研究以陸地資源衛(wèi)星Landsat系列為數(shù)據(jù)源,以文獻綜述的形式歸納了現(xiàn)有建成區(qū)定義,探索了其邊界劃分的方法,實施了中心建成區(qū)的遙感影像提取,并進行了縣域中心城市空間擴張分析。研究選取了兩種提取方法。光譜提取方法上,選擇建筑物分類精度較好的支持向量機法,結合基于規(guī)則的面向對象法進行二次提取進而得到縣域中心城區(qū)信息;紋理提取方法上,通過分析訓練樣本在灰度共生矩陣中紋理均值的波段趨勢,并結合NDBI指數(shù)的原理建立TNDBI指數(shù),重新選擇訓練樣本執(zhí)行監(jiān)督分類并進行分類后處理得到中心建成區(qū)。通過疊置分析兩提取結果最終得到中心建成區(qū)。運用Arc GIS平臺,對縣域中心城市遵化、遷安、遷西、樂亭、灤縣、灤南、玉田的空間擴張數(shù)量特征、形態(tài)特征、擴張方位特征、擴張合理性的變化進行分析,并構建回歸方程進行評價城市擴展與經(jīng)濟指標增長擬合程度。在選擇回歸方程上,研究比較了多元最小二乘法和多元穩(wěn)健估計法在抗差性上的效果,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間差異性不大時,穩(wěn)健估計的擬合方程較為精確,反之兩者的擬合程度相似。唐山縣域城市空間擴展差異性較大,各縣域均在向有利城市發(fā)展的方向擴張,影響縣域城市發(fā)展的驅動力因素為政府稅收和產(chǎn)業(yè)機構... 

【文章來源】：華北理工大學河北省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

技術路線圖

華北理工大學碩士學位論文-16-第3章基于遙感的建成區(qū)邊界信息提取由于研究時序跨度時間長，本研究所用影像分為了兩類（TM和OLI）本研究提出兩種中心建成區(qū)的提取方法。在提取之前首先進行裁剪、融合、光譜分析等圖像預處理。方法1：采用NDBI指數(shù)的波段運算，對比最佳波段組合的影像圖，在波段運算后的圖上選擇訓練樣本執(zhí)行監(jiān)督分類，根據(jù)第二章所述的建成區(qū)概念，結合基于規(guī)則的面向對象法提取中心建成區(qū)；方法2：通過基于紋理的灰度共生矩陣構造指數(shù)，進行自動提取建成區(qū)。3.1研究區(qū)概況唐山位于華北地區(qū)偏東北方向。包含7個縣域城市分別為遵化、遷西、遷安、灤縣、灤南、樂亭、玉田縣，其中遵化和遷安經(jīng)國家批準撤縣改市。唐山市北部為山區(qū)，中南部以下為平原區(qū)，高程由北至南依次下降。北部環(huán)山地區(qū)包含遵化、遷西、遷安，中部平原有灤縣、樂亭，沿海區(qū)域為灤南、樂亭。如圖3。圖3研究區(qū)DEM圖Fig.3DEMmapofstudyarea

華北理工大學碩士學位論文-18-3.3研究方法機器對圖像進行地物自動分類是通過算法分類器考慮不同地物的光譜、紋理、空間等特征，按照地物亮度值相近的方法將同類地物歸為一個集合中，分別將不同類的地物歸入相互不重疊的集合里。本實驗進行解譯遙感影像并提取中心建成區(qū)的步驟如圖4。圖4提取中心建成區(qū)路線圖Fig.4Extracttheroadmapofthebuilt-upareaofthecenter根據(jù)不同影像的特點選擇合適的分類器可以完成更為準確的分類。分類法是分類器其中的一種算法，一般常用最大似然法、支持向量機法、基于規(guī)則的面向對象提取法等。根據(jù)研究目的選擇合適的分類方法既可減少冗余的實驗，并且還能夠提升實驗效果。1）參考相關文獻并獲取研究區(qū)域影像數(shù)據(jù)，依據(jù)實際情況和研究目標選擇合適的提取建成區(qū)邊界的方法。2）為獲取真實的地物特征及提取邊界的準確性，將研究區(qū)域影像進行必要的


本文編號：3443211