一种新的增强型不透水面指数

针对已有不透水面指数用于提取西北干旱地区城市不透水面存在一定的局限性以及阈值确定的繁琐性等问题,该文提出了一种新的增强型不透水面指数(ENDISI)。基于Landsat8_OLI影像利用ENDISI以兰州市建成区为例进行不透水面信息提取,总体精度达到88.5%,结果较为理想。相比于已有的不透水面指数,ENDISI可以有效避免西北干旱区沙土、裸露山体的影响,适用性更强;采用“0”作为提取不透水面的阈值,简单客观并且提取精度高。综上表明ENDISI可用于西北干旱地区城市不透水面信息的简单、快速、客观、高效提取,进而能够为城市发展研究及规划提供基础支持。     

一种新的增强型不透水面指数

针对已有不透水面指数用于提取西北干旱地区城市不透水面存在一定的局限性以及阈值确定的繁琐性等问题,该文提出了一种新的增强型不透水面指数(ENDISI)。基于Landsat8_OLI影像利用ENDISI以兰州市建成区为例进行不透水面信息提取,总体精度达到88.5%,结果较为理想。相比于已有的不透水面指数,ENDISI可以有效避免西北干旱区沙土、裸露山体的影响,适用性更强;采用“0”作为提取不透水面的阈值,简单客观并且提取精度高。综上表明ENDISI可用于西北干旱地区城市不透水面信息的简单、快速、客观、高效提取,进而能够为城市发展研究及规划提供基础支持。     

一种新的增强型不透水面指数

针对已有不透水面指数用于提取西北干旱地区城市不透水面存在一定的局限性以及阈值确定的繁琐性等问题,该文提出了一种新的增强型不透水面指数(ENDISI)。基于Landsat8_OLI影像利用ENDISI以兰州市建成区为例进行不透水面信息提取,总体精度达到88.5%,结果较为理想。相比于已有的不透水面指数,ENDISI可以有效避免西北干旱区沙土、裸露山体的影响,适用性更强;采用“0”作为提取不透水面的阈值,简单客观并且提取精度高。综上表明ENDISI可用于西北干旱地区城市不透水面信息的简单、快速、客观、高效提取,进而能够为城市发展研究及规划提供基础支持。     

基于Sentinel-2A/B的新疆典型城市不透水面提取及空间差异分析

随着城市化进程加快,自然地表物理结构及属性的变化使得城市不透水面不断增加,进而造成城市土地覆盖类型剧烈变化,极大地影响着其环境质量和生态循环。因此,探讨不透水面的空间变化规律,对建设生态、和谐、宜居城市变得极为重要。本文选取新疆维吾尔自治区（简称新疆）典型城市（乌鲁木齐、喀什、哈密及克拉玛依）主城区为研究区,通过对Sentinel-2A/B影像L2范数归一化处理,结合增强型归一化差值不透水面指数ENDISI（Enhanced Normalized Difference Impervious Surface Index）,采用最大类间方差法（OTSU）自适应确定阈值,提取2017年和2019年新疆典型城市不透水面。结果表明：L2范数归一化处理与ENDISI结合能较好的突显不透水面与非不透水面的差异;OTSU自适应确定的阈值能够很好的区分不透水面,经示例验证（2019年乌鲁木齐主城区）,不透水面提取结果总体精度为86.60%,Kappa系数为0.73。通过对不透水面空间差异分析可知：从剖面线角度分析得出乌鲁木齐北部、喀什中部和北部及哈密中东部和北部ENDISI指数值均显著增加,而克拉玛依北部和中西部区域ENDISI指数值增加较少;从不透水面盒维数分析中得出,新疆典型城市的盒维数值均呈增加趋势,城市结构复杂度不断增强,其中哈密盒维数值最大,乌鲁木齐盒维数值最低,且哈密的盒维数值变化幅度最大,克拉玛依的盒维数值变化最小。本文可为新疆典型城市内涵式发展提供科学指导,为干旱区城市生态环境保护提供理论依据。     

Landsat8不透水面遥感信息提取方法对比

不透水面是重要的地表覆盖类型,利用卫星遥感影像准确提取不透水面信息对于掌握地表覆盖变化具有重要意义。现有研究已提出了多种不透水面遥感信息提取指数,但目前尚缺乏对这些不透水面指数的系统对比分析。利用Landsat8卫星遥感影像,测试了目前8种主要不透水面指数的提取精度。结果表明,在现有不透水面指数中,垂直不透水层指数能够有效增强不透水面信息,不透水面提取精度最高(89. 6%),其次是比值居民地指数和生物物理组分指数(87. 5%和87. 4%),城市指数与新建筑指数提取精度再次之(82. 9%和80. 0%),归一化差值不透水面指数、归一化建筑指数和基于指数的建筑指数未能有效增强不透水面信息,提取精度较低(75. 0%)。此外,这8种不透水面指数都未能有效解决不透水面与大片裸地光谱混淆的问题,在裸地广泛分布的区域难以准确提取不透水面,平均提取精度仅为71. 0%,影响了不透水面指数的大区域应用。     

不透水面提取方法及应用研究综述

围绕数据源、提取方法以及不透水面应用研究3个层面对国内外学者提取不透水面做出了总结,其中数据源主要介绍了Landsat系列、Sentinel系列以及高分系列,不透水面提取方法主要归纳了指数法以及光谱混合分析法,应用研究主要针对不透水面演变分析、与城市生态问题的探究。通过归纳国内外学者的研究成果得出,不透水面的扩张会导致城市地表温度的上升,同时与其他一些生态问题存在一定的相关性。     

利用影像纹理和阴影信息提取城市不透水面的方法——以咸阳市为例

利用2012年的咸阳市资源三号卫星影像,同时利用光谱信息和纹理信息对咸阳市的地表进行监督分类,使用阈值和开闭运算提取阴影,并通过TM影像提取NDBI等指数辅助归类,优化分类结果,提高提取不透水层信息的准确率,旨在为城市合理布局,减少城市内涝等提供基本信息。研究结果表明,利用多源遥感卫星影像,同时考虑光谱和纹理信息的分类方法进行不透水面的提取精度提高了17.2%,对阴影检测和归类处理提取精度进一步提高了2.7%,方法简便可行,结果稳定可靠;咸阳市研究区地表不透水率为30.73%,不透水率相对较低,城市生态环境较好;不透水面主要分布在渭河以北老城区。     

基于改进NDBI指数法的不透水面信息提取

从对不透水面信息的光谱特征入手,分析了不透水面在Landsat ETM+遥感影像上第3、4、5、6波段与其他地类的光谱差异,发现利用归一化植被指数(NDVI)设定合适阈值可以剔除植被信息;构建了一种改进NDBI指数的不透水面信息提取算法,并以福州市为研究区,对该算法进行了验证。结果表明,与常规的NDBI指数法相比,改进后的方法能有效地将不透水面与稀疏植被、裸地区分开,大大提高了不透水面信息的提取精度。     

不透水面与地表径流时空相关性研究——以杭州市主城区为例

城市化进程中不透水面的扩展对城市地表水文循环产生了显著影响。研究不透水面与地表径流时空相关性能缓解城市内涝灾害,可为"海绵城市"提供建设意见。本文以杭州市主城区为例,提出结合BCI指数(Biophysical Composition Index)的线性光谱分解方法提取不透水面、植被和土壤盖度,提高了传统的线性光谱分解方法的精度。进一步结合SCS-CN模型(Soil Conservation Service Curve Number Method)模拟1990年—2017年杭州市主城区地表径流,在此基础上计算景观格局指数,研究杭州市主城区不透水面与模拟地表径流的时空特征,探究不透水面与模拟地表径流的关系。结果表明:(1)研究区近30年不透水面聚集度较高且呈增长趋势,增长速率趋于平稳,上城区和下城区不透水面面积占比最高,江干区、西湖区和拱墅区增长速率和增长强度相对较大。(2)研究区近30年模拟地表径流不断增长,220—240 mm的径流由中心城区向四周辐射,上城区和下城区模拟地表径流最高,与不透水面的演变趋势总体一致。(3)不透水面的空间格局与模拟地表径流高度相关,不透水面的斑块数量和破碎度与地表径流呈负相关,斑块所占景观比例、斑块密度、斑块聚集等与模拟地表径流正相关,可通过合理控制相关景观指标、优化不透水面空间格局控制地表径流。在此基础上提出了防止城市内涝的建议:增加绿地、花园等用地类型;减少大面积不透水面斑块,划分成更多的小斑块等。     

一种基于TM影像的不透水面信息提取方法

针对TM影像不透水面提取的研究,通过综合分析被广泛应用于提取不透水面的归一化差异不透水面指数法和归一化差异植被指数法,从而提出一种改进的快速提取不透水面的方法--实验指数组合法,即通过将植被指数取反减去水体指数。以高分影像ZY3和可提供经纬度信息的Google Earth作为参考,将归一化差值不透水面指数、归一化差值植被指数和实验指数组合法得到的提取结果分别进行评价,获得了图像的分类精度,对比可知实验组合指数法的精度高于其他两种指数结果,其精度为88.16%。     

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。     

流域尺度的不透水面遥感提取

一个地区的不透水面覆盖度不仅是该地区城镇化程度重要指示因子,也是该地区生态环境状况的重要指示因子.现有的不透水面遥感提取方法,多集中在城区尺度上.而流域尺度上快速、准确的不透水面遥感提取方法在国内外还鲜有研究.本研究以覆盖海河流域同一季节的Landsat影像为数据源,利用已有土地利用数据集中的道路、城市、农村和工业用地...     

植被调节下的干旱区不透水面覆盖率遥感估算方法

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的居住区指数模型（HSI）广泛应用于区域尺度城市不透水面扩张监测。但是,在干旱区由于受到裸岩、沙漠、戈壁等低植被覆盖区干扰,HSI算法的精度和适应性受到了一定的影响。为解决这一问题,本文利用植被覆盖度作为调节系数,对灯光数据与植被指数进行动态调整,构建了适用于干旱区的城市植被调节不透水指数（VAISI）;然后采用SVR模型,通过机器学习的方法构建了城市不透率参考数据与VAISI之间的非线性关系模型,实现对干旱区区域尺度不透水面覆盖率估算;最后,对模型估算结果进行了精度验证和比较分析。试验结果表明：在干旱区,VAISI解决了由于灯光溢出问题及城市周边裸土等低植被覆盖等因素导致的城市周边裸土像元不透率估算过高问题,一定程度上提高了城市内部不透水面空间分布信息的表达能力,有效克服了非灯光区估算结果高于背景值的现象。平均相关系数R由0.69提升到0.79,RMSE由0.17降至0.14。     

基于光谱混合分解的流域不透水面提取及其动态分析——以于桥水库为例

不透水面不仅是城市非点源污染的主要来源,还是流域生态环境变化的主要因素之一。不透水面的数量、位置、几何形状、分布格局以及透水率与不透水率的比值,均影响着流域的水文环境,因此成为研究热点。本文以天津于桥水库流域为例,综合遥感(RS)与地理信息系统(GIS)技术,从流域尺度上研究1984~2013年间不透水面覆盖度的变化。在ENVI 5.1软件支持下,利用遥感影像获取1984,1994,2004和2013年4个时相的不透水面信息。采用修正后的归一化水体指数剔除水体信息,排除水体对不透水面提取精度的影响。运用线性光谱混合分析法(Linear Spectral Mixture Analysis,LSMA),提取流域不透水面覆盖度。结果表明:流域内不透水面覆盖度大多集中在1~5级,植被覆盖程度较高。近30年间不透水面比例逐年增加,2013年比1984年增加了2.802%,呈线性增长。中等分辨率的遥感影像适合流域尺度的不透水面提取的结果可作为流域水文及规划管理的重要基础性数据。     

基于多源高分辨率遥感影像的2 m不透水面一张图提取

不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标。当前全球范围内仅有1 km和30 m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求。提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件。基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省（直辖市、自治区）的2 m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段。     

融合多源时序遥感数据大尺度不透水面覆盖率估算

不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标,基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。传统大范围不透水面覆盖率估算模型主要基于单一遥感信息与不透水面比例之间的相关性,通过单因子回归模型实现不透水面覆盖率的估算。受限于单一遥感信息的信息量及普适性等影响,这类方法在大尺度不透水面提取中具有较大局限性,估算结果的区域适应性存在较大差异。针对该问题,本文提出基于多特征遥感信息进行不透水面估算的方法,以弥补单一特征在大范围不透水面提取中的不确定性。该方法首先以多时相MOD13Q1、MOD09A1产品、夜间灯光数据（NPP-VIIRS）和Landsat 8 OLI为遥感数据源,从不同角度构建突出不透水面信息的多个指数特征;在此基础上利用多元回归模型建立多因子不透水面覆盖率估算模型,进而实现大尺度不透水面覆盖率的遥感估算。本研究选择分布于全国范围内13个典型城市作为主要研究区对提出的模型进行了验证,结果表明：该方法能够适应不同区域不透水面覆盖率的估算,在复杂城市区域表现出较传统方法更好的效果,明显改善了城市内部不透水面覆盖率的估算精度。     

多时相Landsat影像的平原河网区不透水面信息提取方法与应用

不透水面是衡量城市生态环境的重要指标,针对平原河网区不透水面与水体、裸土等地物较难区分的问题,以苏北里下河平原快速城镇化区为研究对象,利用多时相Landsat影像为数据源,基于像元光谱特征及其季节性变化分析,构建了基于时序NDWI、NDVI和NDBI的决策树模型,并利用GIS空间分析技术对不透水面的时空变化特征进行了分析。结果表明：多时相光谱信息可有效改善水体、裸土和稀疏植被等像元与不透水面的混分,2005年和2016年的不透水面分类总体精度和Kappa系数均在0.85以上,合理反映了不透水面以向东和向南扩张为主的趋势特征,年均扩张速度约为6.7 km²。研究成果为该区城镇化下的生态环境效应研究提供数据基础,同时可为其他平原河网区不透水面信息提供借鉴和参考。     

Coupling urbanization analyses for studying urban thermal environment and its interplay with biophysical parameters based on TM/ETM+ imagery

Studies of urbanization and urban thermal environment are now attracting wide interests among scientists all over the world. This study investigated the influences of urbanization on urban thermal environment as well as the relationships of thermal characteristics to other biophysical variables in Guangzhou, China utilizing three dates of Landsat TM/ETM+ images acquired in 1990, 2000, and 2005, respectively. Vegetation abundances and percent impervious surfaces were derived by means of linear spectral mixture model, and a method for effectively enhancing impervious surface has been developed to accurately examine the urban enlargement. As a key parameter for studying urban thermal characteristics, the land surface temperature (LST) was also retrieved from thermal infrared band of each TM/ETM+ dataset. Based on these parameters, the urban expansion, urban heat island effect and the relationships of LSTs to other biophysical parameters were then analyzed. Results indicated that the area ratio of impervious surface in Guangzhou increased significantly, which grew from 20.56% in 1990, to 34.72% in 2000, and further to 41.12% in 2005, however, the intensity of urban heat island was not always enlarged in observed years. In addition, Geostatistical analyses showed that the mean-centre of the impervious surface was moving towards the northwest during 1990–2005. And correlation analyses revealed that, at the pixel-scale, the association of LSTs to other two variables (vegetation abundance and percent impervious surface) was not straightforward, while LSTs possessed a strong positive correlation with percent impervious surfaces and negative correlation with vegetation abundances at the regional-scale, respectively. This study provided an integrated research scheme and the findings can be very useful for urban ecosystem modeling.     

城市扩展强度及其地表热特性遥感定量分析

提出定量确定城市扩展范围及其发展强度的方法——地图密度指数。以中部城市长沙为例,利用Landsat TM/ETM+数据定量评价城市扩张及其热环境特征的变化。首先,集成遥感光谱指数提取地表非渗透表面,然后利用移动窗口算法获得地图密度指数,再根据设定的阈值获得密度指数等级图,依此密度指数等级图识别城市扩展范围及其发展强度。再结合地表温度反演的数据,分析城市格局及其变化与地表热特性变化的定量关系。结果表明,自20世纪90年代以来,长沙市城市区域及其发展密度显著增加,城市发展的密度差异与地表温度相一致。地图密度指数能较好刻画城市扩展范围及其发展强度,并与地表温度空间分布存在较好的对应关系。     

基于混合光谱分解的城市不透水面分布估算

城市化的一个重要表现就是不透水面分布比率的上升,城市内部不透水面分布是城市生态环境的一个重要指标。对于规模较大的大城市,采用高性价比的中等分辨率影像,获取不透水面的分布,是当前国际研究的一个热点。本研究利用Landsat 7的ETM 影像,在线性光谱分解的技术上,提取了上海市的不透水面分布并对其空间特征进行了分析。研究揭示,ETM 影像对于城市尺度的信息提取,其成本是较低的;对于城市地域来说,利用植被、高反照度、低反照度和裸露的土壤四种最终光谱端元的线性组合,可以较好地模拟ETM 波谱特征,而除了水面以外的高反照度、低反照度两种最终光谱端元,可以较好地表达城市不透水表面信息。结果显示,利用中等分辨率影像对上海中心城区不透水面分布提取的精度还是令人满意的,总体上,上海市不透水面分布比率较高,不透水面分布的空间差异进一步揭示了城市土地覆被空间结构以及城市空间扩展的差异性。