导读:本文包含了城市扩展监测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:中国东部沿海,DMSP,OLS,夜间灯光影像,城市扩展
城市扩展监测论文文献综述
林中立,徐涵秋,黄绍霖[1]（2019）在《基于DMSP/OLS夜间灯光影像的中国东部沿海地区城市扩展动态监测》一文中研究指出美国国防气象卫星搭载的业务性线性传感器(DMSP/OLS)所获取的夜间灯光影像数据,能够客观地反映人类对城市建成区的开发建设范围与强度,已广泛地应用于城市扩展的动态监测。本文利用不变目标区域法对长时间序列DMSP/OLS夜间灯光影像进行辐射校正,基于校正后的影像对2001-2013年中国东部沿海地区的城市建成区范围进行提取,结果表明:①建成区面积从2001年的7550 km~2,增加到2013年的21 650 km~2,共扩展了14 100 km~2,虽然建成区面积呈逐年增加的趋势,但其扩展速率则在逐步减缓,城市重心逐渐向南转移;②在空间上形成了京津唐、长江叁角洲和珠江叁角洲3城市群,研究发现京津唐的中小城市面临难以获得发展资源的问题,导致了该地区发展的不平衡;③综合分析建成区扩展和经济统计数据,结果表明人口和经济是建成区扩展的主要驱动因子,但同时城市快速扩展也给东部沿海地区带来了一定程度的用地浪费问题;④由于DMSP/OLS夜间灯光影像受到自身空间分辨率的限制和灯光过饱和的影响,易造成城市建成区边缘细节部分的错提。新一代Suomi NPP/VIIRS夜间灯光影像在空间和光谱分辨率上均有较大提高,在后续的研究中应充分挖掘其数据优势,以期提供更加精准的城市扩展动态监测。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2019年07期）
管佳,陈成,石晓峰[2]（2018）在《局部等值线树算法在南京市城市扩展监测中的应用》一文中研究指出随着经济的迅速发展和人口的快速增长,我国城市城市化进程不断地加快。合理的城市发展规划对城市的社会经济发展会起到积极的推进作用。因此研究提出了一种新的识别城市区域的方法,即以南京市为研究对象,将夜间灯光数据视为一个类似于数字高程模型(DEM)的连续表面,通过绘制夜间灯光亮度的等值线图并利用局部等值线树(localized contour tree)算法识别城市区域。加之对南京市2013-2017年扩展情况进行分析,将对于其他城市的发展规划具有借鉴意义。(本文来源于《江苏省测绘地理信息学会2018年学术年会论文集》期刊2018-12-07）
张琴琴,刘斌,杜清,张晓瑜[3]（2018）在《塔里木河流域城市扩展遥感监测分析——以库尔勒市为例》一文中研究指出以塔里木河流域重点监测区库尔勒市为研究区,利用2000、2006、2009、2012和2014年5期遥感影像解译资料,选取综合评判城市发展的扩展速率、扩展强度、城市紧凑度和分形指数4个指标,分析了库尔勒市建设的动态变化和发展趋势,为综合评价塔里木河流域发展态势提供依据。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2018年11期）
程洋[4]（2018）在《中原城市扩展及区域SO_2空间分布遥感监测研究》一文中研究指出2017年中国城市化率已达到58.52%。城市化和工业化进程的加速推进加剧了大气污染程度,迫切需要有效而及时地解决大气污染的监测、防范与治理问题。快速、准确地把握城市化扩展情况,是降低和防范城市化过程中所产生大气污染问题的有效途径。痕量气体SO_2是困扰中国城市空气质量的主要污染物之一。研究城市化扩展对大气污染的影响,可为新型城市化建设的大气污染治理提供参考依据。本文选取中原城市群为研究区域,首先利用MODIS数据获得生物物理成分指数(Biophysical Composition Index,BCI)图像,结合夜间灯光数据(Nighttime Light,NTL)与BCI指数提出一种BCI辅助夜光数据指数(BCI Assisted NTL Index,BANI)提取城市用地信息,得到城市用地分布。其次,采用OMI二级数据产品,利用波谱对差值残差法对SO_2浓度进行反演,得到SO_2柱浓度的空间分布特征。最后,利用TASI航空高光谱热红外数据,采用杂波匹配滤波法和膨胀扩张的思想对SO_2进行监测,获取其污染源及扩散痕迹。主要研究内容如下:(1)提出一种获取城市用地信息的方法。将BCI指数和夜间灯光数据相结合提出了BANI指数,用于提取中原城市群城市用地。该方法可以在细微特征上更准确的描述城市建成区,且轮廓较为细致。同时,相比于NDVI SVM提取方法该方法平均总体精度(OA)提高了6.67%,平均Kappa系数提高了0.28。尤其对地表不透水面、裸土、植被混合程度较高的城市,精度提高最明显,总体精度最高可提高9.77%,Kappa系数最高可提高0.4。BANI指数方法是一种能够提取城市用地信息的准确而可靠的方法,且对于发展中的中、小型城市更具备优势。(2)得到中原城市群2007-2017年城市动态变化及区域SO_2时空变化特征。通过BANI指数法获得2007-2017年间中原城市群城市动态变化,利用OMI数据反演的SO_2浓度数据,获得SO_2柱浓度时空分布特征。对以上变化及特征进行分析,包括整体趋势及单个城市的特征分析。(3)提出一种航空高光谱热红外SO_2气体监测算法。以TASI航空高光谱热红外数据为数据源,提出一个航空高光谱热红外痕量气体检测算法,基于杂波匹配滤波(Clutter matched filter,CMF)算法,将膨胀扩张思想引入算法,进而对高光谱热红外图像中的痕量气体进行识别和检测。通过与地表温度结果的对比,该方法可以反映痕量气体的扩散趋势和扩散轨迹。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)》期刊2018-06-01）
卓嵩,郭神福,张荞[5]（2018）在《面向城市扩展动态监测的时空数据聚合管理》一文中研究指出随着城市的发展,在对其开展空间格局变化监测过程中,各监测周期累积的结构化、非结构化数据种类和体量不断增加,缺乏科学组织和统一管理;另一方面,部分数据已经存储在各自已有的数据库中,再次提取建库会导致数据冗余,增加数据管理和更新的难度及成本。本文以天府新区2015年和2016年两期发展变化监测为例,分析遥感影像、空间化数据、非空间化数据和统计分析模型四类数据流转方式,利用维度建模思想,设计基于服务的分布式时空数据聚合管理模型,实现数据的一体化管理和高效聚合,为多任务下多源异构时序数据组织和管理提供支撑。(本文来源于《测绘》期刊2018年01期）
陈小月[6]（2017）在《基于RS/GIS的城市扩展动态监测及预测模型分析》一文中研究指出城市化在发展过程中会造成生态环境的破坏及土地资源浪费等问题,因此为了保护环境、维持生态平衡,城市的合理有效的规划是研究的重点。南昌市作为生态文明省-江西省的省会城市,城市化进程和生态保护的矛盾异常突出。本文利用时序的Landsat影像对南昌市主城区2000年-2014年的城市建筑用地扩展进行研究,了解其扩展的时空特征,分析扩展的影响因子,从而在CA模型的基础上,建立适合南昌市城市发展的模拟模型,并对2020年南昌市城区进行模拟,本文所做的工作主要体现在以下四个方面:(1)基于多时相与多源的南昌市遥感影像利用建筑指数(NDBI)提取遥感影像中地物光谱特征,并结合SEaTH算法,获取最优的训练样本,以获取的最优训练样本为基础,采用SVM对遥感影像进行分类,得到相应的土地利用分类图。(2)利用土地利用转移矩阵对南昌市城市扩展的时空特征进行分析。根据得到的土地利用分类图,利用GIS技术分别提取2000、2004、2009和2014年的南昌市建设用地情况。从扩展的强度和速度等变化情况进行时间特征分析,得到南昌市主城区建筑用地的扩展经历了平缓-中速-平缓的阶段,整体上呈现出平稳发展的趋势。在空间特征上,结合重心转移方向和距离,得到南昌市城市建筑用地呈现出内部填充及外延性扩展的特征。通过主成分分析的方法对多个影响城市扩展的驱动因子进行分析,从而得出经济增长与城市人口的增加是影响城市扩展的主要驱动因子。(3)在案例推理技术和元胞自动机模型的基础上,建立基于案例推理的元胞自动机(CBR-CA)模型,利用CBR-CA模型对南昌市2004年和2014年的城市建筑用地进行模拟,结合逐点对比的方法分析,得出CBR-CA模型具有模拟精度较高的优点。最终运用CBR-CA模型对南昌市2020年的建筑用地进行模拟,能对南昌市城市扩展的相关研究提供一定技术支撑。(本文来源于《东华理工大学》期刊2017-06-13）
陈清云,汤小华[7]（2016）在《基于遥感监测的城市扩展及驱动因素研究——以1995—2015年泉州湾为例》一文中研究指出为探究泉州湾城市扩展的现状,基于1995年、2006年、2015年3个时期的Landsat-5/8 TM遥感数据并提取其城镇用地信息,利用Arcgis软件与ENVI软件采用人工目视判读和监督分类法对其进行分析。研究表明:1995—2006年与2006—2015年两个时段城市扩展明显,扩展速率分别为7.53%和5.92%。且该区域城市扩展受地形因素的影响较大,人口、经济以及政策等因素均对其也有一定影响。(本文来源于《黎明职业大学学报》期刊2016年03期）
马晶,毕强,吴铁婴,崔利[8]（2015）在《吉林市城市扩展监测及模拟研究》一文中研究指出随着我国城市化进程的加快,其引起的城市数量的增加和城市规模的扩大已经引起学术界广泛的重视,定期或不定期地获得城市扩展信息、了解城市动态变化趋势,可为城市土地资源的规划和管理提供有力的依据。本文基于元胞自动机(CA)原理,充分利用CA在土地利用空间格局演化模拟和空间局部优化方面的优势特点,结合遥感和GIS技术建立城市空间扩展CA模型,对吉林市建成区的演化过程进行模拟。结果表明,开发的CA模型具有较好的模拟效果。(本文来源于《测绘通报》期刊2015年02期）
方刚[9]（2014）在《宿州市城市扩展的遥感动态变化监测与评价》一文中研究指出以安徽省宿州市为研究对象,分别从Landsat TM/ETM+和Landsat 8遥感影像提取1987年、2000年、2005年和2013年四个时期的土地利用信息,每个时相的遥感影像分为建设用地、林地、水体和耕地四类,从城市建设用地扩展速度、扩展强度、分形维数、稳定性指数、城市扩展弹性系数、城市扩展方向等方面详细分析了26年来宿州市城市扩展的时空变化.研究结果表明:宿州市城市建设用地面积一直持续增加,扩展速度进一步加快,扩展强度也进一步增强.1987—2013年,建设用地面积净增50.67km2,扩展速度为5.18%,扩展强度为1.63.城市空间格局由填充式逐渐向外延式转变(即由老城区向外延伸扩展),主要向南、北、东南和西北方向发展.(本文来源于《沈阳大学学报(自然科学版)》期刊2014年04期）
李海峰[10]（2013）在《德阳市城市扩展及地表植被覆盖变化的遥感动态监测与分析》一文中研究指出选取四川省德阳市为研究对象,以1988年、2007年和2010年叁期TM遥感影像为数据源。运用仿植被指数法和监督分类相结合的方法自动提取建成区范围,采用归一化植被指数估算各年份植被覆盖度并将其划分为5个等级,然后运用转移矩阵法研究植被覆盖度的时空变化规律。结果表明:(1)德阳市1988年建成区面积为9.856 km2,2010年建成区面积达到38.338 km2,年均增加1.295 km2;(2)1988年德阳市建成区高植被覆盖度和较高植被覆盖度所占比例较大,分别为24.43%和21.79%,2007年和2010年德阳市建成区中植被覆盖度和较低植被覆盖度所占比例较大,分别为34.33%、32.82%和38.99%、27.79%;(3)1988~2007年间植被覆盖度等级升高区面积最大为17.208 km2,占总面积的44.88%;2007~2010年间植被覆盖度等级降低区面积最大为11.539 km2,占总面积的30.10%。由此可见,1988~2007年德阳市建成区植被覆盖度呈下降趋势,2007~2010年则呈现上升趋势。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2013年11期）
城市扩展监测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着经济的迅速发展和人口的快速增长,我国城市城市化进程不断地加快。合理的城市发展规划对城市的社会经济发展会起到积极的推进作用。因此研究提出了一种新的识别城市区域的方法,即以南京市为研究对象,将夜间灯光数据视为一个类似于数字高程模型(DEM)的连续表面,通过绘制夜间灯光亮度的等值线图并利用局部等值线树(localized contour tree)算法识别城市区域。加之对南京市2013-2017年扩展情况进行分析,将对于其他城市的发展规划具有借鉴意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
城市扩展监测论文参考文献
[1].林中立,徐涵秋,黄绍霖.基于DMSP/OLS夜间灯光影像的中国东部沿海地区城市扩展动态监测[J].地球信息科学学报.2019
[2].管佳,陈成,石晓峰.局部等值线树算法在南京市城市扩展监测中的应用[C].江苏省测绘地理信息学会2018年学术年会论文集.2018
[3].张琴琴,刘斌,杜清,张晓瑜.塔里木河流域城市扩展遥感监测分析——以库尔勒市为例[J].测绘与空间地理信息.2018
[4].程洋.中原城市扩展及区域SO_2空间分布遥感监测研究[D].中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所).2018
[5].卓嵩,郭神福,张荞.面向城市扩展动态监测的时空数据聚合管理[J].测绘.2018
[6].陈小月.基于RS/GIS的城市扩展动态监测及预测模型分析[D].东华理工大学.2017
[7].陈清云,汤小华.基于遥感监测的城市扩展及驱动因素研究——以1995—2015年泉州湾为例[J].黎明职业大学学报.2016
[8].马晶,毕强,吴铁婴,崔利.吉林市城市扩展监测及模拟研究[J].测绘通报.2015
[9].方刚.宿州市城市扩展的遥感动态变化监测与评价[J].沈阳大学学报(自然科学版).2014
[10].李海峰.德阳市城市扩展及地表植被覆盖变化的遥感动态监测与分析[J].测绘与空间地理信息.2013