论文部分内容阅读
准确地把握不透水面的空间分布及动态变化对于城市规划与管理、城市生态环境、城市水文循环以及生物多样性等研究至关重要。遥感影像因其快速、大范围、可重复的优点在城市不透水面制图中得到了广泛应用。基于遥感影像的不透水面提取方法被不断提出,尤其是遥感光谱指数提取方法因其物理意义明晰、简单易用备受关注。但当前的指数法仍未有效解决不透水面光谱的内在异质性以及不透水面与裸土之间的外在易混性。本文针对这两个问题,选择美国地质调查局(USGS)以及高级星载热辐射热反射探测仪(ASTER)的光谱库数据为研究样本,以Landsat-8 OLI和WorldView-2影像为实验数据,构建了两种新指数:即垂直不透水面指数(Perpendicular Impervious Surface Index,PISI)和增强型不透水面指数(Enhanced Impervious Surface Index,EISI),主要工作如下:(1)不透水面提取指数的构建。本文以V-I-S为概念模型,根据USGS和ASTER光谱库对城市主要组分的光谱进行分析,结果表明不透水面,裸土和植被的光谱在近红外和蓝光波段存在明显的差异,据此构建了PISI指数。针对PISI指数会受到裸土含水量影响的问题,进一步根据蓝光波段受含水量的影响最小,而短波波段受影响最大的特点,将PISI中的蓝-近红外组合替换为蓝-短波组合,构建了EISI指数,该指数能有效增大不透水面和裸土的差异,同时能较大程度地抑制土壤含水量对不透水面提取精度的影响。(2)不透水面提取指数的性能评价。本文首先采用混合像元分解方法对新指数的阈值进行模拟,进而对指数值与像素中各组分占比的相关性以及指数阈值与不透水面占比之间的吻合性进行分析,最后将两种新指数与已有指数从可分离性与提取精度两方面进行对比,给出了一套全面的不透水面提取指数的评价方法。应用Landsat-8影像和Worldview-2影像,以福州、西安、西宁和武汉四个城市作为研究区域,对新构建的两种指数进行准确性与适用性验证,结论如下:(1)PISI与像元中不透水面的占比具有明显的正相关性,模拟实验中得到的推荐阈值[0.0098,0.1462]能被用于实际城市场景。PISI在不同地理环境、不同分辨率的影像下,相比于NDBI和BCI指数,其在不透水面的提取精度和可分离性方面具有明显的优势,在裸土较多的地区更突出。(2)EISI与像元中不透水面的占比呈现明显的负相关性,模拟实验中得到的阈值[0,0.46]符合EISI在Landsat-8影像上的值域分布,且EISI在不同地理环境下的提取精度和可分离性均优于PISI。(3)本文提出的两种不透水面提取指数PISI和EISI对不透水面都具有优异的提取能力,但两种指数各有特点:PISI的特点在于其所需要的蓝光和近红外波段在传感器中十分常见,具有广泛的应用范围,但需要预先去除水体,并且结果易受到裸土含水量的影响。EISI的特点在于其对不透水面与裸土和植被具有更强的可分离性,并对土壤含水量的影响有一定的抑制效果,因而对不透水面具有更好的提取精度,且不需要预先去除水体。然而,短波红外波段在各类传感器中并不常见,应用范围受限。