基于多时相遥感影像的南京市新增建设用地提取与分析

基于多时相遥感影像的南京市新增建设用地提取与分析

论文摘要

新增建设用地是城市建设的重要组成部分,其准确提取可协助城市规划和管理者掌握城市发展趋势与发展速度,实现动态监测与综合分析。欧空局Sentinel系列遥感卫星面向社会免费共享10m分辨率的可见光、近红外和后向散射数据,可用于低成本、精准高效地提取新增建设用地。为准确提取新增建设用地,研究提出了一种应用多时相Sentinel数据和集成学习算法的面向对象新增建设用地提取方法,分析了南京市2016-2019年的新增建设用地分布特点。论文主要研究内容和结论如下:(1)构建了多时相Sentinel-1A和Sentinel-2A数据中用于新增建设用地提取的混合特征集。基于多时相Sentinel-1A和Sentinel-2A数据,提取了包括光谱特征(蓝光反射率、绿光反射率、红光反射率、近红外反射率、NDVI、EVI、NDWI、KT变换得到的土壤亮度、绿度和黄度)、纹理特征(主成分分析的第一主成分PCA1及计算其灰度共生矩阵得到的均值、方差、协同性、反差性、非相似性、熵、角二阶矩和相关性8个纹理算子)和后向散射特征(VH和VV)在内的21维特征,分析了包括建设用地在内各种地类的光谱和空间特征。基于构建的特征集进行面向对象分割、全域均值滤波和归一化,组合两时相的特征集得到用于新增建设用地提取的数据集。(2)提出了一种基于集成学习的新增建筑用地提取方法。基于随机森林、旋转森林、支持向量机、极限学习机等多分类器,运用精度加权投票法构造集成学习算法,通过二值分类直接提取特征集的新增建设用地。比较各基分类器及集成学习的提取精度,同时比较提出的直接变化提取策略和分类后比较策略的提取效果,发现基于多分类器集成学习的直接变化提取法的效果最优,精度高于单分类器效果或分类后比较法,提取的总体精度达0.95,Kappa系数达0.89。提取结果的“椒盐现象”较弱,地物提取完整,轮廓清晰。(3)分析了南京市2016-2019年度新增建设用地的数量、空间布局及其在生态红线区内的变化。基于南京市新增建设用地提取结果,统计全市及各行政区2016-2019年各年的新增建设用地面积,其中2016-2017年新增建设用地面积为66.3191 km2,2017-2018新增54.7966 km2,2018-2019新增38.6442 km2,2016-2019年总共新增153.5371 km2,占全市面积的2.3184%。生成各个年份各个行政区的新增建设用地几何重心,南京市的几何重心分布在江宁区中上部,新增建设用地的几何重心呈现出先北移后南移的趋势,但始终分布在市几何重心附近。结合生态红线区范围分析了生态红线区内新增建设用地情况,发现2016-2017年生态红线区内新增建设用地总面积4.8481 km2,2017-2018年总面积2.7464 km2,2018-2019年总面积2.8398 km2,2016-2019年总共10.0893 km2,占三年新增建设用地总面积的6.5712%,占南京市总面积的0.1523%,但一级管控区内的总面积共0.668 km2,新增建用地主体都分布在二级管控区内。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景和意义
  •     1.1.1 研究背景与选题依据
  •     1.1.2 研究意义
  •   1.2 国内外研究进展
  •     1.2.1 建设用地遥感监测研究进展
  •     1.2.2 面向对象遥感影像分析方法研究进展
  •     1.2.3 变化检测研究进展
  •     1.2.4 存在的问题
  •   1.3 研究内容和技术路线
  •     1.3.1 研究内容
  •     1.3.2 技术路线
  •     1.3.3 章节安排
  • 第二章 研究区与数据资料
  •   2.1 研究区概况
  •     2.1.1 研究区区位
  •     2.1.2 研究区自然地理概况
  •   2.2 南京市新增建设用地的特点
  •     2.2.1 新增房屋建筑
  •     2.2.2 新增道路
  •     2.2.3 新增构筑物
  •   2.3 数据资料和预处理
  •     2.3.1 数据资料
  •     2.3.2 数据预处理
  • 第三章 建设用地遥感影像特征分析与选择
  •   3.1 特征选取
  •     3.1.1 光谱特征
  •     3.1.2 纹理特征
  •     3.1.3 后向散射特征
  •   3.2 地类特征分析
  •   3.3 面向对象处理
  •     3.3.1 面向对象分割
  •     3.3.2 全域均值滤波
  •   3.4 特征归一化
  •   3.5 小结
  • 第四章 新增建设用地提取方法
  •   4.1 集成学习
  •     4.1.1 基分类器
  •     4.1.2 集成策略
  •   4.2 多时相影像分类的新增建设用地直接提取
  •   4.3 单一时相分类后比较与新增建设用地提取
  •   4.4 结果与分析
  •     4.4.1 直接变化提取结果
  •     4.4.2 分类后比较结果
  •   4.6 小结
  • 第五章 南京市新增建设用地分析
  •   5.1 城市扩张规模与速度
  •   5.2 城市扩张方向
  •   5.3 生态红线内违章建筑检测
  •   5.4 小结
  • 第六章 结论与展望
  •   6.1 研究结论
  •   6.2 论文特色和创新
  •   6.3 研究展望
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间取得的主要成果
  • 致谢
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 梁昊

    导师: 杜培军

    关键词: 遥感,面向对象,集成学习,建设用地

    来源: 南京大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 自然地理学和测绘学,建筑科学与工程

    单位: 南京大学

    基金: 国家自然基金重点项目“长时间序列遥感影像智能处理与地理过程时空分析”(项目编号:41631176)

    分类号: P237;TU984.113

    总页数: 86

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