遥感影像监测城镇扩张：多源多时相方法

"基于多源多时相遥感影像的城镇扩张动态监测方法研究" 这篇研究论文探讨了如何利用多源多时相遥感影像来动态监测城镇的扩张情况，特别关注了福建省漳州市区的案例。遥感技术在城市扩展监测中的应用日益重要，它能提供大范围、高频率的数据，帮助分析城市化进程。研究中，作者周小成、汪小钦、吴波和励惠国结合TM和ASTER两种不同来源的遥感影像以及地形数据，构建了一套有效的监测方法。 文章指出，对于ASTER影像，通过非监督分类、多时相植被指数以及城镇建筑用地的地形分布特征，可以构建分类决策规则，从而高效准确地提取城镇建筑用地信息，预计精度可达到90%以上。同时，针对TM影像的三指数法在漳州市区应用时存在的混淆问题，研究提出了改进策略，即利用城镇建筑用地的时空扩张知识和多时相植被指数，优化TM三指数法，确保提取的城镇建筑用地信息满足动态变化分析的精度需求。 在引言部分，作者回顾了遥感和GIS技术在城市扩展监测中的历史发展，并引用了多项国内外学者的研究成果。这些研究表明，无论是ARTMAP神经网络、最大似然法、光谱混合分析法，还是多光谱图像融合，各种方法都在不同程度上提高了城市变化检测的准确性。潘剑君和杨存建等人的工作也证明了遥感影像在土地利用动态监测中的有效性。 该研究不仅提出了一个适用于城镇扩张监测的新方法，还强调了结合不同遥感数据源和多时相信息的重要性。这种方法的实施对于城市规划、环境管理以及可持续发展具有重要意义，因为它提供了实时或近乎实时的城市扩张信息，有助于决策者制定更加科学的城市发展策略。