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基于遥感影像的城市绿地信息提取及分析

黎薇  
【摘要】: 目前,随着遥感技术的迅速发展,特别是遥感影像处理水平的提高,遥感在社会各领域的应用日益广泛。在城市规划方面,利用遥感可以实现土地利用的动态监测,空气质量的监督控制,城市生态环境规划建设等。近年来,国内外许多城市将遥感技术应用到绿地信息提取中,以动态掌握绿地覆盖面积,优化绿地空间结构,这不仅可以实现城市绿地的整体规划,同时对于改善生态环境,提高城市的可持续发展潜能具有重要的实际意义。 论文以上海市2003年的ETM遥感影像为数据源,对影像进行校正、裁剪、光谱增强等一系列的预处理,然后通过监督分类、非监督分类和模糊C均值聚类三种方法分别对上海市地物类型进行分类,提取绿地信息;并以普陀区为例,对三种分类方法进行了比较分析。研究结果表明,从分类总体效果来看,模糊C均值分类方法优于监督分类,而监督分类又优于非监督分类。然后,根据三种方法得到的上海市绿地信息,对上海市绿化建设现状进行了分析,在此基础上提出了未来的发展目标及建设措施。最后,提出了模糊C均值方法的尚存的一些不足之处。 论文的特色及创新之处在于:针对遥感影像中的混合像元,引入了目前最流行的模糊C均值聚类方法,它是结合模糊集理论和K-均值聚类方法而提出来的适合进行软划分的模糊聚类分析方法。FCM方法对于遥感影像中存在的模糊性和不确定性,能较好的根据隶属度对混合像元加以判别,这对于反映地物的实际情况,能得到更加准确的效果。


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