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关于遥感影像论文范文资料 与利用遥感影像城市绿地信息提取方法有关论文参考文献

版权:原创标记原创 主题:遥感影像范文 科目:毕业论文 2024-02-05

《利用遥感影像城市绿地信息提取方法》:本论文为免费优秀的关于遥感影像论文范文资料,可用于相关论文写作参考。

摘 要:对城市绿地进行科学的分类,并具有针对性的进行规划和建设,才能进一步的提升城市绿化覆盖率,才能够进一步提升城市绿地规划的有效性.本文主要研究了利用遥感影像的城市绿地信息提取方法.

关键词:城市绿地;遥感影像;信息提取;分类

1 城市绿地信息提取对于城市发展的重要性

城市绿地合理分布和科学规划,不仅能够有效地改善居住环境,为现代人们生活社会休闲运动、娱乐放松提供重要的空间,同时也是城市现代化和文明程度的重要标志.

安徽省池州市地处皖西南,长江南岸,东接铜陵,南依黄山,西望庐山,北和安庆市一江相邻,区内山水环绕,自然环境良好,植物群落丰富,具有建设园林城市的先决条件.自2000建市以来,池州市对于城市绿地的规划、建设以及管理工作都极其重视.经过十多年的建设和发展,池州市的城市绿地发展取得了一些显著的成绩,对城市的快速建设和发展做出了重要的贡献,但同时也暴露了一系列的城市绿地管理方面存在的问题,例如绿地规划不科学、空间分布不均衡等问题,阻碍了城市绿地建设的进一步发展.而解决这些问题的核心则在于要进一步加强对城市绿地信息提取的准确性和全面性.只有在精确掌握城市绿地信息的基础上,对城市绿地进行科学的分类,并具有针对性的进行规划和建设,才能够进一步提升城市绿地规划的有效性,并进一步的提升城市绿化覆盖率,真正意义上的达到池州市“生态旅游”的城市定位.由此可以看出,城市绿地信息提取对于城市的整体发展有着重要的意义.

2 遥感影像提取城市绿地信息的可行性

2.1 遥感技术概念

所谓遥感技术,实际上是在计算机技术以及航天技术的综合发展的基础上逐渐形成的,它的基本概念可以表述为,从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息,判认地球环境和资源的技术.遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线,对目标进行探测和识别的技术.

2.2 城市绿地的遥感图像特征

城市绿地的分类及其丰富,包括有生产绿地、建筑绿地、公共绿地、公园绿地等,涉及到城市社会生产和生活的方方面面.城市绿地信息提取工作具有工作量大、繁琐以及多样性的特点.遥感影像提取城市绿地信息的可行性主要取决于城市绿地的遥感图像特征十分明显.城市绿地的遥感特征包含有:

光谱特征:在一定波段的遥感影像上,不同类型的绿地上均种植有植被,没有种植农作物的生产绿地和种有植被在一定的遥感条件下,会出现不同的光谱特征.

纹理特征:在一定波段的遥感影像上,不同类型的绿地文理特征各异,例如公园绿地含植被种类较多,参差不齐,纹理较复杂,而生产绿地中的作物单一,纹理相对较简单.

空间特征:在一定波段的遥感影像上,城市绿地的空间形状反馈种类大致可以分为点状、面状、带状.例如面积较小的附属绿地,其空间影像往往为点状,而公园绿地由于存在一定的设计和规划,并没有固定的形状,其空间影象往往为面状,而防护绿地往往在道路两侧,遥感空间影像往往为带状.

遥感影像技术能够在城市绿地信息提取中实践的可行性,并且具有不可比拟的优势.一方面,城市绿地在遥感图像中能够明显的表现出光谱、空间以及文理特征,而遥感技术能够对这些信息记性探测和识别,另一方面,遥感技术能够对城市绿地进行地面、航空多层次的遥感,形成立体的观测空间,能够搜集到更全面、更精确的信息.和此同时,遥感技术和GPS技术、GIS技术已经逐步发展并形成了一体化的技术系统,使得搜集反馈的城市绿地信息和城市地理信息能够同时进行关联,大大提升数据和影像的准确性.

3 遥感影像提取城市绿地信息的方法研究

利用遥感技术不仅能够准确判定和量测绿化覆盖面积,且对于判别绿地的类型、结构乃至识别植物种类等都显得十分有效.当前使用的遥感影像(如TM影像、ETM+影像)波谱范围较广,从可见光、近红外、热红外一直延伸到微波.由于航空、航天遥感影像的比例尺、地面分辨率均有可分辨城市生态环境细部的能力,因此被广泛应用于各类城市建设规划方面.另一方面,随着遥感影像分辨率的不断提高,国内大部分城市己经采用如TM,SPOT,ETM+等影像数据来进行城市绿地的调查及生态规划,从而为城市生态规划及城市建设提供方案及依据.对于遥感影像绿地信息的提取主要采用基于像元和面对对象两种方法进行提取,下面对这两种方法逐一介绍.

3.1 基于像元的提取方法

基于像元的提取方法其主要的原理是利用遥感影像像元单位的遥感特征,例如波段特征、影像特征、纹理特征等,采用相关的统计理论对城市绿地信息进行提取和研制.对于遥感技术获取到的遥感影像的数据处理以及信息提取的方式可以分为分监督分类和非监督分类两种方式.

监督分类是一种训练分类,其很理论在于统计判决,其分类的精度较高.它的分类原理在于像元和样本之间的比较.这一类的分类工作首先要对遥感图像进行特征波段的选择,找出遥感分类波段,计算机根据遥感影像数据选择训练区,并形成一定的训练样本,计算机计算每种训练样区的统计或其它信息,每个像元和训练样本作比较,按照不同规则将其划分到和其最相似的样本类中.这种分类方式对数据和信息都进行了深度的开发,分类的精度也较高,能够满足对城市绿地信息采集、分类的基本要求,但这种分类方式也存在一定的先决条件,监督分类训练样区的选择需要依靠丰富的经验和知识,并且需要得到城市绿地较多的具体信息.

非监督分类提取方法指的是在没有“监督”的前提下,也就是没有样本的前提下,仅仅依靠遥感航空影像所返回的图像统计特征来进行统计和分类.这一类的分类方法需要对图像进行全面的解读,根据像元间相似性的大小进行归类合并的原理,通过掌握信息和数据之间的内在规律,来进行自动化的分类,其所受到的人为干扰程度较小.

3.2 面对对象的提取方法

遥感影像论文参考资料:

医学影像毕业论文

医学影像学论文

实用医学影像杂志

影像技术杂志

医学影像技术论文

影像论文

结论:利用遥感影像城市绿地信息提取方法为适合不知如何写遥感影像方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于卫星遥感影像图论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。

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