城市是社會、經(jīng)濟、政治等人類活動的重要場所,雖然只占地球表面很小的一部分,但變化最為快速。城市化的高速發(fā)展使得人口大規(guī)模向城市化地區(qū)聚集,城市建設用地不斷增加。城市的擴張不僅會改變局部地區(qū)的土地覆被構(gòu)成,而且會影響區(qū)域乃至全球的生態(tài)系統(tǒng),帶來一系列如水土流失、地表水污染、地面沉降等環(huán)境問題。我國的城市化率還在持續(xù)增長中,及時、準確地掌握城市土地利用變化能夠防范與遏制城市盲目擴張,為宏觀決策制定提供科學依據(jù)。隨著區(qū)域城市化戰(zhàn)略的實施,城市土地監(jiān)測及其相關(guān)研究逐漸從針對單個城市的分析轉(zhuǎn)向區(qū)域和更宏觀尺度的探討。利用遙感技術(shù)開展區(qū)域城市土地監(jiān)測,不但可以在節(jié)約人力、物力和時間的前提下獲取準確的土地利用情況,而且能夠補充歷史資料,提供全面的城市土地變化特征,為區(qū)域城市用地面積統(tǒng)計、分布和變化分析提供數(shù)據(jù)支撐。國內(nèi)外學者在基于遙感技術(shù)的城市土地遙感監(jiān)測中取得了豐碩的研究成果,但在區(qū)域尺度下仍存在一些問題:1)在數(shù)據(jù)方面,低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)的獲取成本低廉、時間分辨率高、覆蓋范圍廣,在區(qū)域尺度城市土地遙感監(jiān)測中應用最為廣泛。但低空間分辨率影像中存在大量的混合像元,城市像元的“同物異譜”和“異物同譜”現(xiàn)象易導致城市土地的低估或高估情況。如何在區(qū)域尺度下發(fā)揮各種遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢還需進一步研究。2)在方法方面,區(qū)域尺度的城市制圖是典型的不平衡分類問題,非城市像元數(shù)量遠大于城市像元數(shù)量。此種情況下,多類別或二分類方法都會偏向于那些具有更多數(shù)值的特征,產(chǎn)生有偏的分類結(jié)果。且區(qū)域尺度下的樣本采集本身費時費力,純凈城市像元不易獲取,非城市像元又具有非均質(zhì)的光譜特征。故,還需從方法入手,發(fā)展針對于特定類別的城市提取方法,在少量樣本的前提下獲取準確的城市區(qū)域。針對現(xiàn)有區(qū)域尺度城市土地遙感監(jiān)測中存在的問題,本文以區(qū)域尺度下的“城市”為研究對象,以三類常用的區(qū)域尺度城市土地遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)支撐(即夜間燈光影像DMSP/OLS NTL與NPP-VIIRS DNB,MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品MOD09A1與MOD13A1,以及包含城市類別的全球土地覆被數(shù)據(jù)集MCD12Q1與GlobeLand30),探討兩類針對單目標的方法(即基于知識驅(qū)動的指數(shù)模型法與基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的一類分類法)在區(qū)域尺度下提取城市土地的有效性。主要研究內(nèi)容與結(jié)論如下:(1)在數(shù)據(jù)方面,本文分析了三種遙感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)質(zhì)量,并給出了原始數(shù)據(jù)的處理策略,包括:夜間燈光數(shù)據(jù)NPP-VIIRS DNB去噪與極大值過濾,MOD09A1影像篩選與質(zhì)量控制,MOD13A1 NDVI最大值合成以及基于GLC30-2010人造地表類型的城市區(qū)域提取;在實驗階段,本文對比分析了不同數(shù)據(jù)組合的效果。結(jié)果表明:1)夜間燈光數(shù)據(jù)與地表反射率數(shù)據(jù)的結(jié)合比使用單一遙感數(shù)據(jù)的準確性高;2)且夜間燈光數(shù)據(jù)對城市提取結(jié)果的貢獻程度更高,它對城市與其他非城市類別具有更好的區(qū)分度;3)兩種燈光數(shù)據(jù)中,NPP-VIIRS DNB比DMSP/OLS NTL具有更好的微光探測能力,特別是在小城市斑塊以及城市的邊緣,提取城市區(qū)域的準確性更高,而DMSP/OLS NTL夜間燈光數(shù)據(jù)存在溢光現(xiàn)象與值飽和問題,城市范圍提取不準確,易產(chǎn)生高估的結(jié)果。(2)在基于知識驅(qū)動的指數(shù)模型法中,依據(jù)數(shù)據(jù)源的差異,本文將現(xiàn)有指數(shù)分為:只以地表反射率數(shù)據(jù)為輸入的不透水面指數(shù)(NDBI、NDVI、IBI、BCI)與以地表反射率數(shù)據(jù)和夜間燈光數(shù)據(jù)為輸入的居民地指數(shù)(VANUI、BANI、LISI)。在分析了現(xiàn)有指數(shù)的基礎上,本文建立了居民地指數(shù)LHSI(Large-scale Human Settlement Index)。該指數(shù)結(jié)合了夜間燈光數(shù)據(jù)NPP-VIIRS DNB與地表反射率數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。在實驗階段,本文對不同輸入數(shù)據(jù)與不同指數(shù)構(gòu)成方式的兩類八種指數(shù)進行了全方位的對比分析,探討了各指數(shù)對不同地物的區(qū)分度與城市提取的準確性。實驗結(jié)果表明:1)融合了燈光數(shù)據(jù)的居民地指數(shù)比不透水面指數(shù)能夠更有效地區(qū)分城市與非城市類別;2)其中,由NPP-VIIRS DNB夜間燈光數(shù)據(jù)得到的居民地指數(shù)LISI和LHSI比由DMSP/OLS NTL夜間燈光數(shù)據(jù)得到居民地指數(shù)VANUI和BANI的準確性高;3)且LHSI能夠比LISI提供更豐富的城市內(nèi)部細節(jié)信息。(3)在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的一類分類法中,本文將一種新的一類分類方法PUL(Positive and Unlabeled Learning)引入?yún)^(qū)域尺度城市土地監(jiān)測中。通過輸入數(shù)據(jù)分析與方法對比分析,本文全面評估了利用PUL方法提取區(qū)域尺度城市土地的有效性。實驗結(jié)果表明:1)與常用的一類分類器OCSVM相比,PUL方法城市提取的準確度更高。它能夠利用背景數(shù)據(jù)提供的輔助信息,避免易混淆地物覆蓋的錯分以及在燈光微弱區(qū)域如城市郊區(qū)與小城市斑塊的漏分;2)與使用相同輸入數(shù)據(jù)的居民地指數(shù)LISI相比,PUL方法能提供更清晰的城市邊界,有利于城市與非城市像元的劃分,且其在區(qū)域尺度上具有很好的魯棒性。三種方法中,PUL方法更適宜在區(qū)域尺度上進行城市土地提取。(4)基于以上結(jié)論,本文利用PUL方法結(jié)合NPP-VIIRS DNB與MODIS NDVI數(shù)據(jù)制作了2012年中國大陸城市區(qū)域?qū)ｎ}圖。與常用土地覆被數(shù)據(jù)集MCD12Q1中的城市類別相比,本文結(jié)果與地表情況更接近,準確性更高。通過兩個級別的驗證表明:1)在像素級別,本文結(jié)果具有較高的準確度(Kappa系數(shù)達到0.842);2)在城市級別上,本文結(jié)果包含了所有的中央直轄市、省級市和地級市,僅遺漏了四個縣級市,城市識別精度為99.38%。
【學位單位】：中國地質(zhì)大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：P237
【部分圖文】：

圖 2.1 圖像解譯流程圖 2.2 為例，假設像元空間分辨率為 500m，則空間上需要至少四成城市區(qū)域。圖 2.2 例(1)中四個像元建成環(huán)境覆蓋率均不到 5；例(2)中只有兩個像元建成環(huán)境覆蓋率達到 50%以上，四個像最小人造表面積要求，因此為非城市像元；例(3)中四個像元的均大于 50%，且其聚合面積達到最低要求，定義為城市像元。0.7 0.50.1 0.10.7 0.50.6 0.61 10 01 11 1建成環(huán)境覆蓋比例例(2)例(3)0 00 01 11 1中間標簽最終標簽0.3 0.20.1 0.10 00 0例(1)0 00 0

圖 2.1 圖像解譯流程圖 2.2 為例，假設像元空間分辨率為 500m，則空間上需要至少四成城市區(qū)域。圖 2.2 例(1)中四個像元建成環(huán)境覆蓋率均不到 5；例(2)中只有兩個像元建成環(huán)境覆蓋率達到 50%以上，四個像最小人造表面積要求，因此為非城市像元；例(3)中四個像元的均大于 50%，且其聚合面積達到最低要求，定義為城市像元。0.7 0.50.1 0.10.7 0.50.6 0.61 10 01 11 1建成環(huán)境覆蓋比例例(2)例(3)0 00 01 11 1中間標簽最終標簽0.3 0.20.1 0.10 00 0例(1)0 00 0

因此，使用前需要進行預處理。DMSP/OLS 的穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)記錄了年平均燈光亮度，且濾除了臨時光源噪聲，如圖 3.2a）。因此，本文使用相同年份 DMSP/OLS NTL 中的非燈光區(qū)域（即 DN = 0）做為掩膜，與 NPP-VIIRS DNB進行疊加分析，去除 NPP-VIIRSDNB 中的背景噪聲。這一步不僅可以保留穩(wěn)定的夜間光源，而且可以移除大部分非城市區(qū)域，減少計算負擔。2）過濾極大值。以 2012 年燈光合成產(chǎn)品為例，其原始 NPP-VIIRS DNB 數(shù)據(jù)取值范圍為 0.42 到 3329.31 nW·cm 2·sr 1。但實際上，90%的數(shù)據(jù)都在 332.93 以下，且大部分都小于 65。這些極大值多出現(xiàn)在如機場、著火點等非城市區(qū)域，因此需要在使用前進行去除。已有文獻證實，城市燈光亮度與經(jīng)濟發(fā)展水平程極高的正相關(guān)關(guān)系，故，本文選取當年試驗區(qū)中經(jīng)濟最發(fā)達的區(qū)域作為參考，以該城市城區(qū)的最大燈光值為極值，過濾其他燈光亮度大于該值的區(qū)域。例如，以我國大陸為實驗區(qū)，參考我國 2013 年統(tǒng)計年鑒，選取北京市城區(qū)燈光亮度值最大值（235.13）為閾值。實驗區(qū)中燈光亮度超過 235.13 的像元，使用其 3*3 鄰接像元的平均值替代。2012 年燈光數(shù)據(jù)中共計 84 個像元被重新賦值，過濾后的 NPP-VIIRS DNB 值域為 0 到 235.13 nW·cm 2·sr 1，如圖 3.2 b）所示。
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本文編號：2840784