基于高分辨率遥感影像的不透水面信息提取方法研究.pdfVIP

适意信息 叠感应用 基于高分辨率遥感影像的不透水面信息提取方法研究 李彩丽，都金康，左天惠 (南京大学地理信息科学系，南京210093) 摘要：不透水面是城市地区的典型特征，它与城市总用地面积的比值——不透水率作为一个重要的城市生态 指数常出现于城市水文、水质、面源污染以及城市植被制图等研究中。利用高分辨率遥感影像提取不透水面不仅 可获得较高精度的不透水面信息，而且可为中低分辨率遥感影像的不透水面提取提供样本训练区并检验其提取 精度。本文利用南京IKONOS影像，采用面向对象分类方法提取不透水面信息，初步解决了阴影归类和遮盖不透 水面的植被剔除等问题，提高了不透水面信息提取精度。 关键词：不透水面，面向对象；高分辨率遥感影像 中图分类号：TP79文献标识码：A 文章编号：1000—3177(2009)105—0036—05 提取，取得较好的效果。Pu[1妇(2007年)以日本横 1 引 言 滨为例，运用混合像元分解模型和神经网络模型对 不透水面是指能阻止水渗透到地表下层面，诸 ASTER影像进行像元分解，制作了城市地表要素 如屋顶、广场、沥青或水泥的道路以及停车场等。人 组成图。马雪梅[2叼等(2007年)采用数据挖掘技术 工不透水面是城市地区的典型特征，城市化的一个 对TM影像进行流域内不透水面及其变化信息提 重要表现就是不透水面分布比率的上升。随着不透 取，利用研究区域连续三年的TM数据，运用数据 水面的增加，城市的绿地、湿地和水体面积逐渐减 挖掘技术的决策树方法实现了不透水面信息提取。 少，同时引发了城市生态环境的改变如流域水质和 目前不透水面信息提取主要集中于利用中低分辨率 城市热环境的变化等，从而导致城市生态系统恶化。 遥感影像，但其中样本训练区的选择及提取精度的 不透水面比率被认为是表征流域健康、水质以及整 检验存在较大难度。而利用高分辨率遥感影像提取 个城市生态系统是否健康最为重要的环境指标 不透水面不仅可获得较高精度的不透水面积信息， 之一[1～21。 还可为中低分辨率遥感影像不透水面提取提供样本 利用遥感图像提取不透水面的研究始于20世 训练区并检验其提取精度，因此基于高分辨率遥感 影像提取不透水面的研究是很有意义的。 纪后期。Deguchi和Sugio[3](1994年)对SPOT卫 星的HRV图像应用聚类算法得到研究区域的不透 由于高分辨率影像存在严重的阴影问题，影响 了不透水面提取精度，同时许多植被遮盖了不透水 水区域。Ji和JensenE们(1999年)基于TM遥感影 像利用亚像元分析和分层分类法来估算不透水面分 面，也会影响不透水面信息提取。要实现不透水面 信息准确提取，需解决阴影归类和覆盖在不透水面 布。Wu[51等(2003年)利用线性光谱混合模型对 Landsat 上植被剔除的问题，这也是本文研究的重点所在。 ETM+卫星影像进行高照度不透水面和低 照度不透水面的提取，最终得到研究区的不透水面 基于像元的分类方法对高分辨率遥感影像进行信息 提取，会产生严重的“椒盐”现象，精度较低，很难满 分布。Wu[17](2004年)发现同一城市地物景观光 谱存在很大差异，在此基础上提出改进的归一化混 足实际需要。面向对象方法以影像对象为单位，利 合像元线性分解模型，成功地提取了俄亥俄州哥伦