基于Landsat 8卫星影像的南昌城市热岛效应研究

以2014年10月8日的Landsat 8 OLI/TIRS卫星数据作为主数据源,利用ENVI 5.1软件平台,对南昌市城市热岛效应进行了研究。根据大气校正法反演南昌市地表温度,并对其归一化得到南昌热岛强度分级图。在此基础上,对南昌城市热岛效应与归一化植被指数(NDVI)、改进的归一化水体指数(MNDWI)、裸土指数(BSI)、归一化差值裸地与建筑用地指数(NDBBI)进行统计分析,得到地表温度与4种指数间的定量关系。结果表明:(1)南昌市热岛效应明显,热岛强度由城区中心向近郊、远郊逐渐降低;(2)地表温度与NDVI呈负相关;(3)地表温度与MNDWI呈负相关;(4)地表温度与BSI呈正相关;(5)地表温度与NDBBI呈正相关。由此可知,增加城市植被覆盖率、扩大城市水域,同时合理利用城市裸地和布局城市建筑用地,可以缓解城市热岛效应。     

基于Landsat 8卫星影像的南昌城市热岛效应研究

以2014年10月8日的Landsat 8 OLI/TIRS卫星数据作为主数据源,利用ENVI 5.1软件平台,对南昌市城市热岛效应进行了研究。根据大气校正法反演南昌市地表温度,并对其归一化得到南昌热岛强度分级图。在此基础上,对南昌城市热岛效应与归一化植被指数(NDVI)、改进的归一化水体指数(MNDWI)、裸土指数(BSI)、归一化差值裸地与建筑用地指数(NDBBI)进行统计分析,得到地表温度与4种指数间的定量关系。结果表明:(1)南昌市热岛效应明显,热岛强度由城区中心向近郊、远郊逐渐降低;(2)地表温度与NDVI呈负相关;(3)地表温度与MNDWI呈负相关;(4)地表温度与BSI呈正相关;(5)地表温度与NDBBI呈正相关。由此可知,增加城市植被覆盖率、扩大城市水域,同时合理利用城市裸地和布局城市建筑用地,可以缓解城市热岛效应。     

单一土地利用类型上对应地表参数与亮度温度的关系

以LandsatTM影像为数据基础,定量反演研究区的亮度温度(Tb),获取城市土地利用信息,并分别在植被覆盖地表上提取归一化植被指数(NDVI)、建设用地上提取归一化建筑指数(NDBI),利用构建圆形特征剖面的方法,探讨了NDVI、NDBI与Tb的关系.结果表明:(1)NDVI与Tb存在显著的负相关关系,NDBI与Tb存在显著的正相关关系,相关性都随着剖面半径的增大而增大;(2) NDVI与Tb的相关性大于NDBI,但对Tb的贡献能力要小于NDBI.研究结果可为徐州市城市和绿地规划提供一定的参考.     

基于Sentinel-2A影像的矿区土地利用信息提取方法

为研究中高分辨率遥感影像大范围精确提取矿区土地利用信息的技术方法,选取山东省兖州市兴隆庄煤矿作为研究区,针对遥感影像的光谱特征,采用监督分类和归一化指数计算相结合的方式进行矿区土地利用信息提取试验。结果表明,选择融合后Sentinel-2A卫星影像的四个高分辨率波段可应用于土地利用的精确识别;根据地物光谱特征,最大似然监督分类法提取建设用地、裸地效果较好,可作为精确提取两种地类的方法;结合归一化植被指数运算和归一化水体指数运算提取植被、水体信息可明显提高总体分类精度,提取精度可达93.54%,进而可利用该分类结果精确高效地识别和测算矿区土地利用类型及其分布特征,为矿区土地整治、村庄搬迁等提供依据。     

基于高分二号遥感影像的东北地区村庄建设用地提取

准确高效地识别和测算村庄建设用地的类型及数量,可以为村镇规划、村庄整治等提供依据。为研究应用高分二号遥感影像提取村庄建设用地的技术方法,选取吉林省长春市和松原市的两个村庄作为典型研究区,针对遥感影像的不同时相特征,分别采用直接提取法和间接提取法进行村庄建设用地提取试验。结果表明,高分二号遥感影像可以应用于村庄建设用地的精确识别。直接提取法以支持向量机的监督分类法效果最优,可作为精确提取地类的方法;基于植被指数并辅以归一化蓝色屋顶指数的间接提取法,适合村庄建设用地的快速估算。     

基于MODIS的改进型组合水体指数(MCIWI)提取复杂水体信息的试验

在分析MODIS数据与水体识别相关的1~7波段典型地物光谱图像特征及相关水体指数模型的基础上,对莫伟华等提出的组合水体指数(CIWI)提出了改进,用归一化建筑指数(NDBI)与归一化植被指数(NDVI)组合,构建了改进型组合水体指数MCIWI(Modified-Combined Index for Water Body Identification),增强了河流、湖泊等水体与城镇、植被等其他信息的区分度,能够有效提取水体信息,特别是城市水体信息.通过应用2009年的MODIS资料在重庆主城区与长寿湖区的水体信息遥感监测实验表明,MCIWI水体识别效果要优于其他水体指数模型.     

基于MODIS的改进型组合水体指数(MCIWI)提取复杂水体信息的试验

在分析MODIS数据与水体识别相关的1～7波段典型地物光谱图像特征及相关水体指数模型的基础上,对莫伟华等提出的组合水体指数(CIWI)提出了改进,用归一化建筑指数(NDBI)与归一化植被指数(NDVI)组合,构建了改进型组合水体指数MCIWI(Modified-C0mbined Index for water Body Identification),增强了河流、湖泊等水体与城镇、植被等其他信息的区分度,能够有效提取水体信息,特别是城市水体信息.通过应用2009年的MODIS资料在重庆主城区与长寿湖区的水体信息遥感监测实验表明,MCIWI水体识别效果要优于其他水体指数模型.     

杭州村镇下垫面遥感指数与地表温度的相关性

  目的  分析不同类型村镇下垫面特征与地表温度(LST)的相关关系,对明晰村镇热环境的影响规律具有重要意义。  方法  利用单通道算法反演村镇的下垫面温度,针对遥感数据不同波段的特性计算了归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、不透水面信息指数(NDISI)、归一化水汽指数(NDMI)和改进型归一化差异水体指数(MNDWI)。基于杭州市夏、冬两季的地表温度及遥感指数计算结果,统计分析不同类型村镇下垫面两者间的线性相关性。  结果  地表温度与NDVI呈显著负相关,与NDBI呈显著正相关,与NDMI呈显著负相关。NDMI和NDBI对地表温度的影响大于NDVI,NDISI和MNDWI对地表温度的影响则相对更小;冬季地表温度与遥感指数的相关性弱于夏季。  结论  降低建筑密度,提高下垫面湿度和植被覆盖度都有利于降低村镇夏季地表温度,优化村镇热环境。图7表2参27     

基于Landsat遥感数据的城市热岛效应及影响因素——以襄阳市为例

以Landsat 8 TIRS遥感影像为基础数据,运用遥感技术反演襄阳市地表温度,计算热岛效应强度指数,定量分析襄阳市城市热岛效应的时空分布特征及发展趋势,并结合归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)与地表温度进行相关性分析,探索地表植被分布状况和建筑密度对城市热岛效应的影响。结果表明,襄阳市的城市热岛效应在2014—2017年逐渐增强,热岛扩散范围主要为城市新建开发区及交通网的延伸区域。城市地表温度与归一化植被指数呈明显负相关关系,与归一化建筑指数呈明显正相关关系,且地表温度与归一化植被指数相关性尤为突出。建议在城市发展建设过程中,加强城市绿化投入,合理增加城市植被覆盖度及适度降低城市建筑密度可缓解城市热岛效应。     

基于分形理论的乌蒙山区建设用地空间结构研究

基于大尺度区域卫星遥感影像,采用监督分类法提取乌蒙山区2015年建设用地信息,利用分形理论和地理信息系统(geographic information system,简称GIS)空间分析方法,研究乌蒙山区建设用地空间结构特征及其区域差异规律,应用灰色关联法对分形特征影响因素进行探讨。结果表明:(1)乌蒙山区建设用地破碎化程度高,面积大于10 km2的斑块仅有1个,为云南省昭通市昭阳区,建设用地总面积为908 km2;(2)建设用地分维数D排序为云南片区四川片区贵州片区,各片区稳定指数SK介于0. 392 0～0. 421 3之间,乌蒙山区建设用地空间结构稳定性总体较高;(3)乌蒙山区38县(市、区)建设用地分形特征差异明显,普格县空间结构最复杂,稳定性较低,赫章县空间结构最简单,稳定性较高;(4)建设用地分形特征主要受平均形状指数的影响,斑块数对建设用地分维数影响最弱。     

于遥感的土地利用/覆盖信息动态变化监测分析——以扬州市为例

以正在高速发展的扬州市为例,利用不同时相的TM数据、CBERS-02的CCD数据和中国资源卫星二号星的全色数据,研究了城市主要地物信息快速准确提取的原理和方法,采用土壤调节植被指数(ISAV)与其它波段组合的方法对城市绿地信息进行提取;利用非监督分类法提取城市硬质建筑表面信息,决策树分类法提取城市水体信息,多重滤波处理对线性地物提取方面的优势提取道路信息.完成主要地物信息的提取后,对各项提取指标进行动态变化识别及分析,并结合扬州市社会经济指标寻求城市扩展的驱动因子.     

基于灰色关联度分析的县级城镇建设用地指标分解

以县级城镇为研究对象,将县级城镇建设用地新增指标分为优先保障用地指标、机动预留指标和分解到下级行政辖区新增指标3个部分。采用灰色关联度对影响城镇建设用地的因素进行度量,建立了分解到各个下级行政辖区指标的模型,可为县级土地利用总体规划编修中城镇建设用地指标的分解提供参考依据。     

城市土地集约利用评价实证研究--以鞍山为例

以鞍山为例,从利用强度、增长耗地、用地弹性和管理绩效4个方面建立城市土地集约利用评价指标体系,采用定量评价方法,对城市土地的集约利用水平进行综合分析与评价。结果表明,鞍山市铁东区、铁西区土地利用属于集约度高的Ⅰ型;市辖区、立山区、海城市土地利用属于集约度较高的Ⅱ型;千山区、台安县和岫岩满族自治县土地利用属于集约度中等的Ⅲ型。为提高城市土地节约集约利用水平,提出了控制新增建设用地规模、盘活存量建设用地、加强土地利用监管、提高用地准入标准等对策建议。     

农村土地资源集约利用及空间配置模式探讨——基于城乡建设用地增减挂钩视角

以成都市新都区斑竹园镇和军屯镇为增减挂钩试验区,探讨农村土地资源集约利用及空间配置模式,并提出了增减挂钩的保障措施。结果表明,试验区农村土地通过增减挂钩空间配置,可有效增加耕地0.94 hm2,农民集中居住区集约使用9.53 hm2建设用地指标,节约建设用地指标37.03 hm2。城乡建设用地增减挂钩模式是缓解城乡建设用地矛盾、保护耕地、推进土地节约集约利用、促进城乡协调发展的重要途径之一。     

城乡建设用地布局结构研究——以会宁县为例

基于1996～2005年以及2008年甘肃省会宁县建设用地数据,对会宁县城乡建设用地布局结构进行研究,表明会宁县城乡用地总量呈上升趋势;城乡用地存在农村居民点人均建设用地偏高、结构不合理,城市建设用地比例失调、用地集约利用程度低等问题;未来城乡用地总规模将继续扩大,农村居民点用地规模将有所减少。对城乡建设用地做出了预测,并进行结构优化,提出了会宁县城乡建设用地布局发展思路:明确县域空间结构布局;以产业发展带动城乡用地布局优化;以交通基础设施建设促进城乡用地布局优化;协调生态因素与城乡用地布局优化。     

鱼台县城乡建设用地集约利用评价

以鱼台县为研究区域,对鱼台县城乡建设用地现状和存在问题进行了分析。在建立鱼台县城乡建设用地集约程度评价指标体系的基础上,运用专家咨询法及AHP层次分析法确立了各指标的权重,利用综合指数法计算出城乡建设用地集约程度综合得分。提出了适当的对策和建议,以期为进一步研究鱼台城乡建设用地集约利用相关问题提供参考。     

安徽省城镇建设用地减量增长研究

阐述了安徽省城镇建设用地减量增长的内涵、意义、必要性和理论基础;以年度新增建设用地指标、存量建设使用指标,城镇人均建设用地和城市用地增长弹性系数分析安徽省城镇建设用地现状,全省城镇发展用地已从增量扩张向增量与存量并重转变,建设用地潜力为9.03万hm2;采取缩减新增建设用地指标、挖掘存量建设用地潜力、增加建设用地流量指标等措施,既能保障新型城镇化用地需求,又能实现城镇建设用地减增量、甚至零增量,优化土地利用结构和布局。     

基于无人机可见光遥感影像的耕地精准分类方法研究

无人机可见光遥感具有使用成本低、操作简单、实时获取遥感影像、地面分辨率高等优势。提出了一种利用无人机可见光遥感影像进行耕地精准分类的方法,以广东省惠州市惠东县铁涌镇石桥村部分耕地的可见光遥感影像为研究对象,对耕地的面积信息、形状信息以及位置信息进行监测和提取,采用面向对象法对影像中两种基于可见光波段的植被指数、纹理信息、形状信息进行分析,研究出分类提取耕地信息的较佳方案。经过反复实验确定分割尺度45、合并尺度90为分割参数,同时利用波段信息和纹理信息对未种植作物耕地和其他地物进行分离。该方法总体精度为89.23%,Kappa系数为0.72。实验结果表明利用无人机可见光遥感数据对耕地进行分类虽然存在一些细碎地块被错提、误提的情况,但总体精度仍然保持在一个很高的水准,可以为耕地作物分类提供参考,为实现精准农业提供精准的数据基础。     

低丘缓坡建设用地适宜性评价体系研究——以云南省宾川县为例

针对云南省低丘缓坡土地特征,引导低丘缓坡土地进行城镇建设开发,构建低丘缓坡用地适宜性评价体系。首先,通过评价因子的“弹性／刚性”性质的界定与处理,确保评价的科学性与准确性;然后运用ArcGIS进行单因子评价以及叠加综合分析,生成适宜性评价图;最后通过综合考虑用地成本等现实因素修正评价成果,确保评价成果的科学合理性。并以云南省宾川县为例,探讨了评价体系的实际应用。应用结果表明,这套评价体系对于低丘缓坡土地的开发建设具有针对性强、评价结果较合理的特点。     

基于适宜性评价的资源型城市用地空间布局研究——以山西省大同市为例

[目的]对资源型城市建设用地适宜性评价的基础上,分析城市用地的空间布局。[方法]首先对大同市中心城区进行建设用地适宜性评价,然后根据《大同市土地利用总体规划（2006～2020）》目标年的城市规模和扩展模式,将新增城市用地和弹性空间用地进行空间布局,确定大同市2020年城市发展边界。[结果]大同市评价区域内适宜建设用地较少,面积66.18 hm2,占评价区域面积的10.40%;较适宜建设地区面积为117.51 hm2,占评价区域面积的18.47%;一般适宜建设用地面积为149.49 hm2,占评价区域面积的23.49%;不可建设用地分布面积较小（89.31 hm2）,占评价区域面积的14.04%。新增建设用地中,适宜和较适宜级别的用地占73.58%,没有不适宜级别的用地;有条件建设区中,适宜和较适宜级别的用地占66.85%,城市空间布局基本合理。[结论]该研究城市用地空间扩展和布局提供了理论依据。