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国土资源遥感  2011, Vol. 23 Issue (4): 92-99    DOI: 10.6046/gtzyyg.2011.04.18
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基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析
单丹丹, 杜培军, 夏俊士, 柳思聪
中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,徐州 221116
An Analysis of Changes of Urban Impervious Surface Area Based on HJ-1 Multispectral Images and V-I-S Model
SHAN Dan-dan, DU Pei-jun, XIA Jun-shi, LIU Si-cong
Key Laboratory for Land Environment and Disaster Monitoring of State Bureau of Surveying and Mapping, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China
全文: PDF(3402 KB)   HTML  
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摘要 

选择2008年和2010年徐州市城区的HJ-1A/1B多光谱遥感图像,利用线性光谱混合模型(LSMM)、多层感知器(MLP)神经网络和自组织映射(SOM)神经网络3种混合像元分解方法,基于V-I-S(植被-不透水层-土壤)模型提取城市不透水层。对3种方法的精度分析对比表明,MLP方法优于其他两种方法,能够比较清晰地反映出徐州市城市化的发展。对两个时相多光谱影像提取的不透水层信息的分析表明,徐州市近两年的发展中心已逐渐向城市边缘地带扩展,其主要原因在于经济的迅速增长和城市化进程的加速发展。

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陈强
胡勇
巩彩兰
Abstract

In order to promote the application of the remote sensing data of HJ-1A/1B small satellite to urbanization monitoring,the authors selected Xuzhou City as the study area and chose HJ-1A/1B multispectral remote sensing images acquired in 2008 and 2010 as the data sources. After mixed pixel decomposition,the urban impervious surfaces were extracted by Linear Spectral Mixture Model (LSMM),Multiple Layer Perceptron (MLP) and Self-organizing Map (SOM) on the basis of V-I-S model. A comparison of the three methods through accuracy analysis shows that MLP is suitable for estimating the abundance of impervious surface area (ISA)from HJ-1 A/1B data, and ISA can clearly reflect the trends of urbanization.

Key wordsSatellite remote sensing    Agricultural non-point source    Pollution assessment    Application analysis
收稿日期: 2011-04-02      出版日期: 2011-12-16
:  TP 75  
基金资助:

江苏省自然科学基金项目(编号: BK2010182)及江苏省"333工程"科研项目资助计划项目(编号: 2009-32)共同资助。

通讯作者: 杜培军(1975-),男,教授,博士生导师,主要从事遥感信息工程、地理信息科学与技术领域等方面的研究。Email: dupjrs@126.com。
作者简介: 单丹丹(1986-),女,硕士研究生,主要研究方向为遥感图像处理与模式识别。
引用本文:   
单丹丹, 杜培军, 夏俊士, 柳思聪. 基于HJ-1数据和V-I-S模型的城市不透水层变化分析[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(4): 92-99.
SHAN Dan-dan, DU Pei-jun, XIA Jun-shi, LIU Si-cong. An Analysis of Changes of Urban Impervious Surface Area Based on HJ-1 Multispectral Images and V-I-S Model. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2011, 23(4): 92-99.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2011.04.18      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2011/V23/I4/92



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