本文關(guān)鍵詞：夜間燈光數(shù)椐和MODIS數(shù)據(jù)用于大尺度不透水面制圖研究

  更多相關(guān)文章： 不透水面 MODIS DMSP-OLS VIIRS-DNB 大尺度 機(jī)器學(xué)習(xí)

【摘要】：不透水面被定義為水不能透過的人工制造的地表面。它們主要是基于滿足人類活動(dòng)和居住而建設(shè)的相關(guān)的交通基礎(chǔ)設(shè)施與建筑。不透水面是定量評(píng)價(jià)城市發(fā)展、城市生態(tài)學(xué)以及城市環(huán)境等前沿領(lǐng)域研究的重要要素,廣泛地應(yīng)用于城市土地利用分類、居住人口的評(píng)估、城市土地利用規(guī)劃以及城市環(huán)境評(píng)估,特別是水環(huán)境面源污染以及徑流影響方面。但是大尺度的不透水面作為區(qū)域和全球城市化問題的重要驅(qū)動(dòng)因子,在區(qū)域和全球大尺度范圍內(nèi)進(jìn)行制圖仍然是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。低分辨率遙感數(shù)據(jù)可以快速、大范圍的獲取地面數(shù)據(jù),是大尺度不透水面制圖的有效手段。其數(shù)據(jù)源主要有MODIS (1000m,500m)、AVHRR、DMSP-OLS、VIIRS-DNB等。但是低分辨率的遙感影像如MODIS, AVHRR等存在的混合像元問題,仍舊是制約大尺度快速精確制圖的主要因素。主要研究區(qū)域集中于城市的燈光數(shù)據(jù)如DMSP-OLS,VIIRS-DNB則具有很好的大尺度不透水面精確制圖潛力,但是燈光數(shù)據(jù)本身也存在諸如數(shù)據(jù)飽和、空間分辨率過低等問題,使得大尺度的精確地不透水面制圖受到影響。美國國防氣象衛(wèi)星計(jì)劃的線掃描應(yīng)用系統(tǒng)(DMSP-OLS)作為一種低分辨率遙感數(shù)據(jù),包含了許多與城市相關(guān)的信息,同樣也與城市不透水面信息密切相關(guān),該數(shù)據(jù)是大尺度不透水面制圖的有力工具。研究中提出了一種新的融合變量——?dú)w一化不透水面指數(shù)(NISI),該指數(shù)通過結(jié)合低分辨率的DMSP-OLS與比其分辨率高的MODIS NDVI,克服了傳統(tǒng)的閾值法容易遺漏較小不透水面以及不能表現(xiàn)空間細(xì)節(jié)的缺點(diǎn)。研究表明基于DMSP-OLS口MODIS NDVI的融合變量NISI表現(xiàn)出了比單一的DMSP-OLS或者M(jìn)ODIS NDVI更高的制圖精度,該合成變量用于大尺度不透水面制圖是極具潛力的。通過線性回歸方法用于融合變量的不透水面制圖結(jié)果大大改善了不透水面分布的空間信息和制圖精度。文章提出的NISI融合變量具備快速的更為精確的估算大尺度不透水面的能力,該方法節(jié)約了時(shí)間和人力成本。DMSP-OLS常常被用來進(jìn)行區(qū)域或者全球尺度的不透水面制圖,但是其較低的空間分辨率、數(shù)據(jù)飽和以及數(shù)據(jù)溢出等造成了不透水制圖精度較低。美國國家極地軌道伙伴計(jì)劃(SNPP)的可見光紅外成像輻射儀具有白天／夜間模式的波段(VIIRS-DNB),具有比DMSP-OLS更高的空間分辨率和量化動(dòng)態(tài)范圍,為不透水面空間分布制圖提供了新的視角,但是還沒有真正應(yīng)用到相關(guān)的大尺度不透水面制圖研究中。在本文研究中,創(chuàng)建了一個(gè)基于VIIRS-DNB和MODIS NDVI的新變量—大尺度不透水面指數(shù)(LISI),用于不透水面分布制圖。研究中采用線性回歸方法,從LISI圖像中選出的樣點(diǎn)作為自變量,從相應(yīng)的高分辨率Landsat影像中提取的不透水面作為因變量。結(jié)果顯示基于LISI的不透水面制圖比基于單變量的VIIRS-DNB或MODIS NDVI有更高的精度和空間分布信息,總體的RMSE達(dá)到了0.11。因此,LISI是進(jìn)行大尺度不透水面分布制圖的可靠變量。不透水面對(duì)城市化以及帶來的環(huán)境問題的研究非常重要,DMSP-OLS, MODISNDVI和新的燈光數(shù)據(jù)VIIRS-DNB為大尺度不透水面研究提供新的方法,但是上述單變量的低分辨率數(shù)據(jù)用于大尺度不透水面制圖精度仍然較低,缺乏通用性。研究中通過分析低分辨DMSP-OLS數(shù)據(jù),中等分辨率的MODIS NDVI (250m)以及新的燈光數(shù)據(jù)VIIRS-DNB,對(duì)比了三種數(shù)據(jù)用于大尺度不透水面制圖的效果并做了不確定性分析。除此之外,通過將上述兩種燈光數(shù)據(jù)與植被數(shù)據(jù)的兩兩結(jié)合產(chǎn)生了新的融合變量,并將這些新的融合變量應(yīng)用于不同的地區(qū),結(jié)果顯示融合變量比單變量的不透水面制圖精度更高,空間細(xì)節(jié)表現(xiàn)更好,適用性也更強(qiáng)。尤其是本文提出的通過VIIRS-DNB和MODIS NDVI結(jié)合生成的新變量LISI,雖然比最近提出的融合變量——植被校正歸一化城市指數(shù)(VANUI)精度稍差,但是該指數(shù)能更好的區(qū)分城市核心區(qū)與郊區(qū)地帶。機(jī)器學(xué)習(xí)語言作為一種非參數(shù)的算法既可以用來做分類研究也可以做回歸分析,基于機(jī)器學(xué)習(xí)語言的分類方法已經(jīng)應(yīng)用到低分辨的DMSP-OLS數(shù)據(jù)和植被數(shù)據(jù)的不透水面制圖研究中,并且也得到了較好的結(jié)果,但是機(jī)器學(xué)習(xí)語言的回歸方法目前還很少應(yīng)用于DMSP-OLS數(shù)據(jù)和低分辨率遙感影像及融合變量影像,尤其是利用上述數(shù)據(jù)的大尺度不透水面分布制圖研究則更少涉及,目前基于上述低分辨率數(shù)據(jù)的不透水面制圖研究還僅限于線性回歸和多元回歸方法。與此同時(shí),很多其它基于遙感圖像的研究表明非參數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)語言往往比線性回歸和多元回歸的效果更好,精度更高。因此,本研究將采用BP-ANN回歸和SVM回歸方法結(jié)合本文提出的合成變量NISI用于大尺度不透水面制圖。除此之外,還將機(jī)器學(xué)習(xí)語言方法用于單變量DMSP-OLS和MODIS NDVI與基于合成變量NISI的不透水面制圖結(jié)果作對(duì)比。
【關(guān)鍵詞】：不透水面 MODIS DMSP-OLS VIIRS-DNB 大尺度 機(jī)器學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P283.8
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-17
• 1 緒論17-35
• 1.1 研究目的及意義17-20
• 1.1.1 不透水面基本概念17-18
• 1.1.2 選題背景18-19
• 1.1.3 研究意義19-20
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀20-29
• 1.2.1 低分辨率遙感數(shù)據(jù)介紹20-22
• 1.2.2 燈光數(shù)據(jù)用于大尺度不透水面制圖22-26
• 1.2.2 燈光數(shù)據(jù)用于大尺度不透水面制圖的主要方法26-29
• 1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線29-33
• 1.3.1 DMSP-OLS與MODIS NDVI不透水面制圖30-31
• 1.3.2 VIIRS-DNB與MODIS NDVI不透水面制圖31-32
• 1.3.3 變量對(duì)比與精度分析32
• 1.3.4 機(jī)器學(xué)習(xí)算法不透水面回歸分析32-33
• 1.4 論文組織33
• 1.5 本章小結(jié)33-35
• 2 DMSP-OLS與MODIS NDVI大尺度不透水面制圖35-57
• 2.1 研究區(qū)及研究數(shù)據(jù)選取36-40
• 2.1.1 研究區(qū)概述36-38
• 2.1.2 研究數(shù)據(jù)選取38-40
• 2.2 DMSP-OLS與MODIS NDVI大尺度不透水面制圖研究方法40-46
• 2.2.1 DMSP-OLS和MODIS數(shù)據(jù)預(yù)處理40-42
• 2.2.2 Landsat 8 OLI影像中獲取不透水面參考數(shù)據(jù)42-44
• 2.2.3 DMSP-OLS和MODIS NDVI數(shù)據(jù)融合一體化方法44-45
• 2.2.4 回歸方法用于不透水面密度制圖45
• 2.2.5 不透水面制圖精度分析方法45-46
• 2.3 DMSP-OLS與MODIS NDVI大尺度不透水面制圖分析46-52
• 2.3.1 DMSP-OLS,MODIS NDVI和NISI變量的對(duì)比分析46-49
• 2.3.2 基于DMSP-OLS,MODIS NDVI和NISI變量的不透水面制圖結(jié)果對(duì)比分析49-52
• 2.4 基于DMSP-OLS,MODIS NDVI和NISI的不透水面制圖精度分析52-55
• 2.5 DMSP-OLS與MODIS NDVI大尺度不透水面制圖結(jié)論探討55
• 2.6 本章小結(jié)55-57
• 3 VIIRS-DNB與MODIS NDVI大尺度不透水面制圖57-73
• 3.1 研究區(qū)概述和數(shù)據(jù)集58-60
• 3.1.1 研究區(qū)概述58-59
• 3.1.2 數(shù)據(jù)選取及來源59-60
• 3.2 VIIRS-DNB與MODIS NDVI大尺度不透水面制圖研究方法60-64
• 3.2.1 獲取不透水面參考數(shù)據(jù)61
• 3.2.2 創(chuàng)建結(jié)合VIIRS-DNB和MODIS NDVI的大尺度不透水面指數(shù)LISI61-63
• 3.2.3 回歸模型用于不透水面分布制圖63-64
• 3.2.4 不透水面估計(jì)值進(jìn)行評(píng)估64
• 3.3 VIIRS-DNB與MODIS NDVI大尺度不透水面制圖分析64-68
• 3.3.1 不透水面分布的空間分析64-66
• 3.3.2 對(duì)比分析不透水面估計(jì)結(jié)果66-68
• 3.4 VIIRS-DNB與MODIS NDVI不透水面制圖結(jié)論探討68-71
• 3.5 本章小結(jié)71-73
• 4 大尺度不透水面制圖數(shù)據(jù)變量對(duì)比研究73-91
• 4.1 研究區(qū)及研究數(shù)據(jù)74-76
• 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理76-78
• 4.3 單變量DMSP-OLS,VIIRS-DNB,MODIS NDVI不透水面制圖對(duì)比研究78-84
• 4.3.1 獲取參考數(shù)據(jù)及樣點(diǎn)選取78-79
• 4.3.2 用剖面線方法提取像素值進(jìn)行細(xì)節(jié)對(duì)比79-80
• 4.3.3 不同數(shù)據(jù)集對(duì)區(qū)域不同地物覆蓋類型表現(xiàn)80-83
• 4.3.4 不同數(shù)據(jù)集用于不透水面制圖的不確定性分析83-84
• 4.4 融合變量不透水面制圖對(duì)比研究84-88
• 4.4.1 融合變量對(duì)比分析84-86
• 4.4.2 基于合成變量不透水面制圖精度分析86-88
• 4.5 討論88-89
• 4.6 本章小結(jié)89-91
• 5 機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于不透水面制圖分析91-107
• 5.1 機(jī)器學(xué)習(xí)方法介紹91-93
• 5.1.1 BP-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸算法91-93
• 5.1.2 SVM回歸算法93
• 5.2 數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理93-94
• 5.3 BP-ANN回歸和SVM回歸方法用于不透水面制圖94-96
• 5.3.1 BP-ANN回歸法用于不透水面制圖94-95
• 5.3.2 SVM回歸方法用于不透水面分布制圖95-96
• 5.4 機(jī)器學(xué)習(xí)方法與線性回歸制圖結(jié)果對(duì)比分析96-101
• 5.5 機(jī)器學(xué)習(xí)方法不透水面制圖精度分析101-104
• 5.6 機(jī)器學(xué)習(xí)語言用于大尺度不透水面制圖結(jié)論探討104-105
• 5.7 本章小結(jié)105-107
• 6 結(jié)論與展望107-109
• 6.1 主要研究成果107-108
• 6.2 研究中存在的不足與今后工作展望108-109
• 中外文參考文獻(xiàn)109-121
• 攻博期間發(fā)表的科研成果目錄121-123
• 致謝123-124

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本文編號(hào)：1073207