中国城市扩张的遥感调查步骤_精品文档.docx

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中国城市扩张的遥感调查步骤

先进中国正处于高速发展阶段，其中最显著的表现就是城市的迅速扩张，城市化几乎反映一个地区的开发和进步,也标志着一个时代的文化和文明。

对于城市扩张速度的研究有助于对城市现状、发展及规划有所评定。

要想获得城市的图像，遥感是最佳的方法。

日新月异更趋复杂的城市系统,需要航空和航天遥感来进行动态监测,而只有城市,才最具承担遥感监测和地理信息系统的高投入和高产出的人材和资金的能力。

一般情况下，遥感分辨率越高越好，能够详细显示城市的各个方面的景象。

对于城市遥感应选用可见光谱波段，空间分辨率，有时也需要采用红外遥感数据，来检测城市环境，可以采用quickbird遥感卫星，产品分辨率：

全色波段分辨率0.61米，彩色多光谱分辨率2.44米。

标准景覆盖面积：

272平方公里（基础产品）、64平方公里（标准产品）。

遥感数据的处理

数据的校正处理:

包括图像的辐射纠正：

主要消除大气辐射的影响；几何纠正：

主要消除由于各种原因如地球曲率、地球自转、遥感平台位置和运动状态、大气折射的影响等影响。

图像的几何配准:

精校正：

利用地面控制（GroundControlPoint,GCP），通过建立目标空间与原图像空间的仿射变换关系，进行几何校正。

用地形图校正或用DEM进行校正，即与地形图配准。

主要是为了两幅图像所对应的地物吻合，方法是从两幅影像上选取一定数量的同名点，用多项式拟合的方法进行配准。

直方图调整：

将两个时相的图像尽可能地调整成一致地直方图，使图像亮度值趋于协调，以便于比较。

遥感图像的监督分类

遥感图像分类的本质就是根据每个像元在不同波段的光谱亮度、空间结构特征等,按照某种规则或算法将像元划分到不同类别的过程。

遥感图像的分类按人工参与程度可分为监督分类和非监督分类两大类。

由于监督分类可以根据不同的应用目的和研究区域的特点，有选择地决定分类地类别和选择训练样本。

扩展区域的提取

通过典型变换，我们就可以得到差值图像。

差值图像集中了大部分的变化信息。

文本引用了一种基于贝叶斯理论的非监督确定阈值，理论上使整个变换检测的错误率达到最小。

这种方法需要对差值图像中变化和未变化像元进行统计分析，然后对统计进行非监督的估计。

我们把一种基于EM（ExpectationMaximization）算法的迭代法引用到确定变化阈值的问题中来，这种方法直接对多元变化检测得到的差值图像分析计算，不用依靠任何外来信息，因此这种方法实质上是一种非监督的方法。

然后根据阈值将变化量图像分为变化／未变化的二值图像；将二值图像矢量化后叠加在原图上就可以得到城市扩展的区域。

对于样点的选取，应该选取图像上比较明显的事物，比如河流等。

该通过典型变换以后，我们就可以得到差值图像，然后根据阈值将变化图像分为变化／未变化两类地二值图像；将二值图像矢量化后叠加在原图上就可以得到城市扩展的区域。

总结分析

目前利用卫星遥感图像对城市化进程进行动态检测已经成为遥感应用研究地热点问题之一，也是一种为城市地规划、管理和决策提供科学依据的行之有效的手段。

本文主要工作包括一下几方面：

在图像预处理中采用高精度的几何配准和辐射匹配方法，保证了不同时相的图像在几何和辐射上的相互配准；在不同时相的遥感图像进行监督分类过程中，充分利用了原始图件和数据，并结合对试验区的调查经验，取得了精度较高的分类结果；在选择变化检测的算法时，系统分析和比较各种算法的优缺点，提出了一种比较合理的城市扩展研究方案。

然而遥感技术应用有许多问题仍处于研究阶段，利用遥感图像进行城市扩展研究还有许多问题需要解决，在一下几个方面需要作进一步的研究：

选取图像周期更合理、时间积累时间更长的图像数据，科学地检测城市扩展情况，对城市扩展的动力作合理的评估，指导城市的合理规划与管理；对城市化进程只作了定性的分析，这限制了研究成果的应用范围和深度，需要结合地理信息系统做进一步的定量研究；要实现对城市化进程自动化、实时化的检测，需要进一步研究图像自动配准、特征自动提取、目标自动解译、影像自动融合等关键性问题。