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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