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基于高分二號遙感影像的城市建筑物容積率反演研究

發(fā)布時間:2021-05-17 03:34
  隨著城市化進程的推進,城市人口數(shù)量與日俱增,與有限的土地資源形成鮮明的對比,城市發(fā)展和建設面臨巨大挑戰(zhàn)。容積率是指建筑總面積與地塊面積的比值,它是衡量城市土地開發(fā)利用強度的重要指標,對城市房價和人居環(huán)境造成重要影響。傳統(tǒng)容積率的測算方法,以人工實地勘測為主,費時費力,且存在數(shù)據(jù)更新困難等問題。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,高分辨率遙感影像的出現(xiàn)為城市建筑物容積率的提取提供了新的數(shù)據(jù)源。在此背景下,利用遙感手段提取容積率,具有實時、覆蓋面積廣等特點,方便快捷,極大的節(jié)約了人力物力,對城市建筑物信息監(jiān)測,城市管理具有重要的現(xiàn)實意義。本文將鄭州市中原區(qū)作為研究區(qū),以興趣點數(shù)據(jù)、GF-2遙感影像作為主要數(shù)據(jù)源,將中原區(qū)劃分為多個城市功能區(qū),針對各個功能區(qū)的建筑物特征,分別建立了陰影長度法、陰影面積法等容積率反演模型,完成了中原區(qū)建筑物容積率提取,并對容積率空間分布特征進行了差異性分析,為城市建筑物信息監(jiān)測、城市規(guī)劃等提供重要參考依據(jù)。主要研究結(jié)果如下:(1)本文提出一種基于面向?qū)ο蠖喑叨确指詈碗S機森林分類的陰影提取算法。該算法根據(jù)陰影與其他地物的差異,構(gòu)建紋理、陰影指數(shù)、亮度等特征,有效突出陰影邊緣信息... 

【文章來源】:鄭州大學河南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 陰影檢測方面
        1.3.2 建筑物容積率提取方面
    1.4 研究內(nèi)容和技術(shù)路線
        1.4.1 研究內(nèi)容
        1.4.2 技術(shù)路線
2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 數(shù)據(jù)及其預處理
        2.2.1 數(shù)據(jù)簡介
            2.2.1.1 高分二號影像數(shù)據(jù)
            2.2.1.2 興趣點數(shù)據(jù)
        2.2.2 數(shù)據(jù)處理
            2.2.2.1 GF-2影像數(shù)據(jù)預處理
            2.2.2.2 POI數(shù)據(jù)整理
            2.2.2.3 建筑地塊劃分
3 影像陰影信息提取
    3.1 陰影的成因及類型
    3.2 陰影特征分析
        3.2.1 光譜特征分析
        3.2.2 色彩不變特征分析
        3.2.3 亮度特征分析
        3.2.4 主成分分析
        3.2.5 紋理特征分析
        3.2.6 譜間關系分析
    3.3 基于面向?qū)ο蠛碗S機森林的陰影提取
        3.3.1 面向?qū)ο髨D像分析
            3.3.1.1 影像分割
            3.3.1.2 ESP分割參數(shù)優(yōu)化
            3.3.1.3 分類層次構(gòu)建
            3.3.1.4 特征選取
        3.3.2 隨機森林模型構(gòu)建與參數(shù)確定
            3.3.2.1 隨機森林相關理論
            3.3.3.2 模型構(gòu)建及參數(shù)優(yōu)化
        3.3.3 陰影提取試驗
            3.3.3.1 Level1分類
            3.3.3.2 level2分類
            3.3.3.3 陰影提取結(jié)果與提取精度分析
4 不同城市功能區(qū)建筑物容積率計算
    4.1 城市功能區(qū)劃分
    4.2 商業(yè)區(qū)和公共管理區(qū)建筑物容積率計算方法
        4.2.1 陰影長度法
            4.2.1.1 太陽、衛(wèi)星、建筑物、陰影模型建立
            4.2.1.2 陰影長度量算
            4.2.1.3 建筑物高度計算
        4.2.2 商業(yè)區(qū)和公共管理區(qū)容積率計算
    4.3 科教文化區(qū)與城區(qū)居民區(qū)建筑物容積率計算方法
        4.3.1 陰影面積法
        4.3.2 科教文化區(qū)和城區(qū)居民區(qū)容積率計算
    4.4 工業(yè)區(qū)與郊區(qū)居民區(qū)容積率計算方法
    4.5 容積率精度檢驗
        4.5.1 商業(yè)區(qū)和公共管理區(qū)容積率精度檢驗
        4.5.2 城區(qū)居民區(qū)和科教文化區(qū)容積率精度檢驗
5 中原區(qū)建筑物容積率空間分布研究
    5.1 中原區(qū)容積率分布特征分析
    5.2 各功能區(qū)容積率差異分布分析
    5.3 各功能區(qū)差異測度分析
6 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
個人簡歷、在學期間發(fā)表學術(shù)論文與科研成果
致謝


【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于GF-2衛(wèi)星影像的地籍測量技術(shù)研究[J]. 楊克玉.  科技資訊. 2018(14)
[2]利用資源三號衛(wèi)星影像陰影提取建筑容積率[J]. 霍少峰,顧行發(fā),占玉林,張文豪.  武漢大學學報(信息科學版). 2018(03)
[3]基于形態(tài)學陰影指數(shù)的高分二號影像建筑物高度估計[J]. 田峰,陳冬花,黃新利,李虎,姚國慧,趙俊鵬,丁鋒,邢菲.  遙感技術(shù)與應用. 2017(05)
[4]Worldview-Ⅱ遙感影像的陰影檢測方法研究[J]. 羅艷,辛俊偉,何海清.  測繪科學. 2017(09)
[5]集成特征分量的陰影多尺度分割方法[J]. 楊猛,楊樹文,雍萬鈴,張珊.  遙感信息. 2017(01)
[6]面向?qū)ο蠛蚐VM結(jié)合的無人機數(shù)據(jù)建筑物提取[J]. 王旭東,段福洲,屈新原,李丹,余攀鋒.  國土資源遙感. 2017(01)
[7]資源三號衛(wèi)星高分影像的城市建筑物陰影提取[J]. 武丹,劉濤,楊樹文.  測繪科學. 2017(06)
[8]利用隨機森林的高分一號遙感數(shù)據(jù)進行城市用地分類[J]. 郭玉寶,池天河,彭玲,劉吉磊,楊麗娜.  測繪通報. 2016(05)
[9]連續(xù)局部閾值分割的陰影檢測方法[J]. 曾敬文,王學文,侯文廣,劉光.  測繪科學. 2016(11)
[10]基于POI數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)定量識別及其可視化[J]. 池嬌,焦利民,董婷,谷巖巖,馬雅蘭.  測繪地理信息. 2016(02)

博士論文
[1]隨機森林及其在遙感影像處理中應用研究[D]. 雷震.上海交通大學 2012

碩士論文
[1]基于高分二號影像的面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)研究[D]. 何志強.安徽理工大學 2018
[2]基于分層次多尺度分割的高分遙感影像分類研究[D]. 盧興.東華理工大學 2018
[3]遙感影像高大建筑物陰影檢測與去除算法研究[D]. 葛樂.中國科學院大學(中國科學院長春光學精密機械與物理研究所) 2018
[4]鄭州市熱島效應的時空演變特征及驅(qū)動機制分析[D]. 閔敏.河南大學 2017
[5]新型城鎮(zhèn)化中城中村改造問題與對策研究[D]. 王倩.鄭州大學 2016
[6]基于紋理分析的高分辨率影像面向?qū)ο蠓诸愌芯縖D]. 郝慮遠.北京師范大學 2014
[7]遙感影像陰影檢測與去除算法研究[D]. 方菊芹.西南交通大學 2014
[8]基于多層次分割的遙感影像面向?qū)ο笊址诸怺D]. 馬浩然.北京林業(yè)大學 2014
[9]城鄉(xiāng)建筑容積率遙感估算及其輔助方法的綜合運用[D]. 李曉梅.廣州大學 2012
[10]住宅建筑設計規(guī)范研究[D]. 李星魁.天津大學 2006



本文編號:3190989

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