發(fā)布時(shí)間：2018-07-10 04:31

  本文選題：對(duì)數(shù)變換 + NPP-VIIRS�。� 參考：《華東師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：不論從區(qū)域尺度還是全球尺度而言,城市建成區(qū)范圍的界定都是監(jiān)測(cè)和管理城市發(fā)展的重要基礎(chǔ),也是研究社會(huì)政治、經(jīng)濟(jì)、文化、環(huán)境的重要條件。得益于科技的迅猛發(fā)展,城市擴(kuò)張日益迅速,如何快速而準(zhǔn)確地提取城市建成區(qū)成為研究熱點(diǎn)。城市的起源、形成、規(guī)劃、發(fā)展都與人類活動(dòng)存在緊密聯(lián)系。已有研究表明,夜間燈光遙感數(shù)據(jù)能夠有效地反映人類活動(dòng)程度,進(jìn)而為城市建成區(qū)的提取提供了新的思路。至今為止,很少有基于Suomi National Polar-orbiting Partnership-Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(NPP-VIIRS)夜間燈光遙感影像提取城市建成區(qū)的研究。本文基于NPP-VIIRS月合成夜間燈光遙感數(shù)據(jù),系統(tǒng)地探究了城市建成區(qū)的提取方法。本文的研究?jī)?nèi)容和成果主要分成以下幾個(gè)方面:1)探討了基于NPP-VIIRS月合成夜間燈光遙感數(shù)據(jù)提取城市建成區(qū)的關(guān)鍵難點(diǎn)。研究通過(guò)系統(tǒng)地比較 Defense Meterological Satellite Program-Operational Linescan System(DMSP-OLS)穩(wěn)定夜間燈光遙感數(shù)據(jù)與NPP-VIIRS月合成夜間燈光遙感數(shù)據(jù)的特性,分析兩類數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點(diǎn)及其在空間分布上的異同點(diǎn),探明了城市建成區(qū)、非城市建成區(qū)及過(guò)渡區(qū)域在兩類夜間燈光遙感數(shù)據(jù)中的對(duì)應(yīng)分布特征。研究表明,NPP-VIIRS月合成夜間燈光遙感數(shù)據(jù)的像元輻射值分布空間差異性大,數(shù)據(jù)輻射值差異也大,這不利于城市建成區(qū)的提取。2)解決了利用NPP-VIIRS月合成夜間燈光遙感數(shù)據(jù)提取城市建成區(qū)的關(guān)鍵難點(diǎn)。針對(duì)關(guān)鍵難點(diǎn),提出了對(duì)數(shù)變換數(shù)據(jù)處理方法來(lái)解決。此方法可以有效地縮小夜間燈光數(shù)據(jù)的亮度差異,減小數(shù)據(jù)異方差,突出城市與非城市之間的分界區(qū)域。3)本研究比較了使用城市周長(zhǎng)-突變檢測(cè)法、基于拉普拉斯改進(jìn)的Sobel邊緣探測(cè)法、鄰近統(tǒng)計(jì)分析法以及分水嶺分割算法,基于NPP-VIIRS月合成夜間燈光遙感數(shù)據(jù)及對(duì)數(shù)變換的NPP-VIIRS月合成夜間燈光遙感數(shù)據(jù)提取的城市建成區(qū)精度。研究表明,對(duì)數(shù)變換處理能夠有效提高基于NPP-VIIRS月合成夜間燈光遙感數(shù)據(jù)的城市建成區(qū)提取精度,處理之前和處理之后的平均Kappa系數(shù)分別為0.54和0.82。4)本研究根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,分析并比較了四種城市建成區(qū)提取方法的優(yōu)缺點(diǎn),并提出了對(duì)應(yīng)的改善措施。研究結(jié)果表明,整體而言,城市建成區(qū)提取結(jié)果最好的是分水嶺分割算法;最鄰近統(tǒng)計(jì)分析方法識(shí)別的城市建成區(qū)形狀特征與基于驗(yàn)證數(shù)據(jù)得到的城市建成區(qū)的形狀特征最相似;突變檢測(cè)法不適用于基于原始的以及對(duì)數(shù)變換的NPP-VIIRS月合成夜間燈光遙感數(shù)據(jù)的城市建成區(qū)提取的研究。
[Abstract]:In terms of regional scale and global scale, the definition of urban area scope is an important basis for monitoring and managing urban development, and is also an important condition for the study of social politics, economy, culture and environment. With the rapid development of science and technology, urban expansion is becoming more and more rapid. The origin, formation, planning and development of cities are closely related to human activities. Studies have shown that night lighting remote sensing data can effectively reflect the extent of human activity, and thus provide a new way of thinking for the extraction of urban built-up areas. Up to now, few researches have been done to extract urban built-up areas from night light remote sensing images based on Suomi National Polar-orbiting Partnership-Visible Infrastructure Imaging Radiometer Suite (NPP-VIIRS). Based on NPP-VIIRS month synthetic night light remote sensing data, the extraction method of urban built-up area is studied systematically in this paper. The research contents and achievements of this paper are divided into the following aspects: 1) the key difficulties in extracting urban built-up areas based on NPP-VIIRS month synthetic night lighting remote sensing data are discussed. By comparing the characteristics of the night light remote sensing data stabilized by the Defense Satellite Program-Operative Linescan system (DMSP-OLS) and the NPP-VIIRS synthesized night light remote sensing data systematically, the advantages and disadvantages of the two kinds of data and their differences and similarities in spatial distribution are analyzed. The corresponding distribution characteristics of non-urban built-up areas and transition areas in two types of night light remote sensing data. The results show that the spatial difference of pixel radiation value of NPP-VIIRS synthetic night light remote sensing data is great, and the difference of data radiation value is also great. This is not conducive to the extraction of urban built-up areas (.2) and solves the key difficulties in extracting urban built-up areas by using NPP-VIIRS month synthetic night lighting remote sensing data. In view of the key difficulties, a logarithmic transformation data processing method is proposed to solve the problem. This method can effectively reduce the luminance difference of night lighting data, reduce the heteroscedasticity of the data, and highlight the boundary area between city and non-city. Based on Laplacian improved Sobel edge detection method, proximity statistical analysis method and watershed segmentation algorithm, the precision of urban building area extraction based on NPP-VIIRS month synthetic night lighting remote sensing data and logarithmic transformation NPP-VIIRS month synthetic night lighting remote sensing data is obtained. The results show that the logarithmic transformation process can effectively improve the precision of urban building area extraction based on NPP-VIIRS monthly synthetic light remote sensing data. The average Kappa coefficients before and after processing are 0.54 and 0.82.4 respectively. This paper analyzes and compares the advantages and disadvantages of four methods for extracting urban built-up areas, and puts forward corresponding improvement measures. The results show that, on the whole, the watershed segmentation algorithm is the best one. The shape features of the urban built-up areas identified by the nearest neighbor statistical analysis method are most similar to those of the urban built-up areas based on the validation data. The mutation detection method is not suitable for the extraction of urban built-up areas based on the original and logarithmic transformation NPP-VIIRS month synthetic night light remote sensing data.
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：2112060