【摘 要】
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城市不透水面增加是诱导城市内涝发生的重要因素,不透水面覆盖度是内涝建模的重要地表参数,城市内涝的出现形式多为城市街道社区小范围的积水事件,因此需要对街区尺度的不透水面进行高精度的提取和不透水面覆盖度估算.基于背景目标去除的思想,本文采用混合调制匹配滤波(Mixture Tuned Matched Filter,MTMF)方法识别植被这一背景目标,利用水体矢量数据掩摸,进行城市街区尺度的高分辨率遥感
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079
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城市不透水面增加是诱导城市内涝发生的重要因素,不透水面覆盖度是内涝建模的重要地表参数,城市内涝的出现形式多为城市街道社区小范围的积水事件,因此需要对街区尺度的不透水面进行高精度的提取和不透水面覆盖度估算.基于背景目标去除的思想,本文采用混合调制匹配滤波(Mixture Tuned Matched Filter,MTMF)方法识别植被这一背景目标,利用水体矢量数据掩摸,进行城市街区尺度的高分辨率遥感影像不透水面提取.通过对福州市晋安区的核心城区高分辨率Google影像多级升尺度重采样,并提取不透水面、估算不透水面覆盖度,发现对于1m,4m,8m等米级分辨率影像的不透水面提取效果非常好,总体精度大于95％,Kappa系数大于0.90,而十米级、几十米级分辨率影像的提取效果相对较差.对于不透水面覆盖度估算,街道社区范围或更小的统计单元,需要米级分辨率影像进行高精度估算,而对于更大范围的统计单元,对采用的影像分辨率要求可以降低.
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