基于IKONOS影像的城市住宅区中水回用空间分布估算

中水回用是解决城市水资源短缺和水环境污染问题的有效途径。开展分散式中水可行性研究,需要考虑中水原水与回用需求的数量、空间分布及平衡关系。论文以南京市住宅区为例,探索了基于IKONOS高分辨率遥感影像分类,估算中水回用空间分布的方法。通过引入单位面积用水定额,将遥感和GIS 分析得到的用地信息与中水原水产量和回用需求关联起来,计算了研究区域中27 个地块的中水原水产量和回用需求量,并分析了两者在空间上的水量平衡关系。结果表明,研究区域存在较大的中水原水供给潜力3.52 L/（m²·d）和较大的利用需求5.37 L/（m²·d）。住宅小区的单位面积原水产量与其建筑容积率成正比;以中高层住宅区为主的地区,中水原水产量能够基本满足本地区的中水回用需求。因此,在这些地区建立分散式污水处理系统,可减少废污水排放,节约自来水取用量,提高水资源利用率。     

基于Landsat影像的太原市城区热岛效应特征分析

利用太原市主城区2000年、2010年和2019年3期Landsat影像反演出地表温度,用均值-标准差法将地表温度划分为6个等级得到相应的太原市主城区热岛区分布图并对其特征及成因进行分析。结果表明：太原主城区的热岛面积呈先减弱后增强的态势;热岛区与建设用地扩展范围在空间上较为吻合,为沿平川地带向南发展;地表温度与植被覆盖度呈显著线性负相关,植被覆盖度每增加0.1,地表温度下降约0.8℃左右;建设用地的地表均温最高,是城市热岛效应加剧的主要因素,植被覆盖区及水体的地表均温较低,有利于缓解热岛效应。     

街区尺度下城市高密度建成区火灾风险研究——以石家庄市中心城区为例

城市空间是火灾灾害系统的载体,街区是城市管理的基本单元,火灾风险评估则是火灾风险管控的关键。本文先利用遥感图像识别结合支持向量机算法及K-means聚类获取街区尺度的空间数据,进行“单位-街区-区域”层次的高密度建成区火灾危险性评估;然后通过POI(Point of Interesting)数据挖掘,识别城市空间用地类型衡量火灾损失,对高密度建成区进行火灾风险综合评估;最后利用聚类和异常值分析探究火灾风险空间分布,提出高密度建成区火灾风险防范措施。结果表明：研究区域的539个街区单元中,有37个为五级火灾危险性街区单元,45个为五级火灾风险街区单元;街区特征暴露性是影响火灾危险性的主要因素,工业和商业活动范围是城市火灾的高损失区域;提出了集“重点监测点-重点监测区-重点改造区-消防优化区-改造优化区”于一体的石家庄市中心城区火灾风险防范建议;POI数据及遥感图像识别技术的引入,不仅提升了风险溯源能力,还弥补了火灾风险评估模型没有充分考虑城市动态变化的局限。街区尺度的火灾风险研究为高密度建成区消防安全保障提供了新思路。     

三江源生态监测项目中TM影像的几何精校正

文章重点探讨了三江源自然保护区生态保护和建设项目生态监测中遥感监测部分的TM影像几何精校正方法,并为其他更高分辨率卫生影像的几何精校正提出了一些建设性意见。     

基于高分辨率卫星影像数据高原输电通道巡视技术的研究

近年来,随着西电东输工程的持续推进,位于高原区域的输电线网规模持续扩大,但因受高原气候条件影响,高原区域内的输电通道巡视难度逐步增大。为提升高原输电通道的巡视精度、效率,保障高原输电通道的安全,本文以worldview-3高分卫星影像数据为数据源,采用多尺度分割技术与面向对象分类算法,研究分析高原输电通道关键地物信息的提取方法,研究表明：（1）面向对象算法适用于高分影像数据的信息提取,其地物信息提取精度较高,能够满足输电通道的巡视工作,这表明基于高分卫星影像技术的输电通道巡视可行;（2）基于多尺度分割技术耦合面向对象分类算法提取的大棚信息精度可达95%,可替代人工解译工作,而道路信息精度可相对较低,但仍可替代大部分人工解译工作;（3）与传统野外核查、人工目视解译相比,基于多尺度分割技术耦合面向对象分类算法具有边界精度高、效率高等优势。     

QuickBird影像融合最佳波段选择及不同融合方法质量评价研究

分析了QuickBird多光谱遥感影像各个波段的光谱特征,并进行了定量评价。根据信息量的大小和波段相关性得到最佳波段组合,在最佳组合波段下利用遥感影像处理软件ERDAS9.2选择或利用建模模块建立不同的影像融合模型对QuikBird多光谱数据与全色遥感影像进行融合,按照定性及定量指标对融合前后的遥感影像进行色彩、分辨率及信息量评价,得到QuikBird影像数据最佳融合方法。     

一种面向灾害应急的UAV影像快速拼接方法

洪涝、地震等自然灾害发生突然,特别是对城郊设防水平较低地区,短时间内能造成巨大的损失.及时、准确、快速地获得足够的灾情信息是减灾救灾的前提;依靠无人机采集的灾区遥感影像越来越成为减灾部门提取第一手灾情信息的首选数据源.结合无人机影像特点,优化利用影像局部不变特征进行特征匹配,通过RANSAC算子剔除匹配粗差,并用变换优化法求取最佳变换模型参数,然后采用基于动态规划的最佳拼接缝搜索策略和加权平均相结合的融合策略,在保证灾害应急精度要求的前提下,很好地消除了拼接缝和“融合鬼影”现象,为城郊区应急情况下的灾情信息获取提供了新的技术手段和支持.     

基于多源遥感影像融合的武汉市土地利用分类方法研究

准确高效的获取土地利用信息,对于合理利用和开发土地资源具有十分重要的意义。在快速城镇化地区,土地利用活动频繁且密集,土地利用格局演变十分剧烈,增加了城市土地利用精准分类的不确定性;且受环境气候和云雨天气影响增加了有效光学影像获取的难度。为提高城市土地分类精度,该文选取武汉市中心城区为研究案例,以Sentinel-1A和Landsat8 OLI影像为数据源,采用Gram-Schmidt变换方法进行影像融合,选取最大似然、支持向量机、CART决策树、BP神经网络等4种分类方法对融合的影像进行分类,提取了研究区土地利用信息,并对其进行分析。进一步,通过与光学影像的分类结果对比,探究了Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像在土地利用信息提取方面是否具有优势。研究结果表明:(1)对比其他3种方法,CART决策树分类方法对于融合后的影像分类精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别达到88.55%和0.841 4;(2)与光学影像相比,Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像可以更有效地获取高精度城市土地利用信息;(3)基于多源遥感影像融合的CART决策树分类方法是获取研究区高精度土地利用信息的一种行之有效的技术手段。研究成果可为快速城镇化区域的土地利用分类提供参考。     

基于多源同步数据的闽江下游悬浮物定量遥感

利用2006-09-18的同步Landsat TM数据、水面实测光谱数据和现场水样数据,研究了闽江下游的悬浮物,在这3种同步数据的基础上建立了分别基于实测光谱与影像光谱的悬浮物遥感预测模型.结果表明,实测光谱数据在690nm波长处,归一化光谱反射率与悬浮物浓度达到最大正相关,由690nm和530nm二处的反射率构成的比值预测模型与实测悬浮物浓度的拟合精度最高,最佳拟合模型可表达为SS=116.2(R690/R530)-33.4.TM影像各波段中以(TM2 TM3)2波段组合与实测悬浮物浓度的相关性最佳.由其所建立的影像光谱预测模型与实测悬浮物浓度的拟合精度最高.最佳拟合模型可表达为SS=3793.7(RTM3 RTM2)2-16.5.模型的精度评价表明,实测光谱模型的预测能力要强于影像光谱模型.但二者差异不大.在缺乏地面实测光谱数据时.基于影像光谱的遥感定量模型仍不失为一种预测悬浮物浓度的有效方法,其对闽江下游悬浮物浓度的反演结果能较准确地反映出该区域悬浮物浓度分布的空间差异,具有较高的实用性.