劉慶生

（中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101）

黑色防滲膜覆蓋的固體廢物堆放場(chǎng)TM圖像決策樹分類初探*

劉慶生

（中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101）

利用Landsat TM衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據(jù)對(duì)北京市有黑色防滲膜覆蓋的大型固體廢物堆放場(chǎng)進(jìn)行了決策樹分類試驗(yàn)。結(jié)果表明：輔以居民地、道路等信息，該方法可以很好地識(shí)別出有黑色防滲膜覆蓋的大型固體廢物堆放場(chǎng)。

黑色防滲膜；固體廢物堆放場(chǎng)；Landsat TM

城市固體廢物近年以高速度增長(zhǎng)，已成為嚴(yán)重制約城市可持續(xù)發(fā)展的重要因素，它不僅占用大量的土地，同時(shí)引發(fā)一系列生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，破壞城市生產(chǎn)生活環(huán)境，進(jìn)而可能誘發(fā)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)問(wèn)題［1］。為了更好地處理這些廢物，一些大的城市生活垃圾填埋場(chǎng)隨之而生，特別是在我國(guó)，衛(wèi)生填埋是城市生活垃圾處置的主要手段［2］。而且對(duì)垃圾填埋場(chǎng)，特別是大型的生活垃圾填埋場(chǎng)進(jìn)行合理有效的監(jiān)測(cè)、管理勢(shì)在必行［2］。遙感技術(shù)作為生活垃圾填埋場(chǎng)的監(jiān)測(cè)和管理工具能夠大面積快速收集數(shù)據(jù)，能夠大量節(jié)省時(shí)間和運(yùn)行管理費(fèi)用，已經(jīng)被許多城市應(yīng)用于固體廢物堆放場(chǎng)的監(jiān)測(cè)和識(shí)別中［3-12］。因此，筆者嘗試?yán)肔andsat TM衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據(jù)對(duì)北京市有黑色防滲膜覆蓋的大型固體廢物堆放場(chǎng)進(jìn)行決策樹分類。

1 材料與方法

1.1 北京市固體廢物現(xiàn)狀

北京市是中國(guó)特大城市之一，總面積16 410 km2，2004年常住人口1 392.7萬(wàn)人。近十幾年來(lái)，北京市的城市固體廢物產(chǎn)生量大幅增加，固體廢物年增長(zhǎng)率已經(jīng)超過(guò)了全國(guó)平均水平，達(dá)到15%～20%［5］。北京市垃圾渣土管理處統(tǒng)計(jì)資料顯示，2004年北京市生活垃圾日產(chǎn)生量13 574 t，生活垃圾處理主要依賴衛(wèi)生填埋。在北京，正規(guī)的固廢堆放場(chǎng)一般是外部為黑色和其它顏色的防滲覆蓋物，內(nèi)部為未經(jīng)遮蓋的垃圾，并建有運(yùn)輸垃圾道路，這為遙感固廢堆放場(chǎng)的識(shí)別提供了基礎(chǔ)。

1.2 數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理

選擇2007年5月28日的Landsat TM圖像作為試驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行相對(duì)輻射校正獲得大氣頂層反射率數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行幾何精校正。同時(shí)，收集整理北京市現(xiàn)有衛(wèi)生填埋場(chǎng)位置和處置信息，獲得有黑色防滲膜覆蓋的大型固廢堆放場(chǎng)信息。

1.3 研究方法

目前由于國(guó)內(nèi)外均缺少對(duì)城市固體廢物光譜特性的數(shù)據(jù)，而且城市固體廢物的光譜特性與城市中一些地物的光譜相當(dāng)接近，尤其與城郊磚瓦屋頂?shù)墓庾V接近，如果沒(méi)有地理知識(shí)的介入，單靠統(tǒng)計(jì)分類難以將廢物堆放場(chǎng)與其他地物分開。如采用非監(jiān)督分類時(shí)，不僅成分不同的廢物堆放場(chǎng)將屬于不同的聚類，而且廢物堆放場(chǎng)多屬于不確定類，即分類的可靠性多數(shù)小于50%。因此采用分層分類法可克服該困難［1，3］。有黑色防滲膜覆蓋的大型固廢堆放場(chǎng)因黑色防滲膜材質(zhì)與周圍地物光譜明顯不同，為這類城市固廢堆放場(chǎng)的分類識(shí)別提供了新的依據(jù)。

2 光譜參數(shù)計(jì)算

城市固廢堆放場(chǎng)屬人工目標(biāo)，與植被、水體光譜特征有明顯不同，與建筑用地、裸地和濕地等光譜特征相似。從光譜特性中區(qū)分出城市固體廢物的主要參量有：固體廢物含水率、有機(jī)質(zhì)含量及表面粗糙度等。利用這些參量與光譜的關(guān)系，通過(guò)選用合理的閾值，有效去除與城市固體廢物無(wú)關(guān)的像元，以區(qū)分出城市固體廢物堆放場(chǎng)［3］。區(qū)分城市固廢堆放場(chǎng)與非固廢堆放場(chǎng)光譜參數(shù)為L(zhǎng)andsat TM數(shù)據(jù)各波段的比值或差比值。

2.1 SAVI計(jì)算

由于引入了土壤調(diào)節(jié)因子，因此，土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)SAVI=1.5（ρTM4-ρTM3）/（ρTM4+ρTM3+0.5），被認(rèn)為最適合于研究低植被覆蓋區(qū)，如城市建成區(qū)，其探測(cè)植被覆蓋率的下限可低至15%，而歸一化差異植被指數(shù)NDVI只有30%。這使得建筑區(qū)、植被和水體3種地類在SAVI影像中會(huì)比在NDVI影像中更易區(qū)分［13］。城市固廢堆放場(chǎng)一般無(wú)植被覆蓋，可以用SAVI合理的閾值去除植被像元。

2.2 MNDWI計(jì)算

很多城市內(nèi)水體都不同程度地受到污染，因此，修正歸一化差異水體指數(shù)MNDWI=（ρTM2-ρTM5）/（ρTM2+ρTM5），可以進(jìn)一步增強(qiáng)水體與其他地類的反差，減少水體與建筑物以及水體與植被之間的光譜混淆，有利于城市水體的提?。?3］。城市固廢堆放場(chǎng)只有濾液池為水體，因此可以用MNDWI合理的閾值去除水體像元，固廢堆放場(chǎng)會(huì)因生活垃圾等物質(zhì)富含水分，有別于其他地類。

2.3 NDBI計(jì)算

歸一化差異建筑指數(shù)主要基于城市建筑用地（多為不透水面）在TM5波段的反射率高于TM4波段的特點(diǎn)而創(chuàng)建，即NDBI=（ρTM5-ρTM4）/（ρTM5+ρTM4）。但是，由于其他地類也都具有TM5波段的反射率大于TM4波段的特點(diǎn)，因此單靠NDBI提取城鎮(zhèn)用地不可靠［13］。城市固廢堆放場(chǎng)除周邊防滲工程外，大多被黏土和防滲膜覆蓋，因此可用NDBI部分區(qū)分城鎮(zhèn)用地和固廢堆放場(chǎng)。

3 決策樹建立

首先基于SAVI，選定合理的閾值（本文SAVI≥0.07），去除植被像元。然后對(duì)非植被部分，基于MNDWI，選定合理的閾值（MNDWI≥0.2），去除水體像元。最后基于NDBI和高亮地面（如機(jī)場(chǎng)等水泥地面）TM3＞TM1的特性，選定合理的閾值（NDBI＞0.0），區(qū)分亮色地物和暗色地物，決策樹構(gòu)建完成，見圖1。黑色防滲膜被歸入暗色地物類，與圖像（RGB432假彩色圖像）中黑色調(diào)地物相混淆（如受污染、水體渾濁的內(nèi)城河，鐵路，農(nóng)村居民點(diǎn)，沼澤濕地等），門頭溝焦家坡衛(wèi)生填埋場(chǎng)（圖2）、海淀六里屯衛(wèi)生填埋場(chǎng)（圖3） 和豐臺(tái)永合莊臨時(shí)填埋場(chǎng)（圖4） 被很好地劃分為此類；灰色或黑色防滲膜被歸入亮色地物類，與圖像（RGB432假彩色圖像）中亮色調(diào)地物（如機(jī)場(chǎng)、建筑工地等） 和灰色調(diào)地物（如裸耕地等）相混淆，延慶小張家口衛(wèi)生填埋場(chǎng)（圖5）、延慶永寧衛(wèi)生填埋場(chǎng)（圖6）和懷柔廟城鎮(zhèn)衛(wèi)生填埋場(chǎng)（圖7）被劃分為此類。

4 結(jié)論

利用Landsat TM衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據(jù)對(duì)北京市有黑色防滲膜覆蓋的大型固廢堆放場(chǎng)進(jìn)行了決策樹分類，結(jié)果表明該方法可以較好地識(shí)別有黑色防滲膜覆蓋的大型固廢堆放場(chǎng)。防滲膜覆蓋范圍大的固廢堆放場(chǎng)容易與剔除植被和水體后的暗色地物相混淆，防滲膜覆蓋范圍小的固廢堆放場(chǎng)容易與剔除植被和水體后的亮色地物相混淆。如果疊加基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)中的道路和居民地?cái)?shù)據(jù)，可以更進(jìn)一步提高決策分類的精度。由于固廢堆放場(chǎng)和城郊磚瓦屋頂、鐵路和渾濁水體的光譜相接近，缺少固體廢物光譜特性的數(shù)據(jù)，因此準(zhǔn)確提取固廢堆放場(chǎng)還需進(jìn)一步深入研究。

［1］曹建軍，劉永娟.遙感圖像中城市固體廢物提取方法研究［J］.環(huán)境衛(wèi)生工程，2008，16（5）：47-51.

［2］樊華，黃莉.遙感和地理信息系統(tǒng)對(duì)生活垃圾填埋場(chǎng)的監(jiān)測(cè)與管理［J］.江西化工，2004（4）：50-52.

［3］王昕，段寧，徐貞元.衛(wèi)星遙感在城市固體廢物堆識(shí)別中的應(yīng)用［J］.環(huán)境科學(xué)研究，1997，10（5）：58-62.

［4］王學(xué)平，梅安新.遙感技術(shù)在上海市固體廢物分布調(diào)研中的應(yīng)用［J］.上海環(huán)境科學(xué)，1995，14（10）：50-51.

［5］趙敬，臧克，宮輝力，等.遙感技術(shù)在北京市垃圾定位及處理中的應(yīng)用［J］.首都師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2005，26（3）：109-113.

［6］趙藏閃，鄭雯，姚慶軍，等.利用航空遙感技術(shù)對(duì)天津市垃圾堆放點(diǎn)的判釋和調(diào)查［J］.環(huán)境衛(wèi)生工程，2003，11（1）：37-39.

［7］吳文偉，劉競(jìng).北京市固體廢棄物分布調(diào)查中遙感技術(shù)的應(yīng)用［J］.環(huán)境衛(wèi)生工程，2000，8（2）：76-78.

［8］ Fior F，Rosselli R，Silvestri S，et al.The Use of Remote Sensing and GIS to Map Illegal Dumps：A Project Sponsored by the Veneto Region［C］.Proceedings Sardinia 2005，Tenth International Waste Management and Landfill Symposium，SMargherita di Pula，Cagliari，Italy，2005.

［9］ Aristov M.Dumps and Landfills Monitoring Using High-resolution Satellite Images［M］//Jurgens C，ed.Remote Sensing-new Challenges of High Resolution，Bochum，2008.

［10］ Liu Y L，Ren Y H，Wang A H，et al.Identifying the Location and Distribution of the Open-air Dumps of Solid Wastes Using Remote Sensing Technique［M］//The International Archivesof the Photogrammetry，Remote Sensing and Spatial Information Sciences，Beijing，2008.

［11］ Yang K，Zhou X N，Yan W A，et al.Landfills in Jiangsu Province，China，and Potential Threats for Public Health：Leachate Appraisal and Spatial Analysis Using Geographic Information System and Remote Sensing［J］.Waste Manage，2008，28：2750-2757.

［12］ Silvestri S，Omri M.A Method for the Remote Sensing Identification of Uncontrolled Landfills： Formulation and Validation［J］.Int JRemote Sensing，2008，29 （4）：975-989.

［13］徐涵秋.基于壓縮數(shù)據(jù)維的城市建筑用地遙感信息提?。跩］.中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2005，10（2）：223-229.

Decision Tree Classification of Landsat TM Images for Solid Waste Dumps Covered with Black Impervious Membrane

Liu Qingsheng
（State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System,Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,CAS,Beijing 100101）

The test of decision tree classification for large-scale solid waste dumps covered with black impervious membrane in Beijing was carried out,using Landsat TM images.The results showed that this method was good for identification oflarge-scalesolid wastedumpscovered withblack imperviousmembranewiththecomplementofresidentand transportinformation.

black impervious membrane；solid waste dump；Landsat TM

P237；X33

A

1005－8206（2010） 01－0009－03

國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目 (2008BAC34B06-7)

2009-08-28

劉慶生（1971—），副研究員，博士后，研究方向遙感與地理信息系統(tǒng)在生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)中的應(yīng)用，已公開發(fā)表“遼河三角洲土壤鹽漬化現(xiàn)狀及特征分析”等學(xué)術(shù)論文30余篇。

E-mail：liuqs@lreis.ac.cn。