發(fā)布時(shí)間：2017-09-20 18:06

  本文關(guān)鍵詞：基于多源數(shù)據(jù)的城市區(qū)域收入水平估算方法研究

  更多相關(guān)文章： 高分率遙感 多源數(shù)據(jù) 小波分析 統(tǒng)計(jì)分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：遙感在城市領(lǐng)域的應(yīng)用,逐漸從環(huán)境、生態(tài)、資源利用等方面轉(zhuǎn)向社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,其中比較成功的研究是利用遙感手段進(jìn)行人口估算,但在收入水平等社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)方面的研究尚在探索階段。本文主要研究高分辨率遙感影像分類方法和其他數(shù)據(jù)的方法,并將居民的收入水平作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)主要指標(biāo),城市區(qū)域居民收入水平與遙感影像的紋理特征、其他相關(guān)的自然社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子相關(guān),本研究可以從高分辨率遙感影像中建成不同類的模型。研究通過(guò)一定的方法對(duì)中美兩國(guó)典型城市的居民收入水平進(jìn)行估算并比較,檢驗(yàn)所建立的估算模型的精度、魯棒性、可用性以及實(shí)際應(yīng)用的適應(yīng)性。研究基于高分辨率遙感影像、矢量圖以及居民收入數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)對(duì)城市居民收入水平進(jìn)行建模,對(duì)于揭示城市空間特征和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素之間的關(guān)系,推進(jìn)遙感手段在社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的進(jìn)一步應(yīng)用具有重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價(jià)值,研究?jī)?nèi)容主要包括:(1)城市區(qū)域的高分辨遙感影像分類方法研究,研究實(shí)現(xiàn)了城市社區(qū)的分類、小波變換紋理特征的提取和訓(xùn)練樣本紋理特征分類研究。從而對(duì)整個(gè)研究數(shù)據(jù)區(qū)域的的經(jīng)濟(jì)收入進(jìn)行分類,為后面的經(jīng)濟(jì)收入模型估算提供了特征數(shù)據(jù),并比較不同的小波變換下特征提取不同對(duì)模型建立的區(qū)別和精度。(2)基于多源數(shù)據(jù)的城市區(qū)域收入水平估算模型,包括統(tǒng)計(jì)分析模型研究、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究模型精度和模型精度的評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)了模型預(yù)測(cè)研究區(qū)域的經(jīng)濟(jì)收入。(3)城市區(qū)域收入水平估算模型在中美兩國(guó)應(yīng)用的差異性研究,其中包括:高分辨率遙感影像的城市尺度社區(qū)分類對(duì)比分析研究、城市區(qū)域收入水平估算模型對(duì)比分析研究、城市區(qū)域收入水平分布規(guī)律對(duì)比分析研究。
【關(guān)鍵詞】：高分率遙感 多源數(shù)據(jù) 小波分析 統(tǒng)計(jì)分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F126.2;P237;P208
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-19
• 1.1 研究工作的背景與意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 城市社區(qū)尺度的分類研究11-13
• 1.2.2 基于遙感和其他數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)因子估算方法研究13-15
• 1.2.3 社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量因子估算存在的問(wèn)題15-16
• 1.3 基于多源數(shù)據(jù)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量的估發(fā)展趨勢(shì)16
• 1.4 論文的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排16-19
• 第二章 城市研究區(qū)域的分類19-27
• 2.1 研究區(qū)域數(shù)據(jù)來(lái)源19-20
• 2.2 城市區(qū)域的分類20-26
• 2.2.1 遙感傳統(tǒng)的分類方法20-21
• 2.2.2 研究區(qū)域的分類21-23
• 2.2.3 社區(qū)分類結(jié)果23-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第三章 城市區(qū)域的紋理特征提取的方法研究27-48
• 3.1 小波分析的應(yīng)用27-29
• 3.1.1 連續(xù)小波變換27-28
• 3.1.2 離散小波變換28-29
• 3.2 小波基的選取29-32
• 3.2.1 Haar小波30-31
• 3.2.2 Mexican hat小波31
• 3.2.3 Gaussian小波31
• 3.2.4 Coiflets小波31-32
• 3.3 Daubechies小波的紋理提取32-38
• 3.3.1 db2小波美國(guó)研究區(qū)域紋理提取32-35
• 3.3.2 db2小波中國(guó)研究區(qū)域紋理提取35-38
• 3.4 Symlets小波的紋理提取38-43
• 3.4.1 sym4小波美國(guó)研究區(qū)域紋理提取38-41
• 3.4.2 sym4小波中國(guó)研究區(qū)域紋理提取41-43
• 3.5 灰度共生矩陣提取紋理特征43-47
• 3.5.1 灰度共生矩陣的特點(diǎn)44-46
• 3.5.2 灰度共生矩陣的紋理特征46-47
• 3.6 本章小結(jié)47-48
• 第四章 城市區(qū)域的收入估算模型研究48-76
• 4.1 經(jīng)典的建模方法48-57
• 4.1.1 主成分分析法48-49
• 4.1.2 因子分析法49-51
• 4.1.3 回歸分析51-52
• 4.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法52-56
• 4.1.4.1 基本算法54-55
• 4.1.4.2 動(dòng)態(tài)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法55-56
• 4.1.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)原理56-57
• 4.1.5.1 正向建模56
• 4.1.5.2 逆向建模56-57
• 4.2 統(tǒng)計(jì)分析收入模型57-68
• 4.2.1 統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)57-58
• 4.2.2 統(tǒng)計(jì)分析建模58-68
• 4.2.2.1 美國(guó)研究區(qū)域社區(qū)收入統(tǒng)計(jì)模型58-64
• 4.2.2.2 中國(guó)成都相關(guān)研究區(qū)域收入統(tǒng)計(jì)模型64-68
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收入模型研究68-72
• 4.3.1 美國(guó)研究區(qū)域社區(qū)收入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收入模型68-72
• 4.3.2 中國(guó)研究區(qū)域收入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收入模型72
• 4.4 中美研究區(qū)域的統(tǒng)計(jì)分析收入模型研究比較72-73
• 4.5 中美研究區(qū)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收入模型研究比較73-75
• 4.6 本章小結(jié)75-76
• 第五章 總結(jié)與展望76-79
• 5.1 總結(jié)76-77
• 5.2 展望77-79
• 致謝79-80
• 參考文獻(xiàn)80-84
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果84-85

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