针对传统基于像素级的变化检测方法在变化分析中难以利用像元间的时空关系、变化检测结果精度低的问题,提出了一种基于时空自相关的建筑物变化检测方法。首先,利用形态学建筑指数(Morphological Building Index,MBI)进行建筑物提取,并...
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针对传统基于像素级的变化检测方法在变化分析中难以利用像元间的时空关系、变化检测结果精度低的问题,提出了一种基于时空自相关的建筑物变化检测方法。首先,利用形态学建筑指数(Morphological Building Index,MBI)进行建筑物提取,并通过长宽比、面积等剔除道路信息优化建筑物提取;其次,采用时空自相关模型分别构建两期MBI特征影像的时空自相关性指标值作为对应像元的相似性测度;最后,利用最大类间方差(otsu)法确定最优阈值,得到变化检测结果。实验表明,该方法所得变化检测结果更完整,漏检率和误检率均低于对比算法,该方法基本满足变化检测需求,为高分影像建筑物变化检测提供一种新的技术手段。
针对低等级城市的人流活力研究存在的数据稀疏、研究分析角度局限等问题,结合低等级城市的数据特点,深入探讨低等级城市的人流活力分析方法。从空间对人流的吸引力、空间活动多样性以及空间人流共享性多视角出发,利用网格人流重访强度、网格活动混合度以及网格人流交互网络中心性等3个特征量,建立顾及活动类型及空间交互的低等级城市人流活力分析框架,并通过莫兰指数分析人流空间集聚程度。以宁德市蕉城区兴趣点(point of interest,POI)数据和含年龄区间的手机信令数据为例,进行城区人流活力综合分析。结果表明:蕉城区形成了以19~49岁年龄层为主,蕉南北街道、东侨开发区和城南镇为中心的人流交互网络;蕉城区人流在空间上形成了2个集聚区,在空间上整体存在明显的高-低聚类的分布规律,形成了以高活力集聚区为中心向外扩散逐渐减小的趋势,主要是向北部新城与沿海方向扩散。分析方法从更真实的角度反映城市人流活力,可及时发现发展不均衡地区,为城市空间的全面均衡发展提供依据。
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