基于遥感的城市范围提取方法研究.pdf

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1、ChinaScience&TechnologyOverview信息技术基于遥感的城市范围提取方法研究李佳阳蒋树龙刘鹏(中国地质大学(北京)信息-rN学院，北京100083)【摘要】由于城市的扩张和遥感技术的发展，利用遥感技术对城市问题的研究也越来越普遍。城市范围的提取往往是对城市发展问题研究的前提，在目前众多城市扩张研究中彳艮多学者都给出了自己提取城市范围的方法。本文对大量的方法进行研究对比后，将城市范围提取方法分为人工解译方法、图像分类方法、光谱指数与光谱模型方法以及相关因素提取方法，并对每种方法进行了对比总结。【关键词l遥感城市扩张城市范围分类1引言果有很大的影响。如杨恒喜[6等在提取昆

2、明市图像中，先对图像做了随着我国经济持续快速的增长，我国进入城市数量和体量快速直方图均衡化处理，将DN值域增大使其呈正太分布，增强了图像上增长的阶段。城市的发展与扩张，引起了诸多学者的关注，然而城市地物与地物之间的反差，再利用非监督分类的方法提取了城市建成范围的界定往往是研究城市扩张的前提，而利用遥感进行城市范围区域，得到城市面积大小。余新朝[7】利用植被差值归一化指数阈值的提取正趋于成熟。设定，经过波段运算处理后，单独对图像进行监督或非监督分类都遥感是指不与探测目标相接触，从远处把目标的电磁波特性记不能取得良好效果，而在结合了多次监督与非监督分类的方法后才录下来，通过分析揭示出物体的特征性

3、质及其变化的综合性探测技较为准确地生成了城市建成区范围图。术[1]。由于遥感具有大面积同步观测、时效性、综合性、经济性等特基于图像分类的城市范围提取方法在很大程度上减轻了研究点，因而在城市范围提取中被广泛使用，如阿里木江·卡斯木[21等在人员解译的工作强度，并能得到较为准确的结果。分类前的图像处研究塔什干市城市扩张时同时使用了TM、ETM+、ALOS—AVNIR2理方法多样，且多内置于影像处理软件中，操作简单，效果显著，另三种影像数据。在众多关于城市扩张的研究中，对城市范围的提取一方面，分类算法中如最大似然分类、马氏距离分类等逐渐完善，人方法种类繁多，本文基于各方法特点，将如今主要的基于遥感

4、影像工神经网络等更智能的分类算法的出现，使图像分类结果更加准的城市范围提取方法归纳总结为基于人工解译方法，基于图像分类确，也使该方法在提取城市范围中得到更广泛的认可。方法，基于光谱指数和指数模型方法，基于相关因素提取方法这四2．3基于光谱指数和指数模型方法种方法。由于地物对太阳光的反射和吸收存在差异，导致不同波段中的地物反射信息存在差异，研究人员利用这种差异将卫星不同波段探2方法研究测数据进行组合运算，得到反映研究所需特定信息的指数，称之为2．1基于人工解译方法光谱指数，而提取这种指数的特定方法则称为指数模型。人工解译方法主要是指目视解译，它凭借解译人员的经验知基于此方法的城市范围提取也随着

5、相关的光谱指数和指数模识，将遥感图像转换成可以被非专业人士理解的现实中的实物。作型如归一化差异建筑指数(NormalizedDifferenceBuilt_upIndex，为传统的判别方法，人工解译的方法一般精度较高，但工作量大。王NDBI)I。l、图像卷积运算模型[91等的发展而得到大量应用。NDBI}[~对茜[3】等在对南京市城市扩展的研究中将预处理和几何纠正的图形直来说使用最广泛，它是在对归一化植被指数NDVI经过深入研究后接进行人机交互目视解译的方法，对南京市市区成片的区域在计算的拓展，最早由杨山[1o对提取无锡市城乡聚落空间信息而提出，称之机中勾画，由此获得南京市城市范围。为仿植被

6、归一化指数。Y．ZHAISI等基于TM数据的TM4与TM5波段人工目视解译作为遥感研究人员必备的一项技能，但在如今遥特性，得到表达式感技术智能化，高效化的发展过程中，其作为城市范围提取方法的NDBI=(band5一band4)／(band5+band4)核心作用越来越小，更多的只能作为一种辅助判别方法或是对成果运算后城镇区域的亮度值增大，其他区域的亮度值都减小，其进行检验的手段。人工目视解译本身也受到解译标志、图像质量、解中NDBI>0的部分为城市，NDBI~<0的部分为非城市区，从而提取出译人员的经验等因素的影响[4]，所以在解译的过程中应该在这些方城市范围。NDBI在分类中也存在不足，邓

7、文胜等[11】就曾证明其在大面引起足够重视以保证解译的质量。面积复杂区域的应用效果不是很好。基于此光谱指数的城市范围方2．2基于图像分类方法法也在不断的改进，徐涵秋1就放弃了单纯使用NDBI，同时利用了遥感图像分类分为非监督分类与监督分类，其为获取遥感图像NDBI、土壤调节指数SAVI、修正归一化差异调节指数MNDWI将信息最常见的处理方法。非监督分类是指人们事先对分类过程不加ETM+数据的六个波段压缩为呈不