楊愛民,王飛紅,于 頌
(1.山西省遙感中心,山西太原 030001;2.中北大學儀器與電子學院,山西太原 030051)
一種基于TM影像的不透水面信息提取方法
楊愛民1,王飛紅2,于 頌1
(1.山西省遙感中心,山西太原 030001;2.中北大學儀器與電子學院,山西太原 030051)
針對TM影像不透水面提取的研究,通過綜合分析被廣泛應用于提取不透水面的歸一化差異不透水面指數(shù)法和歸一化差異植被指數(shù)法,從而提出一種改進的快速提取不透水面的實驗指數(shù)組合法,即通過將植被指數(shù)取反減去水體指數(shù)。以高分影像ZY3和可提供經(jīng)緯度信息的Google Earth作為參考,將歸一化差值不透水面指數(shù)、歸一化差值植被指數(shù)和實驗指數(shù)組合法得到的提取結(jié)果分別進行評價,獲得了圖像的分類精度,對比可知試驗組合指數(shù)法的精度高于其他兩種指數(shù)結(jié)果,其精度為88.16%。
遙感監(jiān)測;不透水面;歸一化不透水面指數(shù)法;歸一化植被指數(shù)法
21世紀以來,城市化進程的不斷加速,使得城市不透水面變化頻繁,因此,通過人工統(tǒng)計監(jiān)測及時獲取不透水面的變化信息具有一定的難度。近年來,遙感技術(shù)不斷發(fā)展,基于遙感的不透水面提取方法被廣泛應用,這些方法都可在一定程度上為監(jiān)管工作提供有力的客觀依據(jù)。
近十幾年來,大量提取不透水面的方法被廣泛應用于衛(wèi)星影像研究中[1-2],主要包括:基于像元的分類方法(監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類)、對像元分解的亞像元分類方法、決策樹模型、通過線性光譜混合模型獲得豐度圖像,進而求得不透水層面積。此外還有通過構(gòu)建不透水面與植被之間的關(guān)系,進一步估算不透水層的面積等。金晶等[3]利用線性光譜混合分解模型,應用Landsat TM/ETM+影像對上海市不透水層進行提取,通過將純度像元指數(shù)(PPI)和地表溫度結(jié)合,得到了不透水面覆蓋情況;周紀等[4]以北京市作為研究區(qū),應用TM影像,利用線性光譜混合分解模型,通過分析純凈地物的光譜特征曲線的特點,優(yōu)化端元的提取方法,進而獲取不透水面分布和覆蓋率情況;江利明等[5]應用ERS-1/2重復軌道雷達干涉數(shù)據(jù)對香港九龍島的不透水面進行研究,運用分類與回歸樹算法,通過分析不透水面和植被的區(qū)分度,驗證了雷達遙感在城市不透水面信息提取中的可行性;孟憲磊[6]應用兩景不同時相的ETM+影像,利用城區(qū)內(nèi)植被覆蓋率與不透水面具有的較強負相關(guān)性,通過ERDAS建模,較好地獲得了城市不透水面信息。
以上方法在各自的研究區(qū)都獲得了較好的提取精度。但是,這些方法的提取過程較為復雜,前期計算量較大,在城市不透水層頻繁變化的情況下,往往需要可以快速提取不透水層的方法。本文通過對歸一化不透水面指數(shù)法(NDISI)和歸一化植被指數(shù)法(NDVI)進行分析,在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一種新型復合指數(shù)——實驗指數(shù)組合法,實現(xiàn)了快速、高效地提取不透水面信息。
1.NDISI法
不透水面在熱紅外波段與近紅外波段的反射率相差較大,即相對近紅外波段,熱紅外波段擁有較高的反射率。因此,利用強反射率熱紅外波段與弱反射率近紅外波段建立指數(shù),達到增強不透水面信息的目的。經(jīng)過該指數(shù)處理,使得不透水面地物表現(xiàn)出較高的反射度,而植被具有相對較低的熱輻射度,從而突出不透水面信息。為了進一步增強不透水面信息,利用水體在可見光波段的反射率低于不透水面,將改進型歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)加入NDISI指數(shù)的弱反射波段[7],即
式中,NIR是近紅外波段的反射率,對應TM影像的第4波段;MIR是中紅外波段的反射率,對應TM影像的第5波段;TIR是熱紅外波段的反射率,對應TM影像的第6波段。
式中,GREEN為綠光波段的反射率,對應TM影像的第2波段。
筆者應用NDISI指數(shù)對影像進行處理,結(jié)果如圖1所示。
圖1 NDISI指數(shù)圖
筆者從提取結(jié)果中發(fā)現(xiàn):樓宇類、建筑和道路、橋梁類建筑和新建類建筑(例如太原市武宿機場二號航站樓)雖同屬于不透水層類地物,但在NDISI計算結(jié)果影像中的灰度值存在較大差異,而且單純使用NDISI提取不透水層也需要兩個以上的閾值才可以將不透水層信息提取出來,結(jié)果使得不僅每增加一個閾值會相應增加誤差,而且還需要對處理結(jié)果進行掩膜、合并操作。
2.NDVI法
由于植被和不透水層具有很高的負相關(guān)性,因此,通過NDVI進行植被提取后的結(jié)果圖像上,不透水層應該體現(xiàn)很低的灰度[9]。在利用TM影像的第3和第4波段進行了NDVI計算后,計算結(jié)果如圖2所示。
圖2 NDVI指數(shù)結(jié)果圖
3.實驗指數(shù)組合法
考慮到NDVI影像結(jié)果中水體和不透水層有著共同特征,即灰度值都很低,因此,首先對影像第4和第3波段進行波段運算(Negative NDVI,NNDVI),對原圖像進行增強,基于NDVI計算方式,在其分母上使用第3波段減去第4波段的運算,即
式中,RED為紅光波段的反射率。
筆者應用NNDVI指數(shù)對影像進行處理,得到結(jié)果圖像(如圖3所示),從圖3中可以看出,增強的結(jié)果是不透水層信息和水體信息的灰度均較高,水體灰度高于不透水層,并且所有不透水層的灰度值大小相當,沒有出現(xiàn)NDISI中出現(xiàn)的不透水層灰度既有大于水體灰度又有小于水體灰度的情況。
圖3 NNDVI指數(shù)結(jié)果圖
鑒于以上分析可知,為了最終得到不透水面信息,還需要將水體信息進行提取。通過對比水體的提取方法,最終采用了楊樹文[10]等人提出的方法,
即利用TM的第1、2、3、4、5波段進行波段運算,如下式
式中,DNWATER為水體提取指數(shù)。如圖4所示。
圖4 DNWATER結(jié)果圖
對圖5進行閾值選取,進行其二值化處理后,將水體和不透水層信息一并提取,而后再將該二值化結(jié)果圖像與經(jīng)過閾值的提取水體信息的二值化圖像相減以得到不透水層信息,經(jīng)與高分圖像對比后發(fā)現(xiàn)不透水面信息得到了很好的突顯(如圖5所示),同時,水體信息也得到了較好的抑制。
圖5 不透水面信息提取結(jié)果圖
為了評價分類結(jié)果,將利用上述方法提取的分類結(jié)果通過同期高分辨率的ZY3影像及Google Earth影像進行分類精度評價。筆者在分類區(qū)域范圍內(nèi)隨機選取了200個樣本進行檢驗,分別獲取了3種不透水面提取方法的精度,結(jié)果如表1所示。
表1 三種不透水面提取方法的精度及其對比
根據(jù)表1得出,實驗指數(shù)組合法對不透水面的提取精度最高,其精度為88.16%,相對于NDISI指數(shù)法提高了16.73%,相對于NDVI指數(shù)法提高了9.93%。
本文以山西省太原市作為研究區(qū),研究了提取不透水面信息的方法。利用TM遙感影像,通過綜合分析和對比NDISI指數(shù)法和NDVI指數(shù)對不透水面信息的提取,提出了一種改進的不透水面信息提取方法——實驗指數(shù)組合法,即通過NDVI指數(shù)取負值進行提取后,去掉水體信息,從而得到不透水面信息。實驗指數(shù)組合法降低了不透水面指數(shù)中熱紅外波段分辨率低的影響,拉大了水體與不透水面的差異,通過與NDISI指數(shù)法、NDVI指數(shù)法的分類提取精度進行對比分析,得出實驗指數(shù)組合法的提取精度最高,獲得了較好的提取效果。
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A Method of Extraction of Urban Impervious Surface Information from TM Image
YANG Aimin,WANG Feihong,YU Song
P237
B
0494-0911(2014)09-0081-03
2014-03-19
楊愛民(1974—),男,山西太原人,高級工程師,主要從事環(huán)境資源遙感和GIS方面的研究。引文格式:楊愛民,王飛紅,于頌.一種基于TM影像的不透水面信息提取方法[J].測繪通報,2014(9):81-83.
10.13474/j.cnki.11-2246. 2014.0300