城市扩张遥感监测(基于ENVI)教学教材.ppt

城市遥感概述 ;城市遥感调查的主要技术流程 ;城市扩张遥感监测 ;国内城市扩张研究现状;国外城市扩张研究现状; 目前，国内外对城市扩展的研究主要集中在以下三个方面: 一是研究城市扩张的规律及形式; 二是城市扩张的驱动力机制的分析研究，即分析推动城市地域扩张的原因是什么; 三是针对城市扩张所应采取的措施。 ;遥感监测城市扩张的原理与方法 ;归一化建筑用地指数(NDBI) ;典型地物在Landsat TM影像上的光谱曲线 ;以武汉TM数据为例 首先对图像进行预处理得到标准假彩色影像(r4g3b2);在ENVI-Basic Tools-Band Math中利用公式float(b1)-float(b2) 与float(b1)+float(b2)， 然后做比值运算得到NDBI图;在ENVI -Basic Tools-Band Math中利用公式： (b1 ge 0)*1+(b1 lt 0)*0，ge 、lt分别表示“大于等于”和“小于”，得到NDBI二值化图。 ; 由于城镇用地TM5波段和TM4波段的差异远不如构建植被指数的波段之间???差异来的明显。在Landsat TM影像上DN值TM5高于TM4的除了城镇用地还有裸地以及含土壤背景信息的低密度植被覆盖区。通过与Landsat TM标准假彩色影像对比发现低密度植被覆盖区也被提取出来了。因此，利用NDBI提取城镇用地的精度必然会受到一定程度的影响。;改进的归一化裸露指数(MNDBI) ;在ENVI-Basic Tools-Band Math中利用公式float(b1)+(1-float(b2))， 得到MNDBI图; 图a和图b分别是NDBI和MNDBI中心位置的剖面线灰度值分布图，可以很明显的看出，改进的NDBI对图像有增强作用，灰度值的变化范围较之NDBI变化很大，突出了城市信息，使其与周围地物的反差增大，有利于提取城市信息。 ;图a NDBI图像中心灰度值剖面图;图b MNDBI图像中心灰度值剖面图 ; MNDBI是对NDBI的改进突出了城市信息，使其与周围地物的反差增大，有利于提取城市信息。但是，它需要不断人为尝试选取MNDBI的阈值，最终获得较好的提取效果。因此其结果仍然不够客观。 ;城镇用地指数(ULI) ;在ENVI-Basic Tools-Band Math中利用公式float(b1) － float(b2)与float(b1) + float(b2)，然后做比值运算得到NDVI图。 ; 利用ULI提取城镇用地是在NDBI的基础上引入了NDVI，并在两者归一化的基础上进行求交运算。 在ENVI-Basic Tools-Band Math中利用公式: float(b1) and float(b2) 得到ULI图。;在ENVI-Basic Tools-Band Math中利用公式： (b1 ge 0)*1+(b1 lt 0)*0得到ULI二值化图。;方法名称;然后能过对假彩色影像进行人工目视解译，并且对其野外勘察验证，与NDBI图、ULI图进行对比分析，以检验其提取城镇用地的精确度。;NDBI提取城镇用地精度分析