[发明专利]居民点面积空间识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种居民点面积空间识别方法。

背景技术

居民点的分布是一定自然、经济、社会发展环境下居民居住活动在其分布地区的反映，也是人地之间关系演变规律的一种表现形式。随着社会经济的发展，人民生活水平的日益提高，城市化步伐的加快和全面建设小康社会的推进，迫切需要对居民点进行科学规划，改善人们的居住环境。此外，在提倡土地集约节约利用、推进经济建设的背景下，居民点用地整理及其空间布局优化有着非常重要的现实意义。传统的居民点面积识别多采用高分辨率卫星遥感影像解译的方法，分辨率卫星影像费用较高，解释时间较长，而且解译时易发生错误。因此，需要一种快速、准确的获取居民点面积空间信息的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种居民点面积空间识别方法，以解决现有方法费时费力，且易发生错误的问题。

为实现上述目的，本发明的居民点空间识别与面积统计方法步骤如下：

(1)对区域内归一化植被指数数据NDVI、夜间灯光数据OLS和居民定居点起伏度指数F分别进行标准化处理，并构造居民定居指数HSI，HSI=(1-NDVInor)+(1-Fnor)+OLSnor(1-OLSnor)+NDVInor+Fnor×NDVInor×Fnor,]]>式中带下标nor的数据表示经过标准化处理的数据；

(2)获取区域内部分地区的比步骤（1）所得居民定居指数数据对应图像分辨率高的卫星遥感影像，并通过该卫星遥感影像解译判断居民点，为与步骤（1）所得的居民定居指数数据的分辨率相匹配进行重取样，得到部分地区居民点百分比数据；

(3)以部分地区居民点百分比数据为因变量，居民定居指数为自变量，进行拟合，建立回归模型；

(4)在全部区域内应用步骤（3）所建回归模型，以居民定居指数为自变量，通过回归模型反演得到全部区域的居民点百分比数据；从而得到居民点分布信息；

(5)将各个栅格的居民点百分比数据求和对应得到居民点总面积。

所述步骤（2）中卫星遥感影像解译为目视解译或计算机解译。

所述步骤（3）的回归模型为y=alnx+b，a、b为自然数。

本发明的居民点面积空间识别方法，先通过反映居民定居信息的中分辨率卫星遥感影像，包括夜间灯光、植被指数和居民定居点起伏度指数，来构造居民定居指数；同时，利用部分地区高分辨率卫星遥感影像解译出城镇用地信息，得到准确的居民点百分比数据；在此两套数据的基础上，建立居民定居指数与居民点百分比数据的回归模型，利用易得的部分地区居民定居指数反演出全部区域居民点百分比数据，从而快速获得居民点分布信息和面积统计数据；该方法能利用夜间灯光、植被指数、居民定居点起伏度指数等易得的相对分辨率低的数据进行快速计算，且居民点总面积直接通过确定的数据计算得到，与传统计算相比准确率、效率大大提高。

附图说明

图1是本发明实施例的流程图；

图2是实施例的NDVI图；

图3是实施例的OLS图；