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新增建设用地是城市建设的重要组成部分,其准确提取可协助城市规划和管理者掌握城市发展趋势与发展速度,实现动态监测与综合分析。欧空局Sentinel系列遥感卫星面向社会免费共享10m分辨率的可见光、近红外和后向散射数据,可用于低成本、精准高效地提取新增建设用地。为准确提取新增建设用地,研究提出了一种应用多时相Sentinel数据和集成学习算法的面向对象新增建设用地提取方法,分析了南京市2016-2019年的新增建设用地分布特点。论文主要研究内容和结论如下:(1)构建了多时相Sentinel-1A和Sentinel-2A数据中用于新增建设用地提取的混合特征集。基于多时相Sentinel-1A和Sentinel-2A数据,提取了包括光谱特征(蓝光反射率、绿光反射率、红光反射率、近红外反射率、NDVI、EVI、NDWI、KT变换得到的土壤亮度、绿度和黄度)、纹理特征(主成分分析的第一主成分PCA1及计算其灰度共生矩阵得到的均值、方差、协同性、反差性、非相似性、熵、角二阶矩和相关性8个纹理算子)和后向散射特征(VH和VV)在内的21维特征,分析了包括建设用地在内各种地类的光谱和空间特征。基于构建的特征集进行面向对象分割、全域均值滤波和归一化,组合两时相的特征集得到用于新增建设用地提取的数据集。(2)提出了一种基于集成学习的新增建筑用地提取方法。基于随机森林、旋转森林、支持向量机、极限学习机等多分类器,运用精度加权投票法构造集成学习算法,通过二值分类直接提取特征集的新增建设用地。比较各基分类器及集成学习的提取精度,同时比较提出的直接变化提取策略和分类后比较策略的提取效果,发现基于多分类器集成学习的直接变化提取法的效果最优,精度高于单分类器效果或分类后比较法,提取的总体精度达0.95,Kappa系数达0.89。提取结果的“椒盐现象”较弱,地物提取完整,轮廓清晰。(3)分析了南京市2016-2019年度新增建设用地的数量、空间布局及其在生态红线区内的变化。基于南京市新增建设用地提取结果,统计全市及各行政区2016-2019年各年的新增建设用地面积,其中2016-2017年新增建设用地面积为66.3191 km2,2017-2018新增54.7966 km2,2018-2019新增38.6442 km2,2016-2019年总共新增153.5371 km2,占全市面积的2.3184%。生成各个年份各个行政区的新增建设用地几何重心,南京市的几何重心分布在江宁区中上部,新增建设用地的几何重心呈现出先北移后南移的趋势,但始终分布在市几何重心附近。结合生态红线区范围分析了生态红线区内新增建设用地情况,发现2016-2017年生态红线区内新增建设用地总面积4.8481 km2,2017-2018年总面积2.7464 km2,2018-2019年总面积2.8398 km2,2016-2019年总共10.0893 km2,占三年新增建设用地总面积的6.5712%,占南京市总面积的0.1523%,但一级管控区内的总面积共0.668 km2,新增建用地主体都分布在二级管控区内。