4-专题：基于高分辨率影像城市绿地信息提取

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如何利用卫星影像进行城市绿地面积提取与分析

如何利用卫星影像进行城市绿地面积提取与分析城市绿地面积的提取和分析是一项重要的任务，可以帮助城市规划者和决策者了解城市绿地的分布和规模，从而制定相应的环境保护和城市发展政策。

这项工作过去主要依靠人工测量和调查，但随着卫星遥感技术的发展，利用卫星影像进行城市绿地面积提取和分析变得更加高效和准确。

卫星遥感技术通过获取遥感影像数据，可以对地球表面进行广泛、连续和定量的观测。

对于城市绿地面积的提取和分析，除了高分辨率的遥感影像数据外，还需要进行一系列的图像处理和分析步骤。

首先，需要获取高分辨率的遥感影像数据。

卫星拍摄的遥感影像往往包含多个波段，例如红、绿、蓝和近红外波段，这些波段可以提供丰富的信息用于绿地分类和提取。

常用的卫星有Landsat、Sentinel等，它们具有不同的空间分辨率和数据更新频率，选择适合的卫星影像数据是进行城市绿地面积提取和分析的第一步。

其次，需要进行预处理和校正。

卫星影像在采集和传输过程中可能会受到大气、地表反射率和传感器等因素的影响，因此需要对影像数据进行预处理和校正，以消除这些干扰因素。

预处理包括影像的辐射校正和几何校正，可以提高影像的准确性和比较性。

然后，需要进行绿地分类和提取。

绿地分类是将遥感影像中的像素划分为不同的类别，如建筑物、道路和植被等。

通常采用的方法包括基于光谱特征、纹理特征和形状特征的分类方法。

在绿地提取中，主要关注植被类别，可以采用阈值法、像元反射率法和基于纹理和形状特征的方法进行提取。

除了绿地面积的提取，还可以进行绿地面积的分析和评估。

通过统计和分析绿地的分布、规模和变化等信息，可以评估城市绿化水平和绿地供给能力。

例如，可以计算绿地的面积比例、密度和紧凑度等指标，以及绿地的空间分布格局。

这些信息可以帮助城市规划者和决策者制定合理的绿地规划和管理措施，以提高城市的生态环境质量和居民的生活质量。

此外，利用卫星影像还可以进行绿地变化检测和监测。

城市绿地的变化往往是一个动态过程，了解和监测绿地的变化情况对于城市的可持续发展和环境保护至关重要。

专题：利用高分辨率影像提取城市绿地信息1

Control，在文件对话框中选择 WV-2_pansharpening 融合结果，单击 OK，打开 Ground Control Points Selection 面板。 (3) 在 Ground Control Points Selection 面板中，单击 Change Proj…按钮。 (4) 在打开的 Projection Selection 面板中，选择前面定义好的坐标系：BJ-54 6Degree 123E。单击 OK 回到 Ground Control Points Selection 面板中。开始选择地面控制点，下面使用两种选择控制点的方法。手动输入控制点信息： a) 在校正图像 Display 中移动方框位置，寻找明显的地物特征点作为输入 GCP。 b) 在 Zoom 窗口中，移动定位十字光标（利用键盘↓↑←→微调），将十字光标定位到地物特征点上。 c) 在 Ground Control Points Selection 面板上，将这个点坐标 x（E）、y（N）、高程（Elev）值键盘输入，单击 Add Point 按钮添加控制点。从参考图像上选择控制点（从参考图像上获得坐标 x（E）、y（N）、高程（Elev）值）： a) 打开参考图像文件 gcpimage.img 和 DEM 数据 Aster-dem.tif，在波段列表中打开参考图像 Edit Header，选择 Edit Attributes→Associate DEM File，将参考图像文件和 DEM 数据进行绑定，这样就可以在参考图像上获取 x、y 和相同位置的高程（Elev）值。在 Display 中显示参考图像文件。 b) 在显示校正图像 WV-2_pansharpening.img 的 Display 窗口中，单击右键选择 Geographic Link，将显示校正图像和参考图像的 Display 进行地理链接。 c) 在校正图像 Display 中找到明显地物特征点，并在 Zoom 窗口中用十字光标定位。由于校正图像有 RPC 文件进行基本地理定位，在参考图像的 Display 中会自动定位到大致位置。 d) 在参考图像 Display 窗口中，单击右键选择 Geographic Link，断开两个 Display 窗口的地理链接，

基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法

基于高分辨率影像土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法摘要：本文介绍了基于高分辨率影像的土地利用遥感动态监测与分类信息提取方法，利用遥感技术动态监测土地利用的本质是对图像系列时域效果进行量化，通过量化多时相遥感图像空间域、时间域、光谱域的耦合特征，来获得土地利用变化的类型、位置和数量等内容。

利用遥感技术可以快速、大范围的获得土地利用变化区域，例如建设用地、农业用地、工业用地、交通用地，水体（河道变化）等。

关键字：遥感技术土地利用影像分类动态监测图像分割1.背景随着社会经济的发展，特别是城市建设步伐的加速，城市土地利用每年都在发生明显的变化。

传统的土地利用调查需要花费大量的人力、时间和经费,难以适应土地利用的这种快速变化。

遥感以其覆盖面大、信息更新快、人为干扰因素小等优点已逐渐应用到土地利用变化遥感动态监测中。

我国遥感技术在土地资源调查和监测中的应用始于20 世纪90 年代。

国家土地管理局成立以后，在国务院统一布署下，利用了TM、SPOT等多种遥感数据源，进行目视解译、分析和计算机自动分类制图等组织完成了全国县级土地详查，这一成果为各级政府制定经济建设规划、计划，为农业、工业、水利、能源、交通等各专业部门制定规划、计划提供了可靠的数据资料、为各项土地管理工作提供准确依据，已在经济建设、农业生产和土地管理中发挥了重要作用，也为我国开展土地利用动态监测提供了完整、可靠的本底资料。

1.技术流程和关键技术1.技术流程土地利用变化遥感动态监测是一个工作量比较大的过程，对遥感数据的预处理要求较高，变化信息的发现和变化信息的提取可选择和组合的方法很多，技术含量较高。

下图为土地利用变化遥感动态监测的技术流程。

1.动态监测技术流程1.关键技术遥感动态监测主要涉及图像预处理和土地利用变化信息检测和提取两部分，其关键技术也就主要包括图像预处理方法和土地利用变化信息提取方法。

值得我们注意的是，变化检测方法和信息提取方法不能说哪个绝对的好与坏，只能是根据不同的数据源和不同的应用需求选用适合的方法。

利用高分辨率影像计算城市绿地覆盖率

利用高分辨率影像计算城市绿地覆盖率【摘要】利用高分辨率影像计算城市绿地覆盖率是一项重要研究领域，本文旨在探讨这一主题。

在背景介绍将介绍城市绿地覆盖率的意义和对城市可持续发展的重要性。

在研究意义部分，将强调利用高分辨率影像计算城市绿地覆盖率的价值和意义。

在将阐述高分辨率影像在城市规划中的应用，城市绿地覆盖率的计算方法，以及利用高分辨率影像计算城市绿地覆盖率的具体流程。

实际案例分析将展示这一方法在实际城市规划中的应用效果，未来发展趋势部分则将探讨这一技术的未来发展方向。

在将强调高分辨率影像在城市绿地覆盖率计算中的重要性，并对本文的主要内容进行总结分析，展望未来研究方向。

通过本文的研究，有望为城市规划和绿地保护提供更有效的数据支持和决策依据。

【关键词】高分辨率影像、城市绿地覆盖率、城市规划、计算方法、流程、实际案例、发展趋势、重要性、总结、展望未来1. 引言1.1 背景介绍城市绿地覆盖率是衡量城市生态环境质量的重要指标之一。

随着城市化进程的不断加快，城市绿地面积逐渐减少，绿地覆盖率的提高成为了保护城市生态环境、改善居民生活质量的重要途径。

而计算城市绿地覆盖率需要对城市中各类绿地进行准确识别和统计，这一过程传统上需要大量人力物力投入，效率低下且容易出现误差。

随着遥感技术的发展和高分辨率影像的广泛应用，利用高分辨率影像计算城市绿地覆盖率成为了一种新的解决方案。

高分辨率影像提供了更为清晰和详细的城市地物信息，能够准确识别不同类别的绿地，并进行精准的面积计算。

相比传统的调查测量方法，利用高分辨率影像计算城市绿地覆盖率更加高效、准确和全面。

探讨利用高分辨率影像计算城市绿地覆盖率的方法和流程，对于科学评估城市绿地资源、制定合理规划和保护城市生态环境具有重要意义。

本文将结合实际案例分析，探讨高分辨率影像在城市绿地覆盖率计算中的应用，总结分析其优势和不足，展望未来的发展方向。

1.2 研究意义城市绿地覆盖率是评估城市生态环境质量的重要指标之一，其大小直接影响到城市居民的生活质量和健康状况。

基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法研究进展

米级亚米级分辨率带来了清晰的图像，目标物的形状
依稀可见。影像中的地物尺寸、形状、结构和邻域关系得到更好的反映，人们感兴趣的大多数地物特征可以直接探测。高空间分辨率同时使得地物类型更加多样，纹理类型和纹理区域明显增多，纹理特征更具变异性，同一地物内部组成
１００７ — ５７３９（２０１３）０１ — ０１５１ — ０１
关键词高分辨率遥感；影像；城市绿地；信息提取中图分类号ＴＰ７５１文献标识码Ａ文章编号
近十几年来高分辨率遥感卫星的成功发射，标志着地
数据和ＳＰＯＴ数据对上海市环线内城市绿地景观进行了分
类研究。郭成轩等也对广州市的绿地状况进行了研究，从
丰富的地表景观信息。高分辨率遥感影像已成为城市绿地信息快速提取的主要数据源。如何充分应用高空间分辨率
化城市的申报过程中，建成区绿地现状的调查采用了真彩
色航空遥感影像技术，提出了航空影像绿地专题提取的一
球空间数据获取与处理技术新纪元的来临，它扩大了遥感
的应用范围，提高了地理数据的更新速度，尤其是１ｍ空间

城市绿地信息提取中高分辨率卫星影像融合方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司城市绿地信息提取中高分辨率卫星影像融合方法城市绿地系统是城市生态系统的子系统，是城市中唯一有生命的基础设施，在改善城市生态环境和人居环境方面起着积极的作用。

随着城市的不断扩大、人们生活水平的提高，城市绿地质量受到广泛的关注，城市绿地信息提取成为当下研究热点之一。

遥感技术可为城市绿地信息的快速提取提供技术支持。

在影像分类研究中，已有不少研究者首先将多光谱影像与全色影像进行融合，再利用融合后的影像进行信息提取，分析影像融合的效果。

目前，高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用越来越广泛，但针对绿地信息提取，不同融合算法的影像融合效果还缺少系统研究。

本文将以WorldView-2与PL-1A影像为数据，利用GS(Gram-Schmidt)变换、PCA(主成分分析)变换、Ehlers(空间滤波)融合、Wavelet(Wavelet分析)、HIS变换5种方法对影像进行融合。

在此基础上针对城市绿地信息提取，分别用目视方法和量化指标对融合影像的质量进行评价；同时利用面向对象基于规则方法分别基于多光谱影像和融合后的影像，提取绿地信息并进行精度评价。

对不同影像融合算法的融合有效性进行系统深入的评价，可为城市绿地信息提取影像的融合工作提供技术支持。

1研究区概况与数据源本次研究选取了上海交通大学闵行校区与华东师范大学闵行校区为研究区。

上海市闵行区坐落长江三角洲冲积平原，气候温和雨水充沛，为植被生长提供了有利的条件。

自“十一五”以来该区以深入推进国家生态建设为目标，在上海市率先开展大规模绿化建设，绿化基础较好，绿化效果明显。

上海交通大学和华东师范大学是该区内绿化发展较好、绿地分布较多的区域，以该区域为研究点进行影像融合，对城市研究绿地信息提取有较好的参考意义。

研究所用的数据包括WorldView-2、PL的多光谱影像与全色影像，其中WorldView-2影像的成像时间为2014年6月12日，空间分辨率分别为0.5m；PL-1A影像的成像时间为2014年5月27日，空间分辨率分别为0.5m。

基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析

基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法分析发布时间：2022-06-14T07:16:26.286Z 来源：《新型城镇化》2022年12期作者：梁亚敏王瑞[导读] 保证城市绿地分类的科学性、有效性，且做到合理规划与积极建设，能够使城市绿化覆盖率持续提升，强化城市绿地规划的整体效果。

天津东晟图地理信息技术有限公司天津市 300000摘要：保证城市绿地分类的科学性、有效性，且做到合理规划与积极建设，能够使城市绿化覆盖率持续提升，强化城市绿地规划的整体效果。

故此，文章将围绕高分辨率遥感影像提取城市绿地信息的方法展开以下分析，希望展现高分辨率遥感影像技术的优势，提高城市绿地信息提取的效率。

关键词：高分辨率；遥感影像；城市绿地；信息提取随着高分辨率遥感卫星的成功发射，象征着地球空间数据获得和处理技术进一步发展，使遥感运用范围持续扩大，强化地理数据的更新速度，特别是1米空间分辨率IKONOS卫星影像可支持商用，有助于推动遥感技术的发展。

城市绿化水平作为评价城市生态环境的重要指标，进行城市绿化信息的采集十分关键。

在高分辨率传感器技术完善发展的今天，运用遥感技术能获取更多地表景观信息，为城市化建设提供可靠依据。

一、高分辨率遥感影像提取城市绿地信息的有效性（一）高分辨率遥感影像技术的基本概述遥感技术主要是信息技术、航天技术快速发展的产物[1]，具体指通过人造卫星、飞机或者其他飞行设备上获得地物目标的电磁辐射信息，从而对地球环境与资源进行有效判定的技术。

高分辨率遥感技术是在较远距离对目标反射或者自身辐射的电磁波、可见光、红外线进行感知，准确探测与识别目标的技术手段。

（二）高分辨率遥感影像的基本特点 1.空间分辨率比较高米级亚米分辨率所展现的图像十分清晰[2]，目标物形状可以准确看到，影像中地物尺寸、形状、结构与相邻关系能够充分体现出来。

空间分辨率较高的基础上，能够让地物类型更加多变，纹理类型与纹理区域有明显变异性特点，相同地物内部构成要素丰富多元的细节信息都能得以体现，促使地物光谱统计特点稳定性降低。

高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用研究

ｃｔｎｍｔｏａｂｉｓｉｐｏｅｎ，ｎＤＩａｅｈｈｓａｃｒｙＳＤＩｏｌ￣ｉｎｉｒｉａｅｅ＆ｔｎｅｅｔｅ．ａｏｅｄｈｄｏｖｕｒｖｍｔａｄＮＶｄｔｉｅｔｃｕａ．ｏＮＶｕｄｃｆａｄｄｃｍｎｔｔｇａｏｃｖｌｉｈｏｍｅｈｈｇｃｃｌｙｓｉｅｈｖｉｆｉｙ
Ｋｅｏｄ：ｕｋｉ；ｒａｒｎｓａｅｓｒｅｉ；ｕｅｖｅａｓｉｔｎｖｇｔｏｄｘｙｗｒｓＱｉＢｒｕｎｇｅｃｖｙｇｓｐｒｓｃｓｆａｏ；ｅｅｔｎｉｅｅｄｂｅｐｕｎｉｄｌｉｃｉａｉｎ
１前言
面、实地反映城区绿化现状，真为绿地的生态结构调整和空间上的合理布局提供依据和建议。
ＸＵＪｎ—ｈ，ｒｅｐｃｕｖｙｎａｅｎｌ口Ｒｅｏｕｉｎ］ｎｇｓｏｍｏｅＳｎｈｔｄｆＵｒａｅｎＳａｅＳｒｅｉｇＢｓｄｏ｜ｓｌｔｏｉＲｅｆＲｅｔｅｓ￣
ｒｃＴｅｒｓｌｓｏｅａｔｅｓｐｒｉｄｃａｓｆａｉｎｍｅｈｄｃｕｄｒｔｅｅｓｔｆｃｏｙｒｓｌ，ｔｈａｅｔ，ｓｎｅｅｔｎｉｄｘｃａｓ — ａｙ．ｈｅｕｔｈｗｄｔｔｈｕｅｖｅｌｓｉｃｔｔｏｏｌｏｇｔｈａｓｔｒｅｕｔａｅｓｍｍｅｕｉｇｖｇｔｉｎｅｌｉｈｓｉｏｉｔｉａｓｔｉａｏｓｆｉ
绿地信息进行提取，并对分类精度作了比对分析。研究结果表明，监督分类方法不能得到令人满意的结果，运用植被指数分类方法则有明显改善，中归一化植被指数（Ｄ精度最高，其ＮＷ）因此ＮＶ能有效地对植被进行分类与识别。ＤＩ

基于高分辨率遥感影像的南京市建成区提取

基于高分辨率遥感影像的南京市建成区提取1. 引言随着遥感技术的发展和高分辨率遥感影像的普及，遥感影像在城市规划和管理中的应用越来越广泛。

南京作为中国重要的省会城市，城市建设规划和管理对高分辨率遥感影像的使用需求十分迫切。

其中，南京市建成区的提取是一个重要的任务，它有助于城市规划和土地利用分析。

本文将介绍基于高分辨率遥感影像的南京市建成区提取方法。

2. 方法2.1 数据获取在本研究中，我们使用了南京市的高分辨率遥感影像数据作为研究对象。

这些数据可以从南京市国土资源和规划局获得。

高分辨率遥感影像数据通常包括多个波段，如红色、绿色和蓝色波段。

2.2 预处理在进行建成区提取之前，我们需要对遥感影像数据进行预处理。

预处理旨在消除图像中的噪声和增强建筑物的特征。

常见的预处理方法包括图像去噪、边缘增强和颜色调整等。

2.3 物体检测建成区提取可以通过物体检测算法实现。

物体检测算法的目标是识别图像中的建筑物，并将其与其他非建筑物进行区分。

常见的物体检测算法包括基于特征提取的方法和基于机器学习的方法。

在本研究中，我们将采用基于机器学习的方法，具体来说，使用支持向量机（SVM）算法进行建成区提取。

2.4 数据分类在建成区提取之后，我们需要将提取结果进行分类，以区分建筑物和其他类型的区域。

常见的分类方法包括像素级分类和对象级分类。

在本研究中，我们将采用像素级分类方法，即将每个像素分类为建筑物或非建筑物。

3. 实验步骤3.1 数据准备首先，我们需要获取南京市的高分辨率遥感影像数据，并进行预处理。

预处理步骤包括去噪、边缘增强和颜色调整。

3.2 特征提取和训练接下来，我们需要提取建筑物的特征，并利用这些特征训练支持向量机模型。

特征提取方法可以包括纹理特征、颜色特征和形状特征等。

3.3 建成区提取使用训练好的支持向量机模型，我们可以对整个南京市的遥感影像进行建成区提取。

提取的结果将包括一个建筑物掩膜，以及一个像素级的建筑物分类结果。

高分辨率影像城市绿地快速提取技术与应用

211 影像的多尺度分割
设置合适的尺度参数、色彩参数与形状参数对多波段遥感数据进行分割 ,生成不同尺度的对象层 , 形成对象层次网络体系。多尺度分割后影像的基本单元已不是单个像元 ,而是由同质像元组成的多边
311 绿地调查作业流程
遥感绿地调查工作十分复杂 ,包括影像数据准备、信息提取、数据统计分析、数据库建设以及全流程的质量管理等各个方面。根据现势性要求 ,调查主要采用 2000209219 拍摄的 1 :20000 真彩色航空影像数据 ,制成 1 :5000 数字正射影像图共 143 幅 ,分辨率为 50cm ;绿地信息的提取结果为矢量多边形图斑 ,可直接在 ArcInfo 软件中进行数据处理 ; 城区七大类园林绿地分类工作在 ArcInfo ,Arcview 软件环境下完成 ,统一地理坐标与投影后的绿地覆盖与城市园林绿地两套矢量数据在 ArcInfo 环境下作叠加分
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7 0
遥感学报
第8卷
析 ,得出各类绿地面积与比例以及绿地总面积、绿化覆盖总面积、绿地率与绿地覆盖率。
大庆市城市绿地调查的范围为大庆市主城区 , 面积为 53403 公顷 ,随着经济的发展和社会的进步 , 大庆市的城市化进程也越来越快 ,为了进一步做好大庆市绿化工作 ,充分发挥高新技术在绿地调查和动态监测工作中的作用 ,大庆市开展了城市绿地遥感调查工程。
图 1 信息提取技术流程图 Fig. 1 Flowchart of information extraction
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基于高分辨率遥感影像的城市地表信息提取研究

ｉｍａｇｅ；ｏｂｊｅｃｔ—ｏｒｉｅｎｔｅｄ；ｆｅａｔｕｒｅ
ｓｐａｃｅ；ｉｎｆ０丌Ｉｌａｔｉｏｎｅｘｔｍｃｔｉｎｇ
０
引
言
间结构与表层纹理特征，可分辨出地物内部更为精细的
组成，地物边缘信息也更加清晰，为准确、快速地监测城
市动态变化提供了可能旧１。由于受人类活动的影响，城市地物具有严重的内部
城市是人口集中、集约经济活动及不同生活方式并存的复杂社会。城市又是人类活动的缩影，并且不断地
ｃａｎ
ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｍｌｅｓ．ｒＩ’ｌｌｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓ
ｕｓｅ
ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｉｅｓｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄ．
ａｌｓｏｂｅｕｓｅｄｆｏｒＧＩＳｄａｔａｂａｓｅｕｐｄａｔｉｎｇａｎｄｌａｎｄ
ｃｈａｎｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．
ｗｏｒｄｓ：ｈ唔ｈ
ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓａｔｅｌｌｉｔｅ
ｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａ｛ｒｅ，ａｍｅｔｈ—
ｉｓ
ｏｄ０ｆｕｒｂａｎｔｈｅｍａｔｉｃｉＩｌｆｂｎｎａｔｉｏｎｅｘｔｍｃｔｉｎｇｂａｓｅｄ
ｖａｄｏｕｓｆｅａｔｕＴｅｓｏｆｉｍａｇｅ
ｂｅｓｔｆｅａｔｕｒｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｉｍａｇｅ
万方数据
测绘与空间地理信息
等因素，高分辨率遥感影像的“同物异谱”现象更为突出， “同谱异物”现象依旧存在，这为信息提取工作带来了很大的困难。
２０１２年
元间的关系。在中低分辨率影像上，纹理特征反映了自
然景观中的内部结构；在高分辨率影像上，纹理揭示了目
标地物的细部结构或物体内部成分旧１。从共生矩阵中统
在影像解译时应充分使用地理信息系统中的区域地理数据它们具有较准确的属性信息和空间信息再结合遥感图像的其他特征空间优势互补来实现自动提取和解译干扰特征在遥感影像中经常会出现许多干扰分类和遥感信化通常只将其作为噪声去除象的所有特征信息都应被有效地用于遥感影像分类过程

基于高分辨率影像的城市绿地提取

的绿地地块作为计算机自动识别知识库，能够有效
避免将不同地物分为同一类的情况。当影像数据分区域利用ＥＶＸ模块分割完成以ＮＩＦ
则对分割合并对象进行再次归类，例如，定Ｓａｉｌ设ｐｔａ特征、Ｓｅｔａ特征、Ｔｘｕｅ特征的不同阈值范围ｐｃｒｌｅｔｒ组合，以达到最好分类效果。为了充分发挥高分辨率影像的优势，这里选择规则分类。
后（图２（）所示）如ｂ，这时该模块提供了三种方法
对各特征对象进行后续分类处理，包括监督分类、规则
图１面向对象绿地提取流程
３２地物重新聚类．由图２（）可看出，分割后的图像并未将植被ｂ
覆盖完全合并为一类。为了提取完全绿地覆盖，需
ＣｔｅｎｅｔｘｒｃｉｇＢａｅｎＨｉｈＲｅｏｕｉｎＩａｅｉＧｒｅｂｌＥｔａｔｓｄｏｇｓｌｔｇｙｎｏｍ
ＷＡＮＧＺｈ－ｎｉｇａｇＬＩＡＯＳｈｎｌｅｇ—ｉ
１引言
随着我国城市化进程的发展，人们不仅享受城
市化带来的各种便利，对城市环境改善的要求也越
各像元特征具有一定的相似性，充分利用高分辨率
的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息对图
像进行分类，以提高分类精度的。面向对象分类主要包括两个过程：图像对象生成和对象分类。图像对象生成的关键步骤是图像分割，这是图像对象生成和对象分类的中间过程，分割的准确性决定了最终分类的精度；图像分割是将图像分割为分离不同块状区域的过程，并产生初级的图像对象，从而为进一步的分类工作或分割工作提供信息载体和构建基础。目前，图像分割主要方法有基于阈值分割方法、基于边缘的分割方法、基于区域的分割方法、结合特定理论的分割方法等。图ｌ展示了面向对象提取城市绿地覆盖的基本流程。

高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用研究的开题报告

高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用研究的开题报告一、选题背景随着城市化进程的加速，城市面积不断扩大，城市绿地与发展空间的矛盾日益突出。

因此，研究城市绿地的更多信息，成为城市规划与管理中的一个热门话题。

高分辨率遥感影像具有大范围、高精度、实时性等特点，使之成为城市绿地信息提取中不可或缺的工具。

因此，探究高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用研究，对于提高城市规划与管理水平具有重要意义。

二、研究目的本研究旨在探究高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用，明确高分辨率遥感影像在城市绿地分类、面积精度提取、变化检测等方面的优劣势，进而探讨高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用前景和发展方向。

三、研究内容1. 高分辨率遥感影像的基本原理及特点。

2. 城市绿地的类型与特点。

3. 常用城市绿地信息提取方法及其优劣势。

4. 高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用。

5. 高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用前景和发展方向。

四、研究方法本研究将采用文献研究、实地调研和数据处理方法。

首先，通过文献研究归纳总结目前高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用研究成果和进展，确定本研究的研究方向和研究方法。

其次，通过实地调研，收集城市绿地信息和高分辨率遥感影像数据，对比分析常用城市绿地信息提取方法的优劣势。

最后，运用遥感图像处理软件和相关算法对采集的高分辨率遥感影像数据进行处理，验证高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用效果。

五、预期成果完成本研究后，将得出高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用前景及其发展方向，并提出其在城市规划与管理中的应用建议。

同时，将通过实验证明高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用效果，提高城市绿地信息提取的精度和效率。

基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取-以东莞市为例

从图 2 可知，研究区所选影像云量为 0%，且覆盖范围包括东莞市的大部分地区，因此所选 GF-1 影像数据质量较好，能为后续城市绿地信息提取提供基本研究数据，同时该影像数据的分辨率较高，直接影响了绿地信息提取的精度。
从图 2 中可知，研究区域内的覆盖物主要有绿地、道路、河流、建筑物等。运用 ENVI5.2 软件选取其中 3790×3500 像元子区域作为实验研究区，如图 3 所示，研究范围约为 3.5km。将研究区域的遥感影像进行假彩色合成处理，通过计算三个波段（Band1、 Band2、Band3）之间的协方差（Covariance），可知波段 2（Band2）和波段 3（Band3）有很高的相关性，波段 1（Band1）比较独立，
产高分一号卫星（GF-1）的遥感影像进行绿地信息提取研究实验。研究结果表明，东莞市城市绿地信息提取结果较为理想，总体精
度达到 92.56%，Kappa 系数为 0.89。
关键词：城市绿地；高分遥感；东莞市；Kappa 系数
doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.10.052
大气校正是为了消除大气和光照等因素对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。根据本文进行绿地信息提取的应用需求，选取大气校正扩展模块中的快速大气校正工具（QUAC），自动从图像上收集不同物质的波谱信息，获取经验值
完成高光谱和多光谱数据的快速大气校正。将高分遥感影像进行快速大气校正处理，并定位到绿地，分别选取大气校正前后的光谱曲线，从实验结果可知经过大气校正后的光谱曲线更为真实。
通过对东莞市研究区域的高分一号卫星影像进行反复试验和测试，从测试结果可知，不同类型的城市绿地遥感影像呈现出不同的特征，主要差别体现在植被指数和矩形化指数两个特征上。此外，从提取结果可知，在此研究区域内，公园绿地主要分布在社区所在区域；生产绿地主要分布在各个镇中心区域；附属绿地主要分布在居住区内部。除了极个别绿地信息未被提取出来，其余地区的绿地提取结果均正确。

基于高分辨率遥感图像的城市绿地提取与分类研究

基于高分辨率遥感图像的城市绿地提取与分类研究近年来，城市化进程快速发展，城市绿地的保护和管理成为面临的重要问题。

高分辨率遥感图像作为城市绿地提取和分类的重要数据源，具有广泛的应用前景。

本文将基于高分辨率遥感图像，对城市绿地的提取与分类进行研究。

首先，我们需要了解高分辨率遥感图像的基本特征。

高分辨率遥感图像具有较高的空间分辨率和丰富的光谱信息，可以提供更为细致全面的城市地表信息。

通过利用高分辨率遥感图像中的光谱、纹理、形状等信息，可以实现对城市绿地的提取和分类。

在城市绿地的提取方面，我们可以采用基于像素级的方法。

首先，我们可以通过阈值分割的方法将图像中的绿色区域提取出来。

然后，可以采用形态学操作来去除噪声，进一步优化提取结果。

此外，可以利用连通区域分析的方法来将离散的绿地区域连接起来，形成完整的绿地边界。

除了像素级的提取方法，我们还可以利用目标级的方法进行城市绿地的提取。

目标级的方法一般包括目标检测和目标识别两个步骤。

在目标检测方面，我们可以利用机器学习的方法，如支持向量机、随机森林等，训练一个分类器来检测出图像中的绿地目标。

在目标识别方面，可以利用深度学习方法，如卷积神经网络，对绿地目标进行识别和分类。

在城市绿地的分类方面，我们可以基于高分辨率遥感图像提取的特征进行分类。

一种常用的方法是基于特征向量的分类方法，通过提取图像中的纹理、形状等特征，构建特征向量，并利用机器学习算法对绿地进行分类。

另外，可以利用深度学习方法，如卷积神经网络等，来实现对绿地类别的自动识别和分类。

此外，在城市绿地提取与分类的研究中，还可以考虑利用多源数据进行综合分析。

除了高分辨率遥感图像，还可以利用地理信息系统（GIS）数据、全球导航卫星系统（GNSS）数据等进行辅助分析，提高绿地提取与分类的精度和准确性。

总结起来，基于高分辨率遥感图像的城市绿地提取与分类研究具有重要的研究价值和应用前景。

通过利用高分辨率遥感图像中的光谱、纹理、形状等信息，可以实现对城市绿地的快速、准确的提取和分类。

基于高分辨率遥感影像和改进U-Net的城市绿地提取

基于高分辨率遥感影像和改进U-Net的城市绿地提取张国珍;雷昌龙;严恩萍;杨明;刘丽娜;钟雅婷【期刊名称】《湖南林业科技》【年(卷),期】2024(51)3【摘要】准确掌握城市绿地的面积和空间分布对于城市园林绿化规划和管理具有重要意义。

针对U-Net网络提取城市绿地存在的参数余和边界特征丢失等问题,本研究提出一种基于改进U-Net网络的城市绿地信息自动提取方法。

该方法采用MobileNetv2作为编码部分,结合交叉熵损失函数和Dice损失函数以提高模型的泛化性并解决样本不平衡的问题。

同时,引入空间通道压缩与激励模块以解决边界特征提取不准确的问题,在提高模型精度和速度的同时,降低参数量。

结果表明:(1)改进的U-Net模型在城市绿地提取的精度和速度方面优于其他4种经典模型,参数量仅为6.9M;相较于原始的U-Net模型,改进后U-Net模型的mloU提高0.63%,参数量减少77.77%,平均顿数提高2.77倍,表明该方法在显著减少模型参数的同时,仍能保持较高的精确性。

(2)实际应用方面,研究部署最优模型对长沙市区的绿地进行自动提取,共提取75549个绿地图斑,面积范围从0.0001hm^(2)到706.39hm^(2)不等;分区统计结果显示,岳麓区绿地面积最大,芙蓉区最小,与目视解译结果基本一致。

本研究不仅提供了一种改进城市绿地提取精度和速度的方法,而且具有一定的实用价值,为城市绿化规划和管理提供有力的数据支持。

【总页数】9页(P10-18)【作者】张国珍;雷昌龙;严恩萍;杨明;刘丽娜;钟雅婷【作者单位】湖南省建筑科学研究院有限责任公司;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心;林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室;南方森林资源经营与监测国家林业和草原局重点实验室;湖南省林业科学院【正文语种】中文【中图分类】S771.8【相关文献】1.基于改进型U-Net网络的高分辨率遥感影像建筑物提取2.基于改进U-Net模型的高分辨率遥感影像中城市建筑物的提取3.基于U-Net网络的高分辨率遥感影像地理信息提取方法4.基于改进U-Net的高分辨率遥感图像目标提取5.基于改进坐标注意力和U-Net网络的高分辨率遥感图像建筑物提取因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

城市地区高分辨率遥感影像绿地提取研究

城市地区高分辨率遥感影像绿地提取研究孙小芳;卢健;孙小丹【期刊名称】《遥感技术与应用》【年(卷),期】2006(21)2【摘要】探讨应用高分辨率遥感影像提取城市地区绿地信息。

利用自相关函数计算30个绿地样区,结果表明在影像位移2像元时,自相关系数还能达到0.95,从而确定纹理窗口大小为5*5。

纹理值计算是在全色影像灰度共生矩阵的基础上,方向取45°、135°、225°、315°4个方向的平均值,计算5个纹理参数:M ean、variance、hom ogeneity、contrast、second m om ent。

对全色影像和5个纹理影像进行多分辨率分割,对分割所形成的目标根据绿地5个纹理特征设定阈值,提取出绿地信息,通过精度评定正确率达92.8%。

结果表明所采取的方法在高分辨率遥感影像的城市绿地信息的提取上具有很好的应用性。

【总页数】4页(P159-162)【关键词】遥感;绿地;纹理;分割【作者】孙小芳;卢健;孙小丹【作者单位】武汉大学遥感信息工程学院;福州职业技术学院计算机系【正文语种】中文【中图分类】P23;P237【相关文献】1.基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取方法研究进展 [J], 王少鹏2.基于 EN VI 的高分辨率遥感影像城市绿地信息提取研究 [J], 陈阳;赵俊三;陈应跃3.高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用研究 [J], 徐建辉;苏娅4.基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息提取-以东莞市为例 [J], 贺丹5.高分辨率遥感影像城市绿地提取方法研究 [J], 张天怡;代沁伶;徐伟恒;代飞;王雷光因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。