高空間分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)在交通調(diào)查中的應(yīng)用研究.pdf

1、高空間分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)通常是指像素的空間分辨率在5m以內(nèi)的全色或多光譜衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，影像上地物的幾何結(jié)構(gòu)和紋理信息更加明顯，信息量更大。高分辨率數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得利用光譜空間特征來區(qū)分和判定地物類別的精度提高、數(shù)據(jù)更新的速度很快，數(shù)據(jù)處理的周期大大縮短，時效性更高；使得數(shù)據(jù)應(yīng)用從宏觀到微觀、從定性到定量。交通調(diào)查與分析是為交通需求預(yù)測提供基礎(chǔ)信息的重要環(huán)節(jié)，實時、快捷地獲取交通現(xiàn)狀是交通調(diào)查的根本任務(wù)。土地利用形態(tài)、道路基礎(chǔ)設(shè)施以及交通小區(qū)人

2、口等信息與空間地理位置密切相關(guān)，而高空間分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)的上述特點，使其在獲取空間地理信息方面有突出優(yōu)勢，因此將遙感新技術(shù)引用到交通領(lǐng)域來輔助交通調(diào)查，可以提高調(diào)查的效率和數(shù)據(jù)的時效性。本文以國家973計劃項目“大城市交通擁堵瓶頸的基礎(chǔ)科學(xué)問題研究”子課題之一《城市交通需求生成機(jī)理與瓶頸識別》為依托，研究了高空間分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)在交通調(diào)查中應(yīng)用的若干關(guān)鍵技術(shù)。論文研究的核心是利用高分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)獲取土地利用形態(tài)指標(biāo)。
　　

3、 全文主要內(nèi)容可分為五個部分：高空間分辨率遙感影像處理、高空間分辨率遙感影像土地利用分類、建筑物高度的提取方法、交通小區(qū)人口遙感估算、基于偏最小二乘原理的土地利用形態(tài)與交通發(fā)生量關(guān)系模型建立。第一部分是研究的基礎(chǔ)與前期工作，是整個研究的準(zhǔn)備階段；第二、三部分是研究的核心，重點研究三維信息的提取技術(shù)與方法；第四、五部分是具體應(yīng)用，應(yīng)用所提取的三維信息推算交通規(guī)劃所需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
　　 第一部分首先對滿足交通調(diào)查需求的影像預(yù)處理方法

4、進(jìn)行分析研究。本文針對高分辨率衛(wèi)星影像的特點，研究了高分辨率影像的自身融合，在實驗的基礎(chǔ)上指出了各方法操作過程中的注意事項，以便提高融合質(zhì)量，在對融合效果綜合評價的基礎(chǔ)上，確定了能滿足研究要求的影像融合方法；接著闡明了影像幾何精糾正的理論基礎(chǔ)和GPS精密單點定位的技術(shù)原理與數(shù)學(xué)模型，通過實驗分析了GPS精密單點定位技術(shù)的精度，證明了GPS精密單點定位技術(shù)完全可以滿足高分辨率遙感影像幾何精糾正的要求；最后提出了一種基于閾值的分區(qū)陰影檢測方

5、法，可以有效減少陰影誤檢率，提高陰影檢測精度，并通過實驗詳細(xì)分析了陰影去除的方法與過程。
　　 第二部分是本研究的核心之一。目前面向常規(guī)多光譜遙感影像，較為成熟的土地利用分類技術(shù)是以單個像元為基本操作單元，利用地物的光譜特征，依據(jù)一定的判別函數(shù)逐像元進(jìn)行判別。顯然，這些分類技術(shù)不能真正發(fā)揮高分辨率遙感圖像的優(yōu)勢，因此，針對高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)特點的面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)應(yīng)運而生。文中詳細(xì)分析了面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)中影像分割與對象生成、特征

6、集構(gòu)建以及模糊分類等關(guān)鍵技術(shù)，進(jìn)行了面向交通規(guī)劃的土地利用分類實驗，對實驗精度作了評估。結(jié)果表明：分類的總體分類精度為95.4％，Kappa系數(shù)可達(dá)0.9282，說明分類結(jié)果的內(nèi)部一致性很高，將分類結(jié)果與實測結(jié)果對比，分類準(zhǔn)確率在85％以上，大部分地物的分類準(zhǔn)確率能達(dá)到90％。
　　 第三部分系統(tǒng)研究了利用高分辨率衛(wèi)星影像獲取建筑物高度的方法，也是本研究的核心之一。首先，研究了利用陰影信息獲取建筑物高度的方法，雖然高分辨率影像上

7、的陰影十分明顯，但陰影有各種形態(tài)，如面狀、條狀、完整的、不完整的、落在地面上的和落在其它建筑上的等等，針對陰影的不同形態(tài)，研究提出了不同的利用陰影獲取建筑物高度的方法；其次，研究了用來替代衛(wèi)星遙感影像嚴(yán)格成像模型的RPC(RationalPolynomial Coefficients)模型，揭示出RPC模型除了能建立點位的影像坐標(biāo)與地理坐標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系外，也能反映出某兩點在影像上的坐標(biāo)差與該兩點高差間的對應(yīng)關(guān)系，由此提出了利用建筑物的屋頂

8、點與墻腳點的影像坐標(biāo)差來獲取建筑物高度的方法；最后，研究了用非量測數(shù)碼相機(jī)獲取建筑物近景照片確定控制點像空間坐標(biāo)，根據(jù)建筑物固有的直角關(guān)系確定控制點物方坐標(biāo)，建立共線方程并運用角錐體原理解算建筑物高度的方法。
　　 第四、五部分是在第二、三部分研究基礎(chǔ)上的應(yīng)用研究，研究了交通小區(qū)人口遙感估算的理論與方法；闡明了利用高分辨率衛(wèi)星影像獲取土地使用類型與面積、各類用地上的建筑面積、建筑總面積、建筑密度、建筑容積率等土地利用指標(biāo)的方法與