基于SAR图像的城市形态时空变化的研究 ——以北京市为例

基于SAR图像的城市形态时空变化的研究 ——以北京市为例

论文摘要

城市形态是城市这一复杂巨系统中的重要体现,定量研究城市形态对城市科学管理和规划具有重要的实践意义。 本文首先对城市形态的研究作了回顾,了解国内外在这一领域的研究成果和进展状况。其次讨论了研究城市形态的手段和工具随着信息时代的到来发生很大的变化,遥感技术为城市研究提供了重要的数据源,GIS为城市研究提供了强有力的工具。这两者的结合为城市化研究带来新的课题。在此基础上,本文利用遥感技术和地理信息系统,从SAR图像中提取了城市建筑覆盖区专题信息,为进一步研究城市形态提供了数据支持。 早期由于受到分辨率和成像系统的影响,雷达在城市探测应用方面的研究比较少,成像雷达技术的出现为城市遥感带来新的应用潜力。大量机载SAR的高质量图像改变了人们对雷达遥感空间分辨率不高的旧观念,而雷达的全天候工作的特点更使人刮目相看。最近几年,雷达在探测城市方面的应用逐渐增加。 微波信号对城市建筑区比较敏感,可以识别出城市和郊区的边缘,SAR图像对城市的研究是对光学图像的一个重要的补充,而用SAR图像对城市形态的研究目前在国内外还尚未多见,因此本文的研究具有一定的前沿性。 本文基于以上的研究状况,针对SAR图像中提取的城市形态,以北京市为例对自1995年到2002年间的城市形态随时间在空间上的变化情况进行了分析。从对微波信号对城市典型地物的成像机理进行分析后,利用纹理信息和ART-Ⅱ神经网络开展了对SAR图像的分类的研究,并提取出城市建筑覆盖区专题信息。利用提取的城市建筑覆盖区的专题信息,借助GIS工具和分形学理论对北京市的城市形态进行了深入的研究和分析,从两个方面研究了城市形态的变化特征,一是研究城市形态的自身的演化特征,将城市区域分为四个方向进行研究,分析了城市扩展方向和在每个方向的演化特点和规律。通过对城市形态的度量,研究了城市形态的分形特征,说明城市形态随着时间变化,其复杂性和稳定性的变化情况;二是分析城市形态变化规律,包括城市扩展方向和扩展规模的差异程度分析。城市的扩展方向分四个方向进行研究,对每个方向扩展的差异程度进行了分析。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 选题意义
  • 1.1.1 城市化研究需要遥感数据的支持
  • 1.1.2 雷达数据在城市景观研究中扮演不可或缺的作用
  • 1.1.3 SAR图像信息提取手段需要更进一步的研究
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 国外相关研究与实践过程、成果及趋势
  • 1.2.2 研究方法概述
  • 1.2.3 雷达在城市研究中的应用概况
  • 1.3 研究的主要内容
  • 1.4 本文的组织结构
  • 第二章 城市形态及研究方法
  • 2.1 城市形态的定义
  • 2.2 城市形态的特征
  • 2.2.1 城市形态的静态特征
  • 2.2.2 城市形态的动态特征
  • 2.3 城市形态的构成要素
  • 2.4 城市形态的研究方法
  • 2.5 研究城市形态的新方法与新技术
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 城市中雷达参数与目标的关系及城市典型目标散射特性
  • 3.1 城市中雷达参数与目标的关系
  • 3.1.1 雷达波长
  • 3.1.2 极化
  • 3.1.3 入射角/俯角
  • 3.1.4 视向
  • 3.2 城市中典型目标的散射特征
  • 3.2.1 居民地
  • 3.2.2 建筑物
  • 3.2.3 道路
  • 3.2.4 水体
  • 3.3 雷达系统参数和成像特点
  • 3.4 试验区和实验数据情况
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 地统计学纹理在SAR图像分类中的应用
  • 4.1 纹理分析和纹理测量
  • 4.1.1 纹理的描述和分析方法
  • 4.1.2 纹理的空间频率特性
  • 4.1.3 遥感图像中常用的纹理测量方法
  • 4.2 SAR图像纹理信息特点
  • 4.3 基于地统计学纹理的SAR图象分析
  • 4.2.1 地统计学理论
  • 4.2.2 基于自然对数半变异函数的SAR图像纹理分析
  • 4.4 基于地统计学方法纹理分类的试验
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 基于ART-Ⅱ神经网络的SAR图像分类和城市建筑覆盖区专题信息提取技术
  • 5.1 遥感图像分类原理
  • 5.1.1 遥感图像监督分类
  • 5.1.2 遥感图像非监督分类
  • 5.1.3 遥感图像的分类方法
  • 5.2 SAR图像的分类问题
  • 5.3 基于纹理特征和ART-Ⅱ神经网络分类器的SAR图像分类
  • 5.3.1 有监督学习模式分类器ART-Ⅱ
  • 5.3.2 ART-Ⅱ结构
  • 5.3.3 基于Matlab的ART-Ⅱ神经网络分类器的实现
  • 5.4 样本分离度与精度评价方法
  • 5.4.1 分离度的计算
  • 5.4.2 分类精度的评价
  • 5.5 城市覆盖区专题信息的提取
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 北京市城市形态的时空演化分析
  • 6.1 城市地理中的分形几何学
  • 6.2 城市形态的度量标准
  • 6.3 分形几何学与城市形态的度量
  • 6.3.1 分形几何学的基本思想
  • 6.3.2 分形维数的类型
  • 6.4 北京市城市形态的演化方式
  • 6.4.1 城市建筑区面积的深化特征
  • 6.4.2 城市扩展的空间分析
  • 6.4.3 北京市城市形态的演变过程
  • 6.5 北京市城市形演化的与人口的关系
  • 6.6 北京市城市形演化的特征分析
  • 6.7 城市形态与规划的实证研究
  • 6,8 本章小结
  • 第七章 结论与展望
  • 7.1 论文的特色及创新点
  • 7.2 存在问题与展望
  • 参考文献
  • 攻读博士期间第一作者发表论文
  • 致谢
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