本文關(guān)鍵詞：基于遙感影像的城市綠地提取技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 城市綠地 Quickbird影像 影像處理 監(jiān)督分類 非監(jiān)督分類

【摘要】：航天航空領(lǐng)域的發(fā)展,推動遙感技術(shù)快速發(fā)展,尤其在遙感數(shù)據(jù)處理方面,有了很大的進步,應用領(lǐng)域越來越廣。在現(xiàn)代城市建設(shè)中,遙感技術(shù)能夠應用于城市布局及規(guī)劃,對城市環(huán)境監(jiān)測,土地利用現(xiàn)狀調(diào)查等。國內(nèi)外很多城市都已進行過城市遙感綠地信息調(diào)查,成功地獲取城市綠地面積,同時城市綠地規(guī)劃得到了可靠的科學根據(jù)。城市綠地可以調(diào)節(jié)城市生態(tài)平衡、加快城市發(fā)展速度、提升市民生活品質(zhì),城市綠地是城市必不可少的組成部分。論文以撫州市舊城區(qū)為例,采用2013年11月的Quickbird遙感影像為數(shù)據(jù)源,以ERDAS為主要處理平臺,研究中先對影像進行配準并裁剪研究區(qū)域,再對影像進行增強處理,選擇最佳波段組合,以最佳波段合成影像為數(shù)據(jù)采用監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類兩種方法分別對撫州市地物類型進行分類,提取綠地信息;并以撫州市中心市舊城區(qū)中部分區(qū)域為例,計算綠地面積,通過和人工統(tǒng)計綠地面積進行對比,再二種分類方法進行了比較、分析。通過對部分區(qū)域的綠地面積對比,監(jiān)督分類在分類精度明顯高于非監(jiān)督分類。然后介紹撫州市綠化現(xiàn)狀及成績,根據(jù)監(jiān)督分類的結(jié)果基礎(chǔ)上提取的撫州市舊城區(qū)綠地信息,對撫州市綠地規(guī)劃提出些建議。
【關(guān)鍵詞】：城市綠地 Quickbird影像 影像處理 監(jiān)督分類 非監(jiān)督分類
【學位授予單位】：東華理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P237
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 遙感概述9-10
• 1.1.1 遙感技術(shù)應用及發(fā)展趨勢9-10
• 1.2 城市遙感10-11
• 1.3 城市綠地信息研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3.1 城市植被遙感調(diào)查11-12
• 1.3.2 城市綠地信息分類研究12-13
• 1.4 本文主要工作13-14
• 1.5 研究方法和技術(shù)路線圖14-15
• 2 遙感在城市綠地調(diào)查中應用分析15-21
• 2.1 綠地概念15
• 2.2 城市綠地調(diào)查15-17
• 2.2.1 公園綠地的調(diào)查15-16
• 2.2.2 生產(chǎn)綠地調(diào)查16
• 2.2.3 防護綠地調(diào)查16
• 2.2.4 附屬綠地的調(diào)查16
• 2.2.5 其他綠地的調(diào)查16-17
• 2.3 城市植物光譜特征17-18
• 2.4 主要植被指數(shù)類型及應用18-20
• 2.5 城市綠地規(guī)劃的三大指標20
• 2.6 本章小結(jié)20-21
• 3 遙感數(shù)字影像處理21-27
• 3.1 遙感數(shù)字影像數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容21
• 3.2 遙感數(shù)字影像數(shù)據(jù)處理過程及信息提取21-24
• 3.2.1 遙感數(shù)字影像的幾何校正21-22
• 3.2.2 遙感數(shù)字影像數(shù)據(jù)變換22-24
• 3.2.3 纓帽變換24
• 3.3 遙感影像增強24-26
• 3.3.1 比值法和差值法25
• 3.3.2 遙感影像彩色增強25-26
• 3.4 多源數(shù)據(jù)融合26
• 3.5 本章小結(jié)26-27
• 4 遙感影像分類27-35
• 4.1 遙感監(jiān)督分類27-30
• 4.1.1 遙感監(jiān)督步驟27-28
• 4.1.2 監(jiān)督分類方法28-30
• 4.2 非監(jiān)督分類方法30-32
• 4.2.1 ISODATA算法30-31
• 4.2.2 K均值分類法31-32
• 4.3 監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類方法結(jié)合32
• 4.4 其他分類方法32-34
• 4.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法32-34
• 4.4.2 專家分類方法34
• 4.5 本章小結(jié)34-35
• 5 基于影像的撫州市綠地信息提取實例35-53
• 5.1 撫州市概況35-36
• 5.1.1 撫州市綠地系統(tǒng)規(guī)劃概況35-36
• 5.2 影像處理36-42
• 5.2.1 影像選取及軟件應用36-37
• 5.2.2 影像配準及截取37-38
• 5.2.3 影像標準差分析38-39
• 5.2.4 相關(guān)系數(shù)分析39-40
• 5.2.5 影像主成分處理40
• 5.2.6 NDVI植被指數(shù)處理40-41
• 5.2.7 實驗波段的選擇41-42
• 5.3 影像監(jiān)督分類42-46
• 5.3.1 評價分類模板43-44
• 5.3.2 監(jiān)督分類及分類后處理44-46
• 5.4 非監(jiān)督分類46-47
• 5.5 分類結(jié)果分析比較47
• 5.6 綠地信息提取及計算47-51
• 5.7 撫州市綠化現(xiàn)狀51
• 5.8 撫州市綠化建議51-52
• 5.9 本章小結(jié)52-53
• 6 結(jié)論及展望53-55
• 6.1 研究內(nèi)容總結(jié)53-54
• 6.2 研究方法展望54-55
• 致謝55-56
• 參考文獻56-59
• 在讀期間參與的科研項目與成果59

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