苏州市1：10万不透水面遥感专题图的设计与生产开题报告

1. 研究目的与意义

研究背景：

城市化水平是衡量一个国家或地区经济发展与社会进步的重要标志。苏州的城市化进程开始较早，截止至2010年苏州的城市化率跃升至70.5%，城市空间不断拓展。随着城市空间的不断拓展，城市下垫面也发生着巨大的改变，直接影响到区域产汇流过程，并带来了诸多防洪、内涝方面的问题，因此如何准确的获得城市化进程中城市下垫面空间格局变化情况是应对城市防洪除涝问题的关键。传统方法依赖于城市统计数据，对现代规模越来越大的城市来说，缺乏空间分布信息，时间上又缺乏过程性。近年来，以遥感为数据源，对城市下垫面信息客观、动态、量化的提取供了坚实的数据基础。目前，利用遥感技术对城市不透水面进行提取的相关研究已较为成熟。基于遥感技术的不透水面提取方法可分为两类：基于像元的分类方法和基于亚像元的提取方法。基于像元的方法受传感器空间分辨率的限制，得到的不透水面结果往往混杂了其他地类，提取精度较低。而基于亚像元的方法，如光谱混合分析法，则更适用于地类复杂的城市生态系统。

目的：

2. 研究内容和预期目标

研究内容：

苏州，地处太湖之滨，京杭运河与娄江的交汇处，东临上海，南接浙江，西抱太湖，北依长江，气候温和，雨量充沛，属北亚热带季风气候，地貌特征以平缓平原为主，全市地势低平。故在常用光学遥感提取方法中因地选择光谱混合分析法。利用导师所给苏州市遥感影像数据源制作生产不透水面专题图。光谱混合分析被用来计算一个像元内土地覆盖的组分，通过建模把混合光谱分解成不同种纯土地覆盖类型的组合，对于定量研究地面覆被类型具有重要意义。遥感影像中混合像元的普遍存在，使得光谱混合分析在近几年的研究中逐渐成为热点。光谱混合分析（sma)主要包括线性光谱混合模型和非线性光谱混合模型。线性光谱混合模型假定传感器量测的像元内所有组分的光谱呈线性组合。可以利用多个端元描述一个像元的地面组成信息，每个端元代表了一种纯土地覆盖类型。

线性光谱混合模型可以用下式来表示：

3. 研究的方法与步骤

研究方法和步骤：

各方面考虑下，选用基于线性光谱混合模型的不透水面提取方法。

线性光谱混合模型假设影像中的每个像元都由不同组分(亚像元或端元)混合而成的。传感器获得的像元光谱是端元光谱值的线性组合，权重系数为每一类端元在该像元中所占的面积比，即：

4. 参考文献

[1]王成军，王稳琴，刘大龙．中国城市化发展的演变进程及其特征［j］．西安建筑科技大学学报,2011,43(3):404-409．

[2]朱茀华,马海涛.苏州城市化进程中的动力因素分析[j].产业与科技论 坛,2011,10(11):39-41．

[3]孙燕瓷,张学雷,陈杰．城市化对苏州地区土壤多样性的影响［j］．应用生态学报,2005,16(11):2060-20655．

5. 计划与进度安排

一、研究工作准备阶段（2021.3.1——2021.3.28）：

2021.3.1——2021.3.14为准备工作阶段，包括查阅资料、实验数据收集等；2021.3.15——2021.3.28为开题阶段，主要工作是撰写开题报告等。

二、研究工作开展阶段（2021.3.29——2021.6.6）：