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快速提取不透水面的新型遥感指数

一、概述

随着城市化进程的快速推进，不透水面作为城市发展的重要标志，其准确、快速的提取对于城市规划、生态环境评估、洪水模拟等诸多领域具有重要意义。传统的不透水面提取方法往往依赖于手工或半自动的影像解译和分类，这不仅效率低下，而且精度难以保证。开发一种能够快速、自动提取不透水面信息的新型遥感指数成为当前研究的热点。

本文首次提出了一种基于复合波段的归一化差值不透水面指数（NormalizedDifferenceImperviousSurfaceIndex，简称NDISI）。该指数以遥感影像为基础，通过特定的波段运算，有效地增强了不透水面信息，使得在大区域范围内快速、自动提取不透水面成为可能。实验证明，新的指数具有较高的提取精度，为不透水面的快速提取提供了一种新的、有效的手段。

本文首先回顾了不透水面提取的遥感方法的发展历程，指出了当前方法的不足，然后详细介绍了NDISI的创建原理和方法，并通过LandsatETM和ASTER两种影像的实验验证了新指数的有效性和精度。本文讨论了新指数在城市规划、生态环境评估等领域的应用前景，为进一步研究提供了参考。

NDISI的提出为不透水面的快速、自动提取提供了新的解决方案，对于推动遥感技术在城市规划、生态环境评估等领域的应用具有重要意义。

1.不透水面定义及其在城市环境中的重要性

不透水面，通常被称为ImperviousSurface(IS)，是城市化进程中的一个核心概念。它主要指的是那些阻止水分自然渗透进入下层土壤或地下水的地表覆盖层。这些覆盖层通常由人工材料构成，包括但不限于屋顶、道路、停车场、人行道以及其他硬质地表。不透水面的存在显著改变了自然水循环过程，使得雨水无法自然渗透，进而增加了城市洪涝灾害的风险。

在城市环境中，不透水面的重要性不容忽视。不透水面覆盖度的增加是城市化的一个显著标志，它直接反映了城市扩张的速度和规模。不透水面覆盖度与城市生态环境质量密切相关。不透水面的增加意味着植被和水体的减少，这不仅破坏了城市生态多样性，还加剧了城市热岛效应，影响了城市居民的生活质量。不透水面还与水文学、气候学、环境科学等多个领域的研究密切相关，是城市规划和管理的重要参考指标。

不透水面的准确提取一直是遥感技术应用的难点之一。传统的遥感方法往往依赖于复杂的图像解译和分类过程，这不仅需要大量的时间和人力，而且提取精度往往难以保证。开发一种能够快速、准确地提取不透水面信息的新型遥感指数具有重要的理论和实践意义。

本文提出了一种基于复合波段的归一化差值不透水面指数（NDISI），旨在通过遥感影像的快速处理，实现大区域范围内不透水面信息的自动提取。该指数的设计原理基于不透水面与其他地物在电磁波谱上的反射特性差异，通过特定的波段组合和运算，实现了对不透水面信息的有效增强。实验证明，新的遥感指数能够显著提高不透水面提取的精度和效率，为城市环境监测和规划管理提供了有力的技术支持。

不透水面作为城市环境中的一个关键要素，其定义和重要性不容忽视。通过遥感技术的不断创新和应用，我们可以更加准确、快速地获取不透水面信息，为城市可持续发展提供科学依据。

2.遥感技术在不透水面提取中的应用及现有方法的局限性

遥感技术作为一种非接触式的地理信息获取手段，在不透水面提取中发挥着至关重要的作用。不透水面，主要是指城市中由各种不透水建筑材料所覆盖的表面，如道路、建筑屋顶等。这些区域的水文特性与自然地表存在显著差异，对城市的热岛效应、水文学、生态系统等产生深远影响。快速、准确地提取不透水面信息对城市规划、环境保护、灾害预防等领域具有重要意义。

在过去的几十年里，遥感技术被广泛应用于不透水面的提取。研究者们基于不同的遥感数据源和算法，提出了多种提取方法。主成分分析法（PCA）、归一化差值不透水面指数法（NDISI）和归一化建筑指数法（NDBI）等是较为常见的方法。PCA通过降维技术提取遥感影像的主要信息，进而识别不透水面NDISI和NDBI则是通过构建特定的指数模型，强化不透水面的光谱特征，实现其快速提取。

现有方法在应用过程中也存在一定的局限性。这些方法通常需要对遥感影像进行预处理，如辐射定标、大气校正等，这增加了处理流程的复杂性。不透水面的提取精度往往受到遥感数据源质量的影响，如云层遮挡、传感器噪声等。现有方法在处理不同尺度、不同地域的不透水面提取时，其普适性和稳定性也有待进一步提高。

针对这些局限性，本文提出了一种新型遥感指数——城市建成区指数法（BUAI），旨在快速、准确地提取不透水面信息。BUAI指数综合考虑了不透水面、水体和植被的光谱特征，通过逻辑运算实现了对城市建成区的有效识别。相较于现有方法，BUAI指数无需复杂的预处理流程，且对遥感数据源的质量要求较低。同时，通过优