第1章 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.1.1 混合像元分解在城市研究中的重要性 1
1.1.2 城市土地利用／覆盖分类和变化监测研究的意义 2
1.1.3 城市人口数据空间化研究的意义 3
1.2 研究目标与研究内容 4
1.3 研究方法与技术路线 4
第2章 研究综述 6
2.1 混合像元分解方法研究 6
2.1.1 五种经典的混合像元分解模型 6
2.1.2 其他混合像元分解模型 11
2.1.3 小结 12
2.2 端元选择研究 13
2.2.1 端元选择途径 13
2.2.2 端元选择方法 14
2.3 土地利用／覆盖变化研究 17
2.3.1 变化检测方法研究 17
2.3.2 城市土地利用／覆盖变化应用研究 19
2.3.3 土地利用／覆盖分类研究 21
2.3.4 小结 23
2.4 人口数据空间化方法研究 24
2.4.1 基于城市地理学的人口密度模型 24
2.4.2 面插值方法 25
2.4.3 统计模型方法 30
2.4.4 进一步研究的问题 34
第3章 研究区和数据处理 36
3.1 研究区概况 36
3.2 数据收集和处理 37
3.2.1 研究区位置和范围 37
3.2.2 数据的收集和用途 38
3.2.3 TM/ETM+数据预处理 39
第4章 研究区土地覆盖组分丰度提取 44
4.1 V-I-S模型 45
4.1.1 V-I-S模型概述 45
4.1.2 V-I-S模型应用 48
4.2 研究区端元选择 49
4.2.1 基于V-I-S模型确定端元数量和类型 50
4.2.2 基于MNF散点图选择端元 50
4.2.3 归一化影像端元选择 54
4.3 线性混合像元分解提取组分丰度图像 65
4.3.1 方法 66
4.3.2 结果 68
4.3.3 模型误差分析 71
4.3.4 组分丰度图像精度验证 82
第5章 土地覆盖组分丰度图像分析 86
5.1 1988年组分丰度图像分析 86
5.1.1 总体分析 86
5.1.2 分区分析 87
5.2 2000年组分丰度图像分析 89
5.2.1 总体分析 89
5.2.2 分区分析 89
5.3 组分丰度图像时空变化分析 90
5.3.1 总体分析 90
5.3.2 分区分析 94
5.4 组分丰度图像与其他遥感参数之间的关系 95
5.4.1 植被组分丰度与归一化植被指数和缨帽变换绿度值之间的关系 95
5.4.2 不透水表面和土壤组分丰度与归一化裸露指数之间的关系 97
第6章 城市分区研究 98
6.1 城市功能区类型与城市土地覆盖组分丰度 98
6.1.1 城市功能区 98
6.1.2 城市土地利用类型与城市土地覆盖组分丰度之间的关系 101
6.1.3 南京市城市分区类型和土地覆盖组分丰度图像 102
6.2 城市分区 106
6.2.1 城市土地利用分类 106
6.2.2 遥感图像分类 107
6.2.3 基于土地覆盖组分丰度图像的城市分区 107
6.2.4 基于原始图像的城市分区 107
6.3 基于合成图像的城市分区 109
6.3.1 监督最大似然分类 109
6.3.2 决策树分类 109
6.4 分类结果精度评价 113
6.4.1 确定抽样方法 114
6.4.2 确定抽样数 114
6.4.3 确定每个验证点的分区类型 115
6.4.4 建立误差矩阵 115
6.4.5 计算各种精确度或误差 117
6.4.6 各种分类方案精度分析 119
第7章 城市人口数据空间化研究 121
7.1 城市人口数据空间化研究进展 121
7.1.1 国外城市人口数据空间化研究 122
7.1.2 我国城市人口数据空间化研究 122
7.2 数据准备 124
7.2.1 获取城区人口 124
7.2.2 提取居住区 125
7.3 基于城市分区结果和不透水表面组分丰度的城市人口数据空间化模型 126
7.3.1 获取居住区中不透水表面组分的丰度 126
7.3.2 计算居住区中单位不透水表面面积上的人口密度 127
7.3.3 30m网格内的人口数据空间化结果 128
7.3.4 300m网格内的人口数据空间化结果 128
7.4 基于城市分区结果和楼层数据的城市人口数据空间化模型 130
7.4.1 人口数据空间化过程 131
7.4.2 人口数据空间化结果 131
7.5 人口数据空间化结果精度验证与分析 133
7.5.1 精度验证数据说明 133
7.5.2 基于分区结果和不透水表面组分丰度的人口数据空间化结果精度验证 133
7.5.3 基于分区结果和楼层数据的人口数据空间化结果精度验证 134
7.5.4 精度验证结果比较与分析 136
7.5.5 城市人口数据空间化讨论 137
第8章 结论与展望 139
8.1 结论 139
8.2 研究展望 141
参考文献 143