梁水镇、郑家镇、斗虎屯镇、张炉集镇、于集镇、许营镇、朱老庄镇、顾官屯镇、韩集乡、广平乡[6]；东昌府区为市辖区，较全市其他县来说耕地面积较少，但因其得天独厚的自然因素，农作物产量仍居全国前列；东昌府区位于济南都市圈上，贯穿中国南北的京九铁路和济聊高速公路在东昌府区交汇，因此东昌府区是聊城市与重要城市连接的重要枢纽。
图1东昌府区2018年假彩色合成遥感影像1.2数据来源本文采用的影像数据为美国陆地卫星（Landsat）系列卫星图像，由美国航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）共同发射管理；自1972年起，Landsat 系列卫星陆续发射，至今已发射8颗卫星，轨道高度705 Km, 随着航天技术的进步，卫星传感器的时空分辨率逐渐提高，其中Landsat7和Landsat8的分辨率最高可达15m,其前6个波段范围从蓝、绿、红、到红外，回归周期为16天，由于设置多光谱观察、对地观测范围很大、数据收集快，并具有宏观和直观性；陆地卫星主要用于获取遥感影像数据，其应用目的为调查生物资源、矿产资源、海洋资源，监测资源使用情况，观察并预测植物生长状况、评估农作物产量，考察和预报自然灾害和环境污染，对全球变化情况进行相关研究[7]。
它在我国国民经济中发挥了强有力的作用。
本次研究利用的数据分别为东昌府区2003年Landsat7的ETM+影像、2018年Landsat8的OLI影像，以及东昌府区土地利用专题地图作为辅助资料。
其传感器波段见下表[8]：表1 ETM+传感器各波段波段性质波段波长范围（微米）1 0.45-0.52 蓝色2 0.52-0.60 绿色3 0.63-0.69 红色4 0.76-0.90 近红外5 1.55-1.75 短波红外6 10.40-12.50 热红外表2 OLI传感器各波段波段性质波段波长范围（微米）1 0.43-0.45 蓝色2 0.45-0.51 蓝色3 0.53-0.59 绿色4 0.64-0.67 红色5 0.85-0.88 近红外6 1．57-1.65 中红外1.3技术路线图2 技术路线2数据预处理传感器获取遥感影像时由于大气的辐射、散射、吸收，造成太阳辐射能量的减弱并使像元灰度值发生变化，从而导致影像数据达不到应用要求。
卫星的飞行高度、速度、姿态的差异以及地球自转等原因造成图像几何位置的畸变。
遥感图像预处理工作的目的就是减小这些因素造成的遥感影像数据误差[9]。
影像数据预处理是遥感影像应用的第一步，也是极其重要的一步，主要包括辐射校正、大气校正、裁剪、几何校正。
2.1辐射定标辐射定标的原理是将记录的原始DN（Digital Number）值转换为大气外层表面反射率（或称为辐射亮度值），从而来消除传感器本身产生的误差，确定传感器入口处的准确辐射值；辐射定标一般有两种方式：一种是利用计算公式计算辐射亮度和反射率；一种是利用定标工具进行定标，获取辐亮度或反射率。
本次研究所使用的影像数据来自于地理空间数据云，具有较原始性，加上第二种方法的简便性，因此将两期影像的多光谱波段均利用ENVI5.3中的radiometric calibration工具进行辐射定标，其中output interleave设置为BIL格式，scale factor 设置为0.1，即可得到辐射定标后的图像。
2.2大气校正大气校正的目的是消除或减小大气散射、吸收、反射引起的误差[10]。
大气校正中最常用的模型为FLAASH(Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes)。
FLAASH光谱范围内平面朗伯体或近似平面朗伯体，在传感器处接受的像元光谱辐射亮度为[11]：L=(A×ρ1−ρ℮×S)+(B×ρ1−ρ℮×S)+(Lα)式中，L为像元接收到的总光谱辐射亮度；ρ为像素表面反射率；ρe为像素周围的平均表面反射率；S为大气球面反照率；A、B为取决于大气条件和几何条件的两个系数；Lα为大气后向散射辐射率（大气程辐射）。
第一个括号整体代表太阳辐射经大气入射到地表后，直接反射进入传感器的辐射亮度；第二个括号整体为经大气散射后进入传感器的辐射亮度；第三个括号整体为大气程辐射率。
为确保分类的精确，本次研究对辐射定标后的影像数据进行大气校正，运用到的遥感技术为ENVI5.3中的FLAASH工具，将辐射亮度或者地面反射率转换为地表实际反射率。
2.3裁剪为使各个时期遥感影像的信息具有可比性，需要进行遥感影像的裁剪。
其目的是除去研究区之外的区域，常用的是以行政区划边界或自然区划边界为矢量特征数据进行遥感影像的掩膜提取。
由于原始数据范围较大，而本文研究区域仅为东昌府区，不能保证数据的准确性。