随着城市系统的日新月异,日趋复杂,城市问题不断涌现、急待解决。研究城市在空间上的变化及其趋势,是发现和解决城市问题的一个重要途径,而城市空间扩展最主要的标志就是城市建设用地的扩展。 本文结合3S技术,以南京市2002年影像为基础,分析建设用地影像表征,在此基础上,将数据挖掘技术应用到土地利用分类中,分类并提取出建设用地信息。同时,以南京市1994-2002年期间建设用地变化影像表征为例,将数据挖掘技术应用到变化监测中,从而获得变化信息一级初分类结果。最后将精度已知的建设用地层分别与变化监测结果进行叠加分析,旨在对变化监测结果进行检验和二级细分;该技术方法的适应性在1988-1994年间建设用地变化监测中得到了验证。本文主要研究内容与成果如下: 1.建设用地自动提取方法。论文首先对2002年研究区建设用地的遥感影像表征做了深入分析,构建有利于建设用地识别的特征,同时,为了能使用于大面积建设用地提取的识别技术更具有客观性,本文探讨了区域分割预处理技术。在此基础上,利用数据挖掘技术分别得到这各子区域的最佳特征子集及相应知识规则,构建决策树分类并提取了三大类型建设用地信息,分类精度达到了84.7%,分类效果良好。考察一级土地利用类型,建设用地类型的精度达到98%,分类总体精度达到了91.6%。最后将其结果与最大似然法分类结果作了比较。结果表明,该技术方案可以获得更精确的建设用地数据,而从平均面积精度90.6%来看,具有一定的应用价值,并易于操作,生成的知识规则具有客观性。 2.建设用地变化监测方法。论文以1994-2002年建设用地变化信息影像表征为例,构建有利于反映变化信息的特征集,并将数据挖掘技术应用到变化信息监测中,为建设用地变化信息提取提供最佳特征子集与知识规则,构建决策树,得到建设用地变化信息一级初分类结果。在此基础上,利用精度已知的建设用地(2002年的三类建设用地),分别与变化信息一级初分类结果进行叠加分析,从而对该结果进行检验,并细化分类。最后,利用1988-1994年间建设用地变化特征集对该技术方案的适应性进行验证。研究表明,将数据挖掘技术和决策树分类法相结合,可以较为准确地提取建设用地变化信息,同时,利用精度已知的建设用地对变化监测结果进行叠加分析的新思想,不但可以检验这一历史变化过程的提取结果,还可以识别出使用一般遥感模式识别技术所无法识别出来的变化信息,即二级变化类型。该技术方案的适应性也得到了验证,因此,可以为城市建设用地变化趋势监测、城市发展政策制定提供可靠的技术支持,具有一定的实用价值。