本文關(guān)鍵詞：基于遙感與GIS的居民地提取及其擴(kuò)展研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：地震災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)反映了地震對(duì)承災(zāi)體的危害程度。居民地是人口、房屋等承災(zāi)體的載體,為人口、經(jīng)濟(jì)等社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的空間化提供了基本骨架。利用遙感技術(shù)快速地獲取居民地信息,按居民地的空間分布對(duì)城鄉(xiāng)人口、建筑物統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行分配,能夠提高人口、建筑物空間展布的準(zhǔn)確性,從而有效降低地震風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)的不確定性。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,城鄉(xiāng)居民地的面積規(guī)模也隨之發(fā)生著變化,研究居民地的擴(kuò)展情況,對(duì)地震風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估資料的更新、城鄉(xiāng)建設(shè)規(guī)劃具有重要的實(shí)踐意義。本文利用多源遙感影像與GIS統(tǒng)計(jì)資料,開(kāi)展了居民地信息遙感提取與擴(kuò)展研究,以幫助更新地震風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估所需的基礎(chǔ)資料,降低地震風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)的不確定性。主要包括了以下研究?jī)?nèi)容:本文通過(guò)調(diào)研國(guó)內(nèi)外居民地遙感提取及其擴(kuò)展方面的研究現(xiàn)狀,根據(jù)存在的Landsat-8多光譜影像居民地遙感提取研究較少、專家知識(shí)決策樹(shù)分割閾值人工經(jīng)驗(yàn)判定主觀性強(qiáng)、中分辨率影像居民地識(shí)別結(jié)果精細(xì)程度不足、居民地?cái)U(kuò)展研究中缺少多期土地利用空間數(shù)據(jù)等問(wèn)題,探討了可能的解決途徑。首先,本文以云南省東川區(qū)為實(shí)驗(yàn)區(qū),利用Landsat-8多光譜影像,通過(guò)最大類間方差法自動(dòng)地確定決策樹(shù)分類節(jié)點(diǎn)的二值化分割閾值,從而構(gòu)建了專家知識(shí)決策樹(shù)土地覆蓋分類模型,識(shí)別出居民地目標(biāo),分類總精度為90.6%,Kappa系數(shù)為0.87,其中城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、農(nóng)村居民地的制圖精度較1:10萬(wàn)土地利用數(shù)據(jù)分別提高了13%、32%、35%,說(shuō)明了本文提出的基于最大類間方差法的專家知識(shí)決策樹(shù)分類模型,具有較好的效能。接著,本文結(jié)合資源三號(hào)高分影像(ZY3)開(kāi)展了城鎮(zhèn)居民地再分類研究:首先利用Landsat-8多光譜影像,應(yīng)用基于最大類間方差法的決策樹(shù)分類模型,識(shí)別出城鎮(zhèn)居民地(土地覆蓋分類總精度為90.6%,居民地制圖精度為0.89),進(jìn)而在城鎮(zhèn)居民地內(nèi)部使用ZY3高分影像,利用面向?qū)ο蠓椒▽?duì)建筑群再分類為多層和高層建筑群、低層建筑群、混合型建筑群(分類總精度為81%),獲得了具有更高精細(xì)程度的居民地?cái)?shù)據(jù),從而彌補(bǔ)了中分辨率影像居民地識(shí)別精細(xì)度不足的缺陷。最后,以云南省為例,在缺少多期土地利用空間數(shù)據(jù)的情況下,基于GIS統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),建立了居民地面積增長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)模型,對(duì)未來(lái)居民地面積增長(zhǎng)的規(guī)模進(jìn)行了預(yù)估,估計(jì)2025年云南省居民地面積將增長(zhǎng)至92.0萬(wàn)公頃,并基于居民地矢量圖斑,設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)化的空間擴(kuò)展方案,從而對(duì)居民地的擴(kuò)展研究進(jìn)行了嘗試。
【關(guān)鍵詞】：居民地遙感提取 決策樹(shù)分類模型 最大類間方差法 居民地?cái)U(kuò)展 Landsat-8
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地震局地震預(yù)測(cè)研究所
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P315.9;P208;P237
【目錄】：

• 摘要7-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 緒言11-32
• 1.1 選題背景11-12
• 1.2 研究目的與意義12-14
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-30
• 1.3.1 居民地遙感提取研究現(xiàn)狀14-27
• 1.3.2 居民地面積增長(zhǎng)與空間擴(kuò)展研究現(xiàn)狀27-29
• 1.3.3 存在的問(wèn)題與本文解決的辦法29-30
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容30-31
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)31-32
• 第二章 影像數(shù)據(jù)與GIS統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)介紹32-41
• 2.1 遙感影像數(shù)據(jù)源32-38
• 2.1.1 Landsat-8 OLI影像32-37
• 2.1.2 資源三號(hào)衛(wèi)星影像37-38
• 2.2 GIS統(tǒng)計(jì)資料與數(shù)據(jù)38-39
• 2.2.1 人.、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)38-39
• 2.2.2 居民地面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)39
• 2.3 1:10萬(wàn)土地利用數(shù)據(jù)39-41
• 第三章 基于中分辨率影像的居民地遙感提取研究41-64
• 3.1 研究方法41-50
• 3.1.1 分層分類思想與決策樹(shù)分類模型41-42
• 3.1.2 基于最大類間方差法的決策樹(shù)分類模型42-48
• 3.1.3 SVM分類算法48-50
• 3.1.4 居民地遙感提取技術(shù)路線50
• 3.2 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況與影像預(yù)處理50-53
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況50-51
• 3.2.2 影像預(yù)處理51-53
• 3.3 建立決策樹(shù)分類模型提取居民地53-63
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)地表覆蓋特征分析53-55
• 3.3.2 專家知識(shí)決策樹(shù)分類模型的建立55-61
• 3.3.3 土地覆蓋分類與居民地遙感提取結(jié)果精度評(píng)價(jià)61-63
• 3.4 本章小結(jié)63-64
• 第四章 結(jié)合高分辨率遙感影像的居民地再分類研究64-78
• 4.1 居民地再分類研究方法與技術(shù)路線65-69
• 4.2 研究區(qū)概況與多源遙感數(shù)據(jù)69-70
• 4.3 城鎮(zhèn)居民地再分類實(shí)例分析70-76
• 4.3.1 基于Landsat-8 OLI影像的城鎮(zhèn)居民地遙感提取70-72
• 4.3.2 基于ZY3影像的城鎮(zhèn)居民地建筑群再分類72-76
• 4.4 本章小結(jié)76-78
• 第五章 基于GIS統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的居民地面積擴(kuò)展研究78-93
• 5.1 居民地面積增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)因素分析與面積增長(zhǎng)模型建立79-82
• 5.1.1 居民地面積增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)因素分析79-80
• 5.1.2 居民地面積增長(zhǎng)多元回歸模型建立80-82
• 5.2 居民地面積增長(zhǎng)的規(guī)模預(yù)測(cè)82-89
• 5.2.1 未來(lái)GDP增長(zhǎng)預(yù)測(cè)82-85
• 5.2.2 未來(lái)人.數(shù)量預(yù)測(cè)85-88
• 5.2.3 居民地面積增長(zhǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)88-89
• 5.3 居民地面積增長(zhǎng)空間擴(kuò)展方案89-92
• 5.4 本章小結(jié)92-93
• 第六章 總結(jié)與展望93-96
• 6.1 主要結(jié)論93-94
• 6.2 不足與展望94-96
• 參考文獻(xiàn)96-103
• 致謝103-105
• 作者簡(jiǎn)介105-106

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本文編號(hào)：282055