2021年6月22日上午8：00，应bwin必赢的邀请，美国康涅狄洛大学地理系及环境科学与工程中心张传荣教授在线上作题为“利用机载 LiDAR 、高分辨率正射影像和谷歌街景对大城市的城市地块土地利用分类”的学术报告。本次报告由bwin必赢张林英副教授主持，全校师生近100余人参加了本次讲座。
主讲嘉宾简介
张传荣， 康涅狄格大学斯托斯分校地理系和环境科学与工程中心的教授。2004 年获得威斯康星大学密尔沃基分校地理学博士学位。是一位受过广泛训练的地理学家，对地理空间技术有着浓厚的兴趣。她的研究是跨学科的。特别是，研究主要集中在地理信息科学 (GIS)、遥感、地理空间统计、地理计算、GIS 网络基础设施及其在土地利用/覆盖研究、气候变化、管理灾害和自然资源、景观生态学、环境规划，以及交通研究。在 GIS、地理、遥感、土壤和环境研究领域的领先期刊上发表过文章。自 2003 年以来，迄今已发表超过 96 篇同行评审期刊文章（在 20 多种不同的期刊上，几乎所有期刊都是 SCI 期刊）、10 多本书章节和众多会议论文集。出版了题为“地理空间”的专著Semantic Web”，2015 年成为 Springer 的第一作者。她的工作得到了美国国家科学基金会和能源部等不同权威机构的支持。曾担任多个国际或国家地理空间组织的委员会主席或成员，如 AAG（美国地理学家协会）、CPGIS（国际 GIS 华人专业协会）和 UCGIS（大学地理信息科学联盟。于2009 年获得 UCGIS/ESRI（大学地理信息科学联盟/环境系统研究所）青年教师奖，并于 2014 年获得 NCSA（国家超级计算应用中心）CyberGIS Fellow。
讲座伊始，张林英副教授概略介绍了张传荣教授并对张传荣教授的到来致以诚挚欢迎。紧接着，讲座上张传荣教授基于科研团队对城市土地利用扩张检测的丰富经验，对利用海岛机载雷达、高分辨率正射影像和谷歌街景检测城市土地利用类型的技术做出介绍。
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城市土地利用信息的重要性
张传荣教授首先提出城市土地利用信息越来越重要，城市景观具有复杂特性，它的性质主要是根据社会经济功能定义，通过光学遥感图像的光谱反射率识别土地利用仍然是个巨大挑战。提出了由于特大城市是最复杂的景观具有三维特性，当前很少有基于区域土地利用有效性的特大城市土地分类方法使用。张传荣教授提出为应对大城市景观复杂性，除了高分正射影像和LiDAR外，一项首先使用GSV图像改进土地分类的研究。选研究区为纽约，研究目标是利用基于区域的方法与地块边界数据一起用于土地利用分类，使用带有LiDAR数据、HRO和GSV影像的随机森林分类器的分类方法探究基于斑块城市土地利用分类方法的在大城市的可行性。测试不同地块特征对城市土地利用分类的重要性以及检查GSV图像在复杂大城市背景下提高城市土地利用分类准确性。
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研究数据介绍
接着，张传荣教授介绍了研究中所使用的数据，包括地块数据、研究区边界数据、地块水平上土地利用数据、街道数据等GIS数据，以及机载雷达数据、高分辨率正射影像数据和谷歌街景数据。使用随机森林分类方法进行土地利用分类，将13个地块特征作为随机森林分类器中的输入变量，其中只有宗地大小直接给定，其他12个斑块要素是根据HRO、LiDAR、GSV确定的，最终分类器将地块的其余部分分为7种土地利用类型并进行精度检验。
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研究技术介绍
此外，张传荣教授还介绍了其中使用到的指标和技术有归一化植被指数、建筑监测、自动检测和识别GSV图像中的文本、Scikit-learn机器学习库中的RF分类器等。最终得出结论，由GSV影像在一定程度上提高了对于混合居民住宅和商业建筑类型的生产者和用户精度，仅适用遥感影像的随机森林分类数据基于斑块的城市土地利用分类可以提高单户家庭住宅和多户家庭住宅分类精度，除此之外还对地块特征进行了重要性评价。
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RS影像探测城市扩张
最后张传荣教授提出RS技术广泛用于检测城市横向、纵向增长，但很少研究使用中分变率光学卫星图像，利用阴影信息测量城市垂直增长，所以向同学们介绍了一个关于探讨20年间广州城市扩张及其与主要社会经济因素的关系，利用中分RS影像和多源数据估算水平和垂直城市增长的技术。
最后，张林英副教授再次感谢了嘉宾的精彩分享，至此，本次讲座在热烈的交流气氛中圆满结束。
资料来源 | 地科院研会宣策部
责任编辑 | bwin必赢信息中心深度编辑部 江宣萱
审核 | 陶伟
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