基于NDBI和BCI指数的复杂地形区城镇提取方法对比分析——以西宁市为例.pdfVIP

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基于NDBI和BCI指数的复杂地形区城镇提取方法对比分析——以西宁市为例.pdf

地理研究·GEOGRAPHY 基于NDBI和BCI指数的复杂地形区城镇提取方法对比分析 ——以西宁市为例 1,2 1 刘雪梅  高小红 (1.青海师范大学,青海 西宁 810008;2.青海省气象台,青海 西宁 810001) 本 文在 西宁市及其所辖 三县 2011 年 8 月 10 日和 2015 地形较平坦,有充足的水源,适于发展农业,因此产生了城市。 摘要: 年 8 月 21 日的两期 Landsat 卫 星影像基础上 ,进行辐射 定标、 由河谷平原、黄土丘陵和中高山地等地貌组成,其中山区面积 大气校正、异常值剔 除、裁 剪等处理后 ,分别用 NDBI 指数 约占2/3,山区河谷区居住用地分布零散。随着城市化的发展, 和 BCI 指数作为指标提取 西宁市及辖 区三县的城镇信息并进 西宁城市规模不断扩大导致西宁市地利用变化加快,城镇用建 行提取精度评价 ,结果显示 :利用 NDBI 指数提取 的结果斑 设用增多,新增建设用地主要来源于海拔低、坡度小、交通便 [9] 块较大且分布 密度 大,西宁市市 区边缘错 分 比较严重,利用 利的水浇地、旱地、未利用地等 。因此,本文研究区掩膜了 BCI 指数提取结果的西宁市区也是相对比较平滑 ,提取的斑块 西宁市及三县的脑山地区,以研究区的川水和浅山地区作为研 比较小,城镇点分布相对分散 ,比较符合青海省 东部城镇分布 究区域。 的特点 ;利用 NDBI 指数提取城镇信息的结果明显范围偏大, 且将 非城镇错分到城镇 的现象十分明显,而基于 BCI 指数 的 提取结果这种错分现象不明显 ;不论对于 landsat TM5 数据还 是 landsat8 OLR 数据 ,基于 BCI 指数 的提取方法提取结果总 体精度和 Kappa 系数均 高于基于 NDBI 指数 的提取 方法,尤 其是 2015 年其总体精度达到 90.5 %,Kappa 系数达到 0.81。 城镇信息提取 ;BCI 指数 ;NDBI ;对比分析 关键词: 1引言 土地利用变化已经成为全球变化研究的前沿领域和热点, 也是当前诸多学科的前沿和热点问题,例如地生态学、理学 [1] 等 。西宁市作为青海省省会,是城镇化与新型工业化发展 的重点区域,尤其是2000年以后西宁市城镇化与工业化的 [9] 步伐大大加快,导致区域土地利用的快速变化 。为促进西 宁市地区经济社会的可持续发展,需要对生态环境治理成效 以及城镇化与工业化对生态环境影响进行有效监测与评价, 图 1 研究区地理位置和 高程 这就要求对城镇用地的变化有准确的了解,而利用遥感提取 城镇用地信息成为重要手段。 2.2数据源及预处理 目前,在区域尺度土地利用变化监测与分析中,较多研究 [2-3] 者选择中等分辨率的Landsat数据。而在没有GIS辅助情 况下,计算机分类(包括监督分类和非监督分类)是常用的从 2011年影像为影像为NASA(美国国家航空和宇宙航行局)发 遥感图像提取城镇用地信息主要途径,但城镇用地信息的分类 [4] 精度较低,一般不超过80%,因此为了提高城镇用地提取精 度,在城镇用地的提取方法研究中,有些研究者加入了DEM、 NDVI指数、NDBI指数、NDWI指数等指标作为城镇提取的 辅助要素,研究区域多为平原和丘陵地带较多,也有少量针对 标、大气校正、异常值剔除、镶嵌、裁剪处理。计算Landsat [5-6] 复杂地形

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