城市不透水面遥感提取方法研究进展

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1、第33卷5期安徽师范大学学报(自然科学版)Vb1．33No．52010年9月Joun~_a[of1huiNomaalUniversity(NaturalScience)Sept．2010城市不透水面遥感提取方法研究进展朱艾莉，吕成文(安徽师范大学国土资源与旅游学院，安徽芜湖241(103)摘要：城市不透水面比例是城市热环境研究的重要指标之一，利用遥感技术提取城市不透水面对于城市热岛效应研究具有重要意义．在综合了国内外关于不透水面遥感提取方法的文献基础上，本文对现有的不透水面遥感提取方法的原理、特点及应用范围进行了介绍分析，并对不透水面提取方法的未来发展进行了展望．

2、关键词：不透水面；遥感影像；信息提取方法中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1001—2443(2010)05～0485—05不透水面(Impervioussurface)，作为近代地理学中的新概念被提出，越来越受到研究学者的关注．它是指水不能通过其下渗到地表以下的人工地貌物质，通常包括屋顶，公路，人行道，停车场等．不透水面比例的上升，会导致城市地面的热导率增加，加剧城市的热岛效应及水质面源污染等城市环境的负面效应．城市不透水面的研究可以追溯到上世纪80年代，并于2000年前后受到广泛关注．由于不透水面信息覆盖面甚广，且城市化进程的加快，传统的依靠各地方

3、统计资料的记载已经远不能满足数据库的更新．因此，需要人们探索不透水面信息的自动提取方法，从而能够对不透水面数据进行准实时更新．遥感技术的引人，为其快速提取提供了可能，如何准确地从遥感影像中提取所需信息，对实时科学掌握城市化脚步，成为众多研究学者致力研究的热点．目前，相关研究方法有很多，本文拟就其中的主要方法进行评述，以期为相关研究提供参考．1城市不透水面遥感提取方法1．1人工解译法一不透水面人工解译分类法是指采用传统的监督、非监督分类方法，通过对不透水面的纹理、位置、图型、阴影等特征信息的目视解译结果进行改善，从而获取所需要的信息，具有易于理解、可操作性强的特点．

4、该方法早期被广泛应用于大尺度的土地利用、植被覆盖⋯等信息的提取．姜红梅等I2J将土地利用lkm栅格信息和数字高程模型数据进行空间配准，通过目视解译直接提取新安江模型参数的不透水面积比；王俊松等3]将主成分和比值植被指数(RVI)进行假彩色合成，增强绿地、裸地、阴影下绿地等透水信息与背景信息的反差，利用传统的监督分类得到了高精度的绿地、裸地等城市透水地表信息．人工解译法需要熟悉研究区典型地物的光谱特征，并结合野外调查，采样布点，建立完善的解译标志，因此，很大程度上取决于研究者的先验知识，主观性很强．在RS和GIS手段日益完善的今天，该方法已经远远不能满足科学研究的需

5、求，尤其是中、低分辨率的影像存在混合像元的问题，即使是半自动提取加上目视解译，也不能人工目视分辨出混合像元中不透水面信息实际所占比率．若采用监督分类方法，则存在自动化程度低、人工修改量大等缺点，且当建筑物、道路等地物表现出显著的不规则时，不透水面的低反照率部分会与裸土容易混淆，这也给监督分类工作带来难度．1．2指数模型法指数模型法通常是指采用原有的或者构建新的指数，直接或者问接地与研究对象建立某种数学模型，利用计算机提取出所需信息．在对不透水面的研究中，众多国内外学者相继提出多种指数模型法，Deguchi和Sugio对SPOT的HRV图像应用聚类算法得到了不透水区

6、域，但是估算结果很不理想[．收稿日期：2010～03—11基金项目：国家自然科学基金项目(40771207)．作者简介：朱艾莉(1986一)，女，安徽芜湖人，硕士研究生，主要从事资源遥感与土地利用研究安徽师范大学学报(自然科学版)2010年Cal~n和Arthufi5j利用植被覆盖度和不透水面之间的反比关系，将除植被以外的一切地物信息(水体已经剔除)均看作不透水面，将土壤、沙土和阴影也误判．另外，将纯植被和裸土像元的NDVI值看作是NDVI的最大与最小值，只是理想状态．由于混合像元的存在，纯植被和裸土像元的NDVI值需要筛选像元，不能直接利用．对此，国内学者徐涵秋

7、一7_首次采用复合波段的形式创建了归一化差值不透水面指数(NormalizedDifferenceImperviousSurfaceIndex，NDISI)．该指数法是通过在多光谱波段内找出不透水面的最强反射热红外波段和最弱近红外反射波段，利用归一化比值运算扩大二者差距，有效地增强不透水面信息，并具有较高的提取精度使不透水面信息得到显著增强．NDISI指数的构成中有针对性地考虑了沙土和水体因素，无需预先进行水体剔除，从而消除由于预处理工作而可能引起的误差，且由于新指数采用的是比值算法，各波段共有的信息会在比值运算中相互抵消，可以削弱阴影的影响．但是由于热红外波段的

8、空间分辨率