Advertisement

基于夜间灯光数据验证南京市城市建成区提取方法.pptx

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本报告通过运用夜间灯光数据,评估和验证了南京市城市建成区的提取技术的有效性与精确度。 本段落介绍了一种基于DMSP/OLS夜间灯光数据提取南京市建成区的方法,并对该方法进行了验证。由于夜间灯光数据具有覆盖范围广、数据量小、获取方便及处理相对简单等特点,常被用于城市建成区的范围提取与扩张分析。本实验以南京市为例,在对夜间灯光数据进行处理后成功地提取了该市的建成区并对其结果进行了详细的分析和验证。此方法可为城市规划和管理工作提供有价值的参考依据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • .pptx
    优质
    本报告通过运用夜间灯光数据,评估和验证了南京市城市建成区的提取技术的有效性与精确度。 本段落介绍了一种基于DMSP/OLS夜间灯光数据提取南京市建成区的方法,并对该方法进行了验证。由于夜间灯光数据具有覆盖范围广、数据量小、获取方便及处理相对简单等特点,常被用于城市建成区的范围提取与扩张分析。本实验以南京市为例,在对夜间灯光数据进行处理后成功地提取了该市的建成区并对其结果进行了详细的分析和验证。此方法可为城市规划和管理工作提供有价值的参考依据。
  • 1990-2020年中国地级
    优质
    本数据集涵盖1990至2020年间中国所有地级市的城市夜间灯光指数,记录了30年来各城市的经济发展与繁荣程度的变化趋势。 将栅格数据转换为Excel格式,并以中国地级市作为研究单位。
  • 扩张分析步骤.txt
    优质
    本文档探讨了利用夜间灯光数据来量化和分析城市扩张的方法与步骤,为研究城市发展动态提供了有效工具。 利用夜间灯光数据进行城市扩张分析的视频讲解非常详细地介绍了操作步骤,并提供了文档内的网盘提取链接以供下载相关资料。
  • 稳定遥感群空格局识别研究
    优质
    本研究利用稳定夜间灯光遥感数据,提出了一种新的城市群空间布局识别技术,为城市规划和管理提供科学依据。 基于稳定夜间灯光遥感数据的城市群空间模式识别方法的研究
  • 灰度值
    优质
    简介:本文探讨了从夜间灯光图像中有效提取灰度值的方法,旨在提高城市夜景分析和照明效率评估的准确性。 ### 夜光灯数据灰度值提取技术解析 #### 一、引言 夜光灯数据灰度值提取是遥感图像处理领域的一项常见应用,通过预处理夜光灯图像,可以获取城市的夜间灯光分布等有价值的信息。本段落将详细介绍如何利用“二值化”方法进行夜光灯数据的灰度值提取,并解释其中的关键步骤和技术要点。 #### 二、二值化的概念与原理 **二值化**是一种技术手段,用于将图像转换为仅包含两种颜色(通常是黑白)的状态。这种方法有助于简化后续分析任务并提高处理效率,在夜光灯数据中应用时主要目的是突出照明区域,并去除背景噪声。 #### 三、夜光灯数据灰度值提取的具体步骤 1. **加载图片至ArcMap** 将夜光灯图像导入到ArcMap软件,仅需加载单波段即可满足需求。 2. **设置符号系统** 右键点击已添加的图层,在属性中选择“符号系统”,进入“分类”模式,并设定类别数为2。这样可以将像素分为前景与背景两类以实现二值化效果。 3. **创建矢量文件** 创建新的shp线和面文件,加载至ArcMap内并激活ArcScan工具以便进一步操作。 4. **编辑图层** 确保已添加的两个图层处于编辑状态。这是使用ArcScan的前提条件。 5. **执行矢量化操作** 在ArcScan中选择“生成要素”选项,并将矢量化方法设为“轮廓”,完成设置后点击开始提取夜光灯数据中的白色部分。 6. **理解前景与背景的关系** 在进行矢量化前,需注意前景和背景的选择。如果前景在背景之上,则会提取前者;反之则相反。“切换颜色”按钮允许用户在这两者间互换选择。 #### 四、实际应用案例 假设我们有一张夜光灯数据的PNG图片作为原始输入。 1. **原始波段图** 原始图像包含大量信息,但直接分析较为困难。 2. **提取后的结果** 经过处理后可以清晰地识别出代表城市照明区域或人口密集区的部分。这为研究城市规划、人口分布等方面提供了重要依据。 #### 五、结论 利用二值化方法进行夜光灯数据的灰度值提取,能够简化图像处理流程并有效突出关键信息,从而支持后续分析工作的顺利开展。每一步操作都需谨慎执行以保证最终结果准确可靠。随着技术进步,未来将会有更多高效精确的方法被开发出来提升相关领域的处理能力与效率。
  • 【1992-2018年全国(校正后DN均值)】
    优质
    本数据集包含了自1992年至2018年间中国各城市的夜间灯光强度信息,经过去噪和标准化处理得到数字数均值,反映了近三十年来中国的城市发展与变迁。 Excel文件包含了校正后的DN值数据。从1992年到2013年使用的是DMSP传感器的数据,而从2013年至2018年则转为使用VIIRS(NPP-VIIRS)传感器的数据,后者由NASA在2013年开始投入使用,并且其分辨率和质量均高于DMSP传感器。在这之前只有DMSP数据可用。这些数据是我自己下载并整理的,涵盖了全国所有地级市的信息。
  • GIS面积
    优质
    本项目专注于收集和分析各城市的建成区地理信息系统(GIS)面积数据,旨在为城市规划、土地管理和环境保护提供科学依据。 城市建成区面积的GIS数据是根据不透水区域提取而来的。
  • 高分六号卫星在中的应用
    优质
    本研究探讨了高分六号卫星数据在城市建成区信息提取中的应用技术与方法,旨在提高城市规划和管理效率。 为了解决基于可见光红波段和绿波段的建成区指数方法在提取城市区域时容易将水体和裸土误判为建成区的问题,本段落提出了一种新的城区提取指数(NBAEI)方法。该方法通过引入黄色波段,并利用其反射率特性来区分不同类型的地表覆盖物:即基于建成区内黄光与红光的反射差异能够有效地区分出城市区域和水体;同时这一策略还能增强裸土与其他类型地面之间的区别,从而更准确地提取建成区。 实验选取了宝鸡市、日照市以及保定市作为研究对象,并通过计算总体精度、错分率及漏分类误差这三类评价指标来评估NBAEI方法的有效性。结果显示,相较于其他两种常用的指数法,NBAEI在上述三个城市的试验中均表现出更高的准确度和更好的区分效果;尤其体现在其能够显著减少误判与遗漏情况的发生频率。 综上所述,所提出的新型提取模型不仅提高了高分六号卫星影像数据处理中的建成区识别精度,还展示了良好的应用前景。
  • GEOJSON.zip
    优质
    该文件包含北京市建成区地理信息数据,以GEOJSON格式存储,适用于城市规划、地理信息系统分析及研究等多种用途。 北京市建成区的GeoJSON数据由手工整理而成,涵盖2000年、2005年、2010年、2015年和2019年的多个时期,可供参考开发使用。