南昌地区不透水面信息自动提取

随着城市化进程的不断加速，不透水面成为一种十分关键的地表覆盖类型之一，如何快速获取高精度的不透水面信息成为目前遥感研究的重点话题。考虑不透水面构成复杂、光谱曲线复杂的特征，本文基于决策树思想，通过建成区指数（BUAI）、改进的归一化水体指数（MNDWI），制作研究区植被、水体掩膜，并根据研究区土壤反射光谱特点制作研究区土壤掩膜。通过基于决策树思想的提取模型，结合掩膜文件，逐步剔除透水面，得到不透水面信息。结果表明：该模型提取的不透水面信息总体精度达到了98.27%，Kappa系数为0.86。通过和实地信息对比分析，认为该模型提取结果较为可靠，适用于大范围地区的不透水面信息提取。     

Sentinel+Landsat融合影像的城市不透水面积参数获取

不透水面是衡量城市化的发展程度和评价城市生态环境质量的重要指标之一。南昌市作为环鄱阳湖生态经济圈的典型代表区域城市之一,准确、及时、高效地获取其不透水面信息对经济发展和生态规划提供全新的决策参考具有重大意义。现有的不透水面研究大多集中在针对单一光学遥感影像数据提取不透水面信息,但受影像数据源的影响,其分类结果往往存在光谱混淆和“椒盐”现象,限制了不透水面分类精度的进一步提高。为了改善这一局面,本文以南昌市为研究区,综合考虑多源遥感影像数据各自具有的影像特征优势,探究基于Sentinel+Landsat影像提取不透水面信息的适用性与优劣性。