【摘 要】
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城市建成区是指在行政区范围内,征收土地的地段和已经发展建设起来的非农业生产建设地段,城市建成区的大小可以直接反映出城市的人口、经济、文化发展情况。因此,对城市建成区的准确提取,有助于辅助政府决策、引导人口流向、实施产业结构调整和企业规模管理。城市建成区的提取可以采用单源遥感数据或多源遥感数据。单源遥感数据城市区域地物较为复杂、光谱信息差异较大,会造成城市区域和非城市区域建成区光谱易混淆的问题,而多
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城市建成区是指在行政区范围内,征收土地的地段和已经发展建设起来的非农业生产建设地段,城市建成区的大小可以直接反映出城市的人口、经济、文化发展情况。因此,对城市建成区的准确提取,有助于辅助政府决策、引导人口流向、实施产业结构调整和企业规模管理。城市建成区的提取可以采用单源遥感数据或多源遥感数据。单源遥感数据城市区域地物较为复杂、光谱信息差异较大,会造成城市区域和非城市区域建成区光谱易混淆的问题,而多源遥感数据包括夜光遥感数据、Landsat 8 OLI遥感数据,可以弥补光谱易混淆的问题,但同时存在空间分辨率低和灯光溢出等问题。针对以上问题,本文采用机器学习方法对城市建成区进行提取。机器学习方法具有精度高、运算快、不需要人工干预等独特的优势,已经成为了建成区提取中的热门方法。因此,本文研究了基于随机森林的多源遥感数据建成区提取方法。具体研究内容如下:（1）针对夜光遥感数据,从拍摄天气、拍摄角度两方面分析夜光遥感影像的灯光溢出原因,探讨影像质量对后期城市建成区提取的影响。为了解决夜光遥感数据空间分辨率低、灯光溢出等问题,本文基于模糊聚类算法和均值法,融合夜光遥感数据的时间序列信息、空间维度上邻域信息和兴趣点数据（Point Of Interest,POI）,提出了融合夜光时空信息和POI信息（Fuzzy C-means Clustering Spatio-temporal Point of Interest,FCM-STP）指数。基于FCMSTP指数,计算了人类居住指数。实验表明,基于FCM-STP指数计算的人类居住指数贡献度,普遍高于基于原始夜光遥感影像计算得到的人类居住指数,在实验的4个城市中,最大范围提升了25.74%。（2）提出了顾及改进人类居住指数特征的随机森林建成区提取方法。针对随机森林特征值库是影响随机森林提取城市建成区的主要因素,分析了单源遥感数据光谱易混淆的问题,从多源遥感数据角度考虑,加入了夜光遥感数据和兴趣点数据,即改进的人类居住指数,提出多源遥感数据的随机森林建成区提取方法。将本文方法与单源遥感数据的随机森林建成区提取模型相比,总体精度最大范围提升了7.52%,Kappa系数最大范围提升了14%。实验结果表明本文方法是可行的。该论文有图35幅,表15个,参考文献73篇。
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