不透水面

摘要： 通过不透水面变化研究城市扩展趋势,对城市的规划和建设有重要意义。基于遥感影像进行人工目视解译,研究张店区不透水面扩展情况、土地利用变化及主城区扩展方向,利用标准离差椭圆法分析主城区发展方向。研究表明:在研究的二十年时间段内,张店区不透水面总面积增长69.74 km^(2),其中2010—2015年扩展速度达到峰值(5.47 km^(2)/a);耕地和林地面积总体呈减少趋势,不透水面扩展主要以占用耕地为主;2000—2015年张店区主城区主要以北偏西为主要方向进行发展;2020年主城区发展方向发生变动,以北为主,稍向东部倾斜,西南方向基本达到饱和状态。

摘要： 不透水面是衡量城市化水平的重要因子,其发展趋势对城市发展规划和生态环境具有重要意义。厦门市作为经济特区,城市化率高,剖析其不透水面演变规律具有典型性。采用线性光谱混合分解法获取不透水面信息,从时间和空间角度出发,引入转移矩阵、中位数中心来揭示厦门市不透水面的演变规律,为城市发展提供一定的理论依据。结果表明:(1)厦门市2003—2019年不透水面扩张显著,增加了1.46倍,具体表现为由各区中心向周边地区扩展和沿交通道路蔓延;(2)厦门市2003—2019年城市建设用地增加,农用地和裸地明显减少。同时,低密度等级不透水面大量减少,其他等级密度不断增加,不透水面聚集效应出现,土地利用程度提高;(3)厦门岛受限于地形,城市建设较为集中,中位数中心较为稳定,而其余四岛中位数中心移动较为显著。

摘要： 随着城市进入高速发展阶段,城市不透水面急剧增多。利用遥感手段提取城市不透水面,并分析其时空变化过程,对于城市发展建设具有重要的意义。本文使用多年度Landsat-8卫星影像,通过生物物理成分指数(biophysical composition index,BCI)提取不透水面信息,并对研究区时空特征与扩展模式进行了探讨,结果表明,BCI指数提取的不透水面与徐州市的实际情况相符;结合徐州市各区的发展现状和时空变化情况,确认2014—2015年城市扩展模式属于带状轴向式扩展。

摘要： 该研究基于2018—2020年武汉市的地理国情监测数据,并以武汉市为研究区域,采用数量统计及空间格局分析的方法对武汉市2018—2020年的不透水面变化特点进行分析,达到对武汉市城市发展的动态了解。研究结果表明:2018—2020年武汉市的不透水面面积整体呈现逐年增加的变化规律;不透水面的空间分布均表现为由中心向外围逐渐递减,且在距中心3千米~6千米处达到最大;从空间和数量上,武汉市城市及经济发展规律相一致,即均以长江为轴心发展。

摘要： 地表不透水面是衡量城市生态环境的关键因素,及时准确地掌握不透水面的动态变化对城市发展规划具有重要意义。以昆明市呈贡区为研究区,基于2007年、2011年、2015年、2019年4期Landsat影像为数据源,对比研究归一化差值不透水面指数(normalized difference impervious surface index,NDISI)和调整型土壤调节植被指数(modified soil adjusted vegetation index,MSAVI)2种方法的提取精度,择优提取呈贡区不透水面,并分析呈贡区不透水面时空动态变化。结果表明:NDISI平均提取精度为87.01%,平均Kappa系数为0.81,优于MSAVI的81.78%和0.75,故选用NDISI方法提取呈贡区不透水面;2007—2019年间,呈贡区不透水面快速增长,其面积由2007年的46.12 km^(2)增长到2011年的72.64 km^(2),2015年的146.94 km^(2),2019年的164.42 km^(2),尤其是2011—2015年,不透水面面积增长速度最快,增长近一倍;呈贡区不透水面变化主要受国家政策、城市规划、地形因素和交通发展等因素影响,呈贡区西部的滇池方向以及中部几个街道办事处增加较快,对城市内涝、滇池防治带来一定的压力。在未来城市规划过程中,应协调好不透水面的扩张范围和速度,避免不透水面空间格局不合理带来生态环境问题。

摘要： 城市建筑物的扩张使得不透水面挤占了大量的自然生态空间,利用遥感技术对生态环境进行监测有助于快速掌握区域生态变化过程。以重庆市生态典型示范区南川为研究区,利用2002、2011、2016年3期多时相Landsat影像,通过耦合绿度、湿度、干度、热度四个因子,计算各个时期的遥感生态指数(RSEI),并采用归一化不透水面指数提取各个年份的不透水面信息,借助景观格局指数揭示不透水面时空变化对区域生态的影响,最后结合人类活动范围以及经济、政策等多角度对区域生态环境变化进行分析。结果表明:(1)研究期内南川区的RSEI均值由0.6791下降至0.5712,再上升到0.6669,生态环境总体有所恢复。构成RSEI的四个因子中,对区域生态影响最大的是绿度指数,其次为干度指数。(2)2002—2016年间研究区不透水面扩张主要以内部填充为主,不透水面年增长率约为6.31%。(3)不透水面斑块面积较大、聚集度高、结合度强的区域RSEI值低,生态等级为优的区域相较生态质量差的区域聚集度低12%左右。(4)生态环境与人类活动范围、生态政策具有一定的相关性,与道路距离每增大100m,RSEI值提高约0.0149;积极的生态政策对区域生态环境具有促进作用。总的来说,合理利用现有不透水面进行建设,增加不透水面形态的复杂性和分散性,保护已有植被,注重经济增长与生态保护相协调是改善区域生态环境的关键。

摘要： 如今,全球城市化在促进区域经济发展的同时,也带许多环境问题,因此城市可持续发展已经成为国内外学者的研究热点。为监测和评估联合国可持续发展土地利用效率指标,本文采用Sentinel数据基于Google Earth Engine云平台,提出一种快速提取不透水面算法,并参考联合国城市建成区的定义标准,最终得到2020年中国433个人口大于30万城市的标准化城市建成区数据集。选取4065个随机验证点建立混淆矩阵进行不透水面的精度验证,计算得到不透水面数据的平均总体精度和kappa系数分别为95.57%和0.91采用回归分析的方法将本数据集与官方2020统计年鉴进行线性分析,计算得到拟合优度R^(2)为0.82。另外,本产品与国家基础地理信息中心的GlobeLand 30(2020)和北京师范大学Urban Extents(2020)数据进行对比,结果表明本文数据集提取精度高,可应用于监测与评估联合国城市土地利用效率指标,在城市扩张分析以及环境评价等应用领域亦具有重要的使用价值。

摘要： 不透水面作为表征一个地区城市化水平的关键性指标,其时空变化特征与城市建设密切相关。以济南市重要的泉水补给区南部山区为研究对象,根据植被-不透水面-土壤(V-I-S)城市地表组分模型选取了NDVI、BCI、SBAI、MNDWI和NDUI 5种遥感特征指数构成合成影像,利用最大似然法对特征指数合成影像进行分类获取不透水面信息,并采用扩展强度与扩展速率分析、土地利用类型转移分析和不透水面重心迁移路径分析等方法研究南部山区1990—2020年间不透水面的时空变化特征,结果表明近30 a间南部山区不透水面呈现出增长速率趋于平缓的持续增长趋势,在空间上呈现出以市中区和历下区为中心的均匀增长态势,且增长重心逐渐由市中区向历下区倾斜。

摘要： 以拉萨市城关区为研究区,基于5期Landsat TM/OLI影像使用完全约束最小二乘混合像元分解法反演1988—2021年间城关区不透水面,分析了不透水面面积变化、分布特征和发展趋势。结果表明:(1)1988—2021年不透水面面积增长迅速,增速放缓;33年累计增长44.92 km2,增长率达480.1%;(2)不透水面发展方向性明显,由“西南—东北”向“西北—东南”转变,但整体呈“西—东”向分布;(3)不透水面重心发生移动,由5个时期不透水面加权平均重心可知,不透水面重心向东北方向移动,表明城关区城市发展重心正在向东部调整。

摘要： 不透水面是影响山区生态环境的重要因素。多源遥感数据融合是不透水面提取的重要方法,但容易造成分类特征冗余,需要进行特征优选。现有研究尚缺乏对不同特征优选方法在不透水面遥感提取中的对比分析。首先使用Sentinel-1和Sentinel-2影像等数据提取特征,然后分别基于JM距离、随机森林(RF)模型和ReliefF算法进行特征优选,并基于RF分类模型评价不同特征子集的分类精度,最后提取山地城市昆明市2020年的不透水面。结果表明,纹理特征相比光谱和地形特征重要性更高,基于ReliefF算法的特征子集分类效率和精度最高,模型训练时间相比JM距离与RF分别减少了84s和16s,总体精度为0.95,Kappa系数达到0.79,为基于多源数据的地物遥感提取提供了参考。

摘要： 不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标.当前全球范围内仅有1km和30m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求.提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件.基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省(直辖市、自治区)的2m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段.

摘要： 城市发展过程中不透水面不断增多,严重威胁到水环境的健康.为解决不透水面带来的雨水径流问题,美国各地区都实行了基于不透水面的雨水收费政策,对于城市水环境的治理起到了很好的效果,但有些地区由于在实施过程中存在一些问题,导致最终不得不废除收费.马里兰州“降雨税”的发展历程一路坎坷,遭到州内各市县的纷纷反对,不得不被迫停止,而马里兰州蒙哥马利县的水质保护费却从“降雨税”颁布之前就很好地实行到现在,通过对马里兰州基于不透水面的雨水收费政策的研究,从规划管理、数据方法、法律条例、公众宣传四个方面对该政策提出实施建议,以构建一个公平的雨水收费制度,从而为城市水问题的治理提供持续的资金支持.

摘要： 以安徽省合肥市为研究区域,采用不透水面指数、线性光谱混合分析法和生物物理成分指数法提取城市不透水面信息,并比较分析不同方法的表征效果.研究结果表明,生物物理成分指数的提取效果最佳,线性光谱混合分析次之,不透水面指数较差.

摘要： 研究选取了上海市中心城区为研究靶区,以1984年、2000年和2014年三期Landsat遥感影像为数据源,利用线性混合像元分解和单窗算法分别提取和反演了不透水面比例与地表温度信息,并基于GIS和RS融合分析技术对二者互动关系进行了叠置分析.结果表明:城市不透水面的比例与城市热环境之间存在明显的正相关性.相关性分析发现当上海市中心城区不透水面的比例从0.5增加到0.6时,对应地表反演温度会出现一个大的跳跃,温度上升的幅度要明显高于其他比例区间的变化.散点图分析发现当不透水面比例由0.5上升到0.6时,地表反演温度上升趋势也会出现明显的拐点,温度增长倾向率明显增大.综合相关分析和散点图分析结果,基于热环境安全,上海市中心城区不透水面的规模应控制在中心城区面积的50％(0.5)以下.

摘要： 场地不透水面的大小、形态、空间布局以及不透水面比率显著影响了场地水文环境,在西方发达国家不透水面已经成为一个重要的生态环境和规划管理指标.目前,在建设海绵城市的热潮下,调蓄池、雨水花园、透水铺装等海绵设施的建设已经受到中国政府的高度重视,但是场地不透水面的规划管控在海绵城市建设中的意义还没有引起中国政府和学术界的足够重视.本文选取了北京33个居住区7个商业区,基于卫星航拍图、北京2005土地使用规划CAD图,并结合实际探勘,提取微观场地的不透水面信息,计算场地不透水面的总体比例及其构成,尝试探索场地容积率、土地利用性质、场地区位对场地不透水面总体指标及其构成的影响,并建议把不透水面作为中国的规划管控指标.

摘要： 基于东莞市1988年、1994年、2005年和2015年四期TM/OLI遥感影像,利用不透水面指数法(ENDISI)获取城市不透水面空间分布信息,并结合景观格局指数分析探究其时空演变规律.研究结果表明:ENDISI指数法可以有效消除山体阴影噪音信息引起的不透水面信息误判,具有较高的提取精度,能较好地反映城市扩张趋势;1988年以来,东莞市不透水面景观格局变化极其显著,呈“主－副多中心、轴线延伸式”快速发展.

摘要： 地表面,与透水性的植被和土壤等地表面相对,如屋顶、道路、硬化地面等.由于不透水面具有不透水性的同时,还具有较强太阳辐射吸收能力,又可以将吸收的能量以长波辐射形式发射出去,由此改变和影响城市地区的水热循环过程,对城市环境演化规律的研究具有关键意义.rn 利用Landsat-8遥感影像数据，通过构建不透水面归一化指数，可以达到快速、准确提取不透水面的目的。由于指数模型法具有快速、简便的特点，为利用遥感影像提取城市不透水面提供了强有力的工具，同时，Landsat-8遥感影像数据具有高信噪比、现势性优和数据获取易等特点，其在未来必在中分辨率领域担当研究城市环境问题的主要数据源，对其在城市环境应用方面的研究意义深远。

摘要： 对于城市不透水面的提取,Ridd发展了植被—不透水面—土壤(V-I-S)模型,这个模型假设每个象元都是由植被、不透水面和裸土组成的.(V-I-S)模型在城市不透水面的提取方面得到了大量的应用.Small(2001)提出了改进的V-I-S 模型,即植被—低反射率—高反射率(V-L-H)模型.他利用此模型对美国纽约的不透水面进行了提取.rn 根据TM影像6个波段反射率数据及4个端元的反射率，利用LSMA,S-LSMA提取城市不透水面的盖度图。从空间分布格局上可以看出哈尔滨市主城区的不透水面主要集中在东南部，这与哈尔滨市的城市建成区是基本一致的，东南部为南岗区、道里区的中心区，高密度商业区和高密度住宅区主要集聚在此处，东北部(呼兰区)主要是零零散散的小村镇。从两幅图的对比可以看出基于整幅图像选择端元时会使不透水面的估算量降低。

摘要： 城市内的建筑物、广场、道路一般是水泥地面,称为不透水面.在利用卫星遥感影像提取城市不透水面时,波段如何组合是目标提取的前提.本文以SPOT5遥感影像为例,利用ENVI 4.5软件分析了影像中城市不透水面的波谱特性,利用各波段的均值、标准差、相关系数、最佳指数(OIF)探讨了最佳波段组合的选择.由波谱分析得出,红色波段为必选波段;由均值分析得出,短波红外波段信息量最大;由标准差分析得出,波段组合不应包含绿色波段;由相关性分析得出,波段组合中不应同时选择红色波段和绿色波段;由最佳指数(OIF)法得出,近红外、红色和短波红外波段组合的OIF值最大.综合得出,近红外、红色和短波红外三个波段的组合是提取城市不透水面的最佳波段组合.最后对三个波段分别赋予蓝、红、绿颜色进行假彩色合成,效果较好.

摘要： 由于城市不透水面是各种材料的混合体,地物光谱复杂,类内方差大,具有一定提取难度.经典的指数法提取的不透水特征易与裸露土壤混淆且需提前掩模水体;而混合像元分解方法受限于多光谱的波段数以及完整端元类的确定.本文采用部分分解算法Mixture Tuned Matched Filtering-MTMF实现多光谱影像中不透水端元组分丰度计算,提出了多季相MTMF方法Joint Seasonal MTMF.为充分利用季节动态信息变化的规律性建立了一个多季相不透水面特征提取与分类的框架.相对于经典的Biophysical Composition Index-BCI,其多季相版BCI不透水面提取精度的kappa值明显提高;多季相叠加的MTMF不透水特征为基础的不透水地表分类的kappa值比多季相BCI提升近0.12,整体精度提升近2%.

摘要： 本发明公开了一种不透水复合材料及其制备方法、不透水路面及其施工方法，属于道路工程领域。不透水复合材料包括以下重量份原料：乳化沥青100份，环氧树脂50～60份，固化剂酚醛树脂15～20份，固化促进剂苄基二甲胺0.25～0.5份，增塑剂4～5份，稳定剂0.1～0.5份，消泡剂0.01～0.15份。该发明通过在路面结构层喷洒具有较好渗透性能和高温性能的不透水复合材料，并有效渗入路面结构空隙，形成不透水路面。该路面结构具有较好的整体强度和封水效果，可有效降低水损害、提高路面耐久性，具有很好的推广应用价值。

摘要： 本发明公开了一种用于不透水地面的蓄水装置，包括至少一层蓄水板，其特征在于，还包括导水管，导水管下端插设于最上层蓄水板的支撑柱上，导水管上端露出在地面上以使得水流可通过导水管流入蓄水板内。本发明的蓄水装置中的蓄水板具有蓄水功能，导水管可以将地面上的水引入蓄水板中，可满足不透水地面场地的美观要求的同时，实现在不透水地面的场地下建设蓄水模块，有效解决不透水地面场地的蓄排水问题。

摘要： 本发明公开了一种不透水复合材料及其制备方法、不透水路面及其施工方法，属于道路工程领域。不透水复合材料包括以下重量份原料：乳化沥青100份，环氧树脂50～60份，固化剂酚醛树脂15～20份，固化促进剂苄基二甲胺0.25～0.5份，增塑剂4～5份，稳定剂0.1～0.5份，消泡剂0.01～0.15份。该发明通过在路面结构层喷洒具有较好渗透性能和高温性能的不透水复合材料，并有效渗入路面结构空隙，形成不透水路面。该路面结构具有较好的整体强度和封水效果，可有效降低水损害、提高路面耐久性，具有很好的推广应用价值。

摘要： 一种田块，包括由土堆积而成的长条状或折状隆起的田埂，其特征在于：所述条状隆起中间包含不透水材料，所述不透水材料向下伸到犁底层以下，所述田块至少包含所述田埂，所述田块还包括可以开关的进水口和可以开关的出水口，所述进水口和所述出水口配合有进水门和出水门。一种试验小区，至少包含两个所述的田块，所述进水口位于所述试验小区的同一侧，所述出水口位于所述出水口位于所述试验小区的另一侧。

摘要： 一种基于弱监督深度学习的高分不透水面提取方法，首先根据提取任务确定遥感地物目标并制作少量精确高分辨率遥感图像样本标签和大量粗粒度中分辨率遥感图像样本标签。然后使用少量精确样本标签训练小样本集不透水面模型。再使用小样本集不透水面模型预测大量高分无标签影像，得到大量高分遥感影像不透水面伪标签，从中挑选大量更准确高分遥感影像样本标签结合少量精确样本标签作为新的训练集，多次循环训练生成新的不透水面模型，直至模型精度不再提升，用最终模型预测生成最终样本标签，再结合大量中分遥感不透水面弱标签数据训练生成大样本集不透水面模型，最后用大样本集不透水面模型预测待生产的高分遥感影像，获取最终的不透水面提取结果。

摘要： 本发明提供了一种城市不透水面有效性量化方法，属于城市不透水面量化技术领域。该方法包括：基于城市不透水面的空间分布，分别获取高程数据和土地利用数据；根据所述高程数据和土地利用数据，计算得到水流方向；根据所述水流方向和流径下垫面类型，计算得到研究区域出口最终径流量；根据所述研究区域出口最终径流量，计算得到城市不透水面有效性。利用该方法进行城市下垫面空间特征对地表产汇流的影响研究，能更进一步分析影响程度，推动相关研究的进展，实现城市不透水面有效性的高效且精准的计算，将有助于提高常规城市不透水面的计算的精度。

摘要： 本发明提供一种用于从遥感图像中识别不透水面的模型，所述模型包括编码器、与编码器输出相连的解码器、与解码器输出相连的分类器，其中：所述编码器包括多层逐层加深的特征提取模块，用于逐层提取输入遥感图像中的包含空间信息的不透水面特征，且相邻特征提取模块之间通过池化层相连；所述解码器包括多层与编码器特征提取模块逐层对应的上采样模块，用于逐层上采样遥感图像中的不透水面特征，且相邻上采样模块之间通过反卷积层相连；其中，所述解码器中的除底层外的每一层上采样模块均配置有注意力模块，所述注意力模块用于将当前上采样模块上一层级输出的特征、与当前上采样模块同级的特征提取模块输出的包含空间信息的特征进行处理后得到的特征并输入当前上采样模块；所述分类器用于根据解码器最终的输出特征对输入遥感图像中的不透水面类别进行分类得到分类结果。

摘要： 本发明公开了一种城市不透水面提取方法，所述的提取步骤为：遥感数据获取；遥感数据预处理；样本数据获取，样本数据包括遥感影像和不透水面分类影像；样本数据处理，包括样本数据的增广、样本数据的裁剪、样本数据的归一化、样本数据的保存；构建深度学习U‑net网络模型；U‑net深度学习模型最优参数训练；提取深层次影像数据；对步骤7提取的深层次影像数据预处理；构建随机森林算法。本发明的优点在于：深度学习具有独特的自主学习特征能力以及强大的非线性复杂函数表达和拟合能力，能够表达出复杂的函数，且具有良好的泛化能力，随机森林具有良好的分类效果提高城市不透水面提取精度。

摘要： 本发明公开了一种城市不透水面覆盖度的计算方法，包括：输入一幅经过几何精校正和辐射校正的Landsat5‑TM遥感影像；从遥感影像的七个波段中选择反映城市不透水面信息的波段进行主成分分析，输出四个组分，确定反映城市不透水面的组分，构建不透水因子；将不透水因子中反映城市不透水面信息的暗像元转换为亮像元；将不透水因子做0～255灰度级的线性拉伸；对线性拉伸后的不透水因子进行乘法运算；将乘法运算的结果进行归一化处理，获得城市不透水面覆盖度。本发明一种城市不透水面覆盖度的计算方法具有计算精确、简单易行、稳定可靠、运算高效的优点。

摘要： 本发明公开了一种遥感影像不透水面提取方法及系统，该方法包括：获取语义分割数据集并进行预处理，得到预处理数据；基于预处理数据构建语义分割模型；将正样本‑背景样本学习算法与语义分割模型进行耦合，得到迁移算法模型；基于迁移算法模型对待测图像进行域匹配，完成不透水面提取。该系统包括：预处理模块、基础模型构建模块、耦合模块和提取模块。通过使用本发明，能够在小样本数据集训练下实现高精度的城市不透水面提取。本发明作为一种遥感影像不透水面提取方法及系统，可广泛应用于图像处理领域。