论文基于遥感影像的城市绿地信息提取与分析是适合遥感影像论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关遥感影像开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：目前遥感技术尤其是遥感影像技术的处理水平越来越高,其在城市绿地信息提取中的应用能够使做到城市规划、国土等部门对城市绿地覆盖面积进行动态掌握并优化,因此做到到了越来越广泛的应用.文章通过对遥感影像的处理方法进行分析,对城市绿地信息提取与分析过程中遥感影像技术的应用进行了简要探讨.
关键词：遥感影像；城市绿地；信息提取与分析
1.遥感影像与城市绿地概念
遥感影像是建立在遥感技术的基础之上的,不同的物体都有其特定的光谱特性,遥感技术主要是运用遥感卫星、飞行器以及传感器等设备对地面物体的电磁辐射信息进行收集,从而获得地面物体的信息.遥感影像便是这些信息进行分类、收集并成像后的相片,遥感影像多指航空相片和卫星相片.城市绿地是整个城市生态环境系统中的重要子系统,对于整个城市的生态环境质量与城市居民的生活水平有着重要影响.因此,对绿地信息进行动态掌握,有助于提高城市的整体生态水平、优化绿地空间分布结构,实现城市的可持续发展.在对城市绿地信息进行提取过程中,遥感影像技术优势巨大,观测范围广、信息采集量大且影像清晰,收集方法多且耗时少,在经济性与效率性方面尤其突出.
2.遥感影像处理方法
2.1遥感影像处理内容.遥感技术的最终目的是对探测事物的属性进行获取,对应到城市绿地信息提取中,就是对绿地类型、覆盖范围、结构分布甚至绿地植被的信息进行掌握与了解,为后期城市绿化系统规划提供基础.在遥感影像的运用过程中,需对遥感影像在成像过程中的误差率进行降低,提高影像中的有效信息.遥感影像的处理一般需要经过影像校正、变换、增强与分类等几个步骤,借助于现代计算机技术,对遥感影像进行处理.分类过程主要包括分类模版的建立与评价、影像分类提取与精度评价等.
2.2遥感影像处理方法.在遥感影像处理过程中,通常有以下几种处理方法.首先,是监督分类提取方法.监督分类也称为训练分类,其主要原理是通过对影像上的不同类别分别设定训练区,然后运用计算机将影像上其他区域与设定区进行分析比较,将满足一定相似度的区域归类到相同样本中.其主要过程如下,对特征波段、训练区与训练分类器进行选择,然后进行分类,最后按照一定的分类精度对其进行评价.监督分类法又包含最小距离分类、马氏距离分类、平行体分类和最大似然分类等,这些分类法各有优点,但总体上都具有计算耗时时间短、且考虑类型内部变化等.其次,是非监督分类法.该分类方法采用统计的原理,对影像中本身的统计特征与分布情况进行非干预分类,即在进行分类之前不对影像内容与类别进行人为辨别,因此非监督分类法的优势在于^为影响因素较少,自动化程度高,且对具体的地物知识没有要求限制.非监督分类方法不依赖样本,通过像元间的相似性进行分类与合并.最后,是模糊e均值方法,遥感影像中通常包含多种地物混合体,因此其光谱特性也属于混合状态,该方法正是基于这种特性,通过对地物的光谱进行辨别,判断其光谱的隶属类别,从而达到分类的目的.常见的有模糊c均值算法（FCM）与模糊C均值聚类算法,前者主要是在目标函数优化的基础上发展而来,优点是对数据聚类中心的隶属程度采用数值来表示,不依赖聚类中心,能够充分发挥模糊数学的优势,后者则主要以硬C均值算法为基础.
3.基于遥感影像的城市绿地信息提取与结果分析
3.1城市绿地信息调查.在城市绿地信息提取应用过程中,首先需要对城市绿地信息进行调查,包括城市绿地的光谱特征、遥感技术应用以及主要植被的指数类型等.城市绿地的光谱特征主要指的是各类植被的光谱特征,识别过程中主要依据反射率,通过分析不同的植反射率涨落区别,对植被类型进行判别.此外,城市植被具有分布不规律但图案规则,同时栽种密度大、种类多的特点,这类特点常用作于城市绿地遥感特征识别.遥感技术应用主要对城市的自然环境、绿色植物树种、草地、防护绿地等历史信息与城市往年调查结果进行对比分析,便于提高后期遥感影像分类精度.主要植被的指数类型指的是能够反映城市绿地植被的覆盖程度以及生长活力的一个参照指标,是对于植被、土壤性质、环境影响的一个综合指数,该指数能够对遥感影像的解译进行增强,在城市绿地信息评价与识别方面被广泛应用.
3.2遥感影像信息提取.遥感影像信息的提取主要是对影像中的同类地物进行归类提取.由前文可知,提取过程中主要采用监督分类、非监督分类以及模糊C均值方法进行.以某城市绿地信息提取为例,采用影像监督分类的方法进行.在该城市绿地信息中,将地物类型分成水体、绿地、耕地、城镇以及新开发建设用地五种类型,然后按照监督分类步骤进行分类.在完成分类模板的定义评价之后,做到到其类别可能性矩阵图,以及分属于不同类型的区域.然后依据此可能性矩阵对该城市绿地影像进行聚类分析与判断,生成各地物类型面积统计表,并依据影像的光谱特征对地物类型进行处理,做到到最终的分类结果.最后,通过随机抽样的方法对分类结构进行分类精度评价与实际考察检验,对检验过程中做到到的一系列随机采样点,运用相应的精度评价模块与计算矩阵,做到出该城市绿地信息中水体、绿地、耕地、城镇以及新开发建设用地的分类精度指数后,与监督分类精度要求进行对比,看是否符合要求.
3.3遥感影像结果分析.在对城市绿地遥感影像的结果分析中,首先依据实际情况选用合适的分类方法,例如,某地区的监督分类过程中,由影像内容可做到出绿地主要集中在北部且呈块状分布,有小块绿地的区域主要是城市公园,城镇集中在中南部,而新开发建设用地则集中在西北地区等.其次,依据遥感影像分析结果,结合城市往年的历史数据和未来的城市规划数据,对该城市的建设现状以及未来建设目标制定相应的目标与措施.总结：国家城市化进程逐渐加快,而自然生态环境正受到严重的破坏,因此,城市绿地信息成为国家进行规划的重要参考,通过遥感影像对城市绿地信息提取与分析,能够为城市建设规划提供合理的方案参照与依据,在宏观上促进城市绿色系统的建设与调控,为改善城市生态环境做出贡献.
总结:本论文可用于遥感影像论文范文参考下载，遥感影像相关论文写作参考研究。
参考文献：
1、 遥感影像支持下城市交通和绿地协调 摘 要：文章首先对城市机动车排放的污染物中成分含量较高的氮氧化合物（NOx）、一氧化碳（CO）、碳氢化合物（HC）和可吸入颗粒（PM）等四种物质。
2、 基于RS海口城市绿地其生态效益演变 摘 要 以1990、2000、2006和2015年Landsat TM ETM遥感影像为数据源，从城市整体和行政区不同空间尺度分析26 a间海口。
3、 基于辅助信息遥感影像信息提取 摘要：选取陕西省咸阳市三原县作为研究区，利用遥感ENVI软件，对2006年6月SPOT5影像的土地利用信息进行解译。通过对影像中耕地、园地、林地。
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5、 利用遥感影像城市绿地信息提取方法 摘 要：对城市绿地进行科学的分类，并具有针对性的进行规划和建设，才能进一步的提升城市绿化覆盖率，才能够进一步提升城市绿地规划的有效性。本文主要研。
6、 高光谱遥感影像技术现状和应用 摘要：遥感作为一种常用的地质勘查技术，具有更为分辨率高、图谱合一等优势和特点。因此被广泛地应用到地质、环境监测、农林资源调查、海洋研究等等方面。。