高空间分辨率卫星遥感技术在交通调查中的应用研究

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1、东南大学博士学位论文高空间分辨率卫星遥感技术在交通调查中的应用研究姓名：戚浩平申请学位级别：博士专业：交通运输规划与管理指导教师：王炜20090618摘要高空间分辨率卫星数据通常是指像素的空间分辨率在5m以内的全色或多光谱卫星遥感数据，影像上地物的几何结构和纹理信息更加明显，信息量更大。高分辨率数据的出现使得利用光谱空间特征来区分和判定地物类别的精度提高、数据更新的速度很快，数据处理的周期大大缩短，时效性更高；使得数据应用从宏观到微观、从定性到定量。交通调查与分析是为交通需求预测提供基础信息的重要环节

2、，实时、快捷地获取交通现状是交通调查的根本任务。土地利用形态、道路基础设施以及交通小区人口等信息与空间地理位置密切相关，而高空间分辨率卫星遥感技术的上述特点，使其在获取空间地理信息方面有突出优势，因此将遥感新技术引用到交通领域来辅助交通调查，可以提高调查的效率和数据的时效性。本文以国家973计划项目“大城市交通拥堵瓶颈的基础科学问题研究"子课题之一《城市交通需求生成机理与瓶颈识别》为依托，研究了高空间分辨率卫星遥感技术在交通调查中应用的若干关键技术。论文研究的核心是利用高分辨率卫星遥感技术获取土地利用

3、形态指标。全文主要内容可分为五个部分：高空间分辨率遥感影像处理、高空间分辨率遥感影像土地利用分类、建筑物高度的提取方法、交通小区人口遥感估算、基于偏最d'-乘原理的土地利用形态与交通发生量关系模型建立。第一部分是研究的基础与前期工作，是整个研究的准备阶段；第二、三部分是研究的核心，重点研究三维信息的提取技术与方法；第四、五部分是具体应用，应用所提取的三维信息推算交通规划所需基础数据。论文的第一部分首先对满足交通调查需求的影像预处理方法进行分析研究。本文针对高分辨率卫星影像的特点，研究了高分辨率影像的自

4、身融合，在实验的基础上指出了各方法操作过程中的注意事项，以便提高融合质量，在对融合效果综合评价的基础上，确定了能满足研究要求的影像融合方法；接着阐明了影像几何精纠正的理论基础和GPS精密单点定位的技术原理与数学模型，通过实验分析了GPS精密单点定位技术的精度，证明了GPS精密单点定位技术完全可以满足高分辨率遥感影像几何精纠正的要求；最后提出了一种基于阈值的分区阴影检测方法，可以有效减少阴影误检率，提高阴影检测精度，并通过实验详细分析了阴影去除的方法与过程。论文的第二部分是本研究的核心之一。目前面向常规

5、多光谱遥感影像，较为成熟的土地利用分类技术是以单个像元为基本操作单元，利用地物的光谱特征，依据一定的判别函数逐像元进行判别。显然，这些分类技术不能真正发挥高分辨率遥感图像的优势，因此，针对高空间分辨率遥感数据特点的面向对象分类技术应运而生。文中详细分析了面向对象分类技术中影像分割与对象生成、特征集构建以及模糊分类等关键技术，进行了面向交通规划的土地利用分类实验，对实验精度作了评估。结果表明：分类的总体分类精度为95．4％，Kappa系数可达0．9282，说明分类结果的内部一致性很高，将分类结果与实测结

6、果对比，分类准确率在85％以上，大部分地物的分类准确率能达到90％。论文的第三部分系统研究了利用高分辨率卫星影像获取建筑物高度的方法，也是本研究的核心之一。首先，研究了利用阴影信息获取建筑物高度的方法，虽然高分辨率影像上的阴影十分明显，但阴影有各种形态，如面状、条状、完整的、不完整的、落在地面上的和落在其它建筑上的等等，针对阴影的不同形态，研究提出了不同的利用阴影获取建筑物高度的方法；其次，研究了用来替代卫星遥感影像严格成像模型的RPC(RationalPolynomialCoefficients)模

7、型，揭示出RPC模型除了能建立点位的影像坐标与地理坐标的对应关系外，也能反映出某两点在影像上的坐标差与该两点高差间的对应关系，由此提出了利用建筑物的屋顶点与墙脚点的影像坐标差来获取建筑物高度的方法；最后，研究了用非量测数码相机获取建筑物近景照片确定控制点像空间坐标，根据建筑物固有的直角关系确定控制点物方坐标，建立共线方程并运用角锥体原理解算建筑物高度的方法。论文第四、五部分是在第二、三部分研究基础上的应用研究，研究了交通小区人口遥感估算的理论与方法；阐明了利用高分辨率卫星影像获取土地使用类型与面积、各

8、类用地上的建筑面积、建筑总面积、建筑密度、建筑容积率等土地利用指标的方法与过程，重点研究了基于偏最dx--乘原理的土地利用形态与交通发生量相关关系模型的建立方法。关键词：交通调查、高分辨率遥感、土地利用分类、建筑物高度提取、建筑容积率、人口遥感估算、偏最小二乘回归IIAbstractHighspatialresolutionsatelliteremotesensingtechnologyprovidesanewapproachforwafflesurve