李世偉，王召巴，楊建生

（1.中北大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院，山西 太原030051；2.美國(guó)鮑爾州立大學(xué) 地理系，曼西 印第安那47036；3.中北大學(xué) 山西省光電信息與儀器工程技術(shù)研究中心，山西 太原030051）

0 引 言

近年來(lái)，我國(guó)城市進(jìn)程加快，地物分布信息變化頻繁，大量人工構(gòu)建面成為了城市的主體，造成諸如城市熱島效應(yīng)、城市內(nèi)澇等問(wèn)題時(shí)有發(fā)生。作為人類(lèi)活動(dòng)頻繁的城市區(qū)域，其典型地物主要包括植被、水體、不透水面（包括道路、房屋等）和裸土區(qū)，對(duì)這些地物分布信息的及時(shí)掌握，是有效監(jiān)測(cè)城市生態(tài)環(huán)境和制定規(guī)劃決策的關(guān)鍵。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，基于遙感的城市地物信息獲取方法得被廣泛應(yīng)用［1－4］。

目前，被廣泛認(rèn)可并能得到較好提取結(jié)果的方法是利用地物光譜特征進(jìn)行組合運(yùn)算的指數(shù)法。每一個(gè)指數(shù)都可以針對(duì)一類(lèi)地物信息進(jìn)行專(zhuān)題提取，通過(guò)波段運(yùn)算和閾值劃分，可以快速獲得專(zhuān)題信息。這些指數(shù)中，比較知名的包括歸一化植被指數(shù)（NDVI）［5］及其改進(jìn)型指數(shù)［6］、歸一化水體指數(shù)（NDWI）和改進(jìn)型歸一化水體指數(shù)（MNDWI）［7］、歸一化不透水層指數(shù)（NDISI）［8，9］。但值得注意的是，這些指數(shù)運(yùn)算結(jié)果只能對(duì)一種專(zhuān)題信息進(jìn)行顯示，無(wú)法使用戶(hù)直接獲得多類(lèi)地物的分類(lèi)信息，因此，本文就這一問(wèn)題展開(kāi)研究。

1 研究區(qū)簡(jiǎn)介和數(shù)據(jù)使用

為了信息收集和對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證的方便，本文選取了作者所在城市太原市。太原主城區(qū)位于太原河谷平原北部，屬盆地結(jié)構(gòu)，地處太行山與呂梁山之間，屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候，季節(jié)性明顯。冬季通常寒冷干燥，到了春季氣溫迅速回升，雨量集中在夏季，晝夜溫差較大；秋季天高氣爽，氣溫變化起伏較小，全年光熱資源充足，年均溫度介于7.6－10.2℃之間，年均降水量為420－460毫米，年均降水量滿(mǎn)足作物的基本生長(zhǎng)需求，但降水量的季節(jié)差異較大，易造成干旱災(zāi)害和水土流失。主城區(qū)自北向南，汾河水從城區(qū)中部流過(guò)，在城區(qū)汾河中段的西面，分布著城區(qū)內(nèi)唯一的湖泊－晉陽(yáng)湖。

近年來(lái)，太原市經(jīng)歷了城市擴(kuò)張后再綠化的過(guò)程，土地覆蓋類(lèi)型變化劇烈。為了對(duì)預(yù)想的方法進(jìn)行驗(yàn)證，選取了一景LANDSAT－TM 影像，該影像的成像時(shí)間為2011年4月19 日（軌道：PATH－125，ROW－33），影像中心經(jīng)度為112.311度，緯度36.046度。在這個(gè)月份，研究區(qū)的耕地作物還沒(méi)有長(zhǎng)出地面，因此對(duì)應(yīng)區(qū)域全部為土壤覆蓋，而除去農(nóng)作物外的其它植被諸如樹(shù)木和草地等已經(jīng)開(kāi)始生長(zhǎng)，呈現(xiàn)出了較為明顯的植被特征。此外，為了對(duì)最后的分類(lèi)結(jié)果精度進(jìn)行驗(yàn)證，選取了相同時(shí)相的一景SPOT 高分辨率影像作為參考。

為了利用指數(shù)運(yùn)算的快速性?xún)?yōu)勢(shì)，并同時(shí)獲得多類(lèi)地物信息，按照以下步驟進(jìn)行實(shí)驗(yàn)：首先，使用指數(shù)法對(duì)專(zhuān)題信息進(jìn)行提??；而后，針對(duì)每個(gè)指數(shù)的提取圖像結(jié)果進(jìn)行閾值劃分和二值化處理；最后，在不破壞專(zhuān)題信息特征的基礎(chǔ)上，利用偽彩色賦色的方法直接對(duì)專(zhuān)題信息的二值化圖層進(jìn)行圖層堆疊和偽彩色賦色，以顏色作為分類(lèi)依據(jù)，直接呈現(xiàn)多類(lèi)地物分布信息。即：①使用指數(shù)分別對(duì)水體、植被和不透水層專(zhuān)題信息進(jìn)行提??；②利用高分辨率影像，通過(guò)目視解譯和對(duì)比對(duì)信息模糊地點(diǎn)進(jìn)行辨別，得到每個(gè)專(zhuān)題信息圖層的合理閾值，并使用二值化方法得到專(zhuān)題信息；③對(duì)得到的圖層進(jìn)行偽彩色合成實(shí)驗(yàn)，得到可以反映四類(lèi)地物信息的最好色彩組合方式；④以高分辨率影像為參考，得到僅通過(guò)顏色信息獲得的地物分類(lèi)精度結(jié)果，以驗(yàn)證該方法的可行性。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

所選TM 影像和SPOT 影像均為二級(jí)產(chǎn)品，已經(jīng)過(guò)系統(tǒng)級(jí)輻射校正和幾何校正。為了獲得更為精確的結(jié)果，首先對(duì)影像進(jìn)行了幾何精校正，在采用多項(xiàng)式模型和雙線性插值法進(jìn)行了幾何校正和圖像重采樣后，從而得到了精校正影像。其次，使用了1：25萬(wàn)山西省行政區(qū)邊界矢量數(shù)據(jù)生成了太原市主城區(qū)的矢量邊界，利用此邊界生成研究區(qū)AOI數(shù)據(jù)層對(duì)影像進(jìn)行裁剪。最終獲得的太原市主城區(qū)影像如圖1右圖所示。

圖1 太原市主城區(qū)遙感影像

2.2 反射率反演

由于遙感圖像在成像時(shí)，會(huì)受到成像角度、太陽(yáng)高度角等因素的影響，所獲取的圖像數(shù)據(jù)均以灰度值進(jìn)行顯示，會(huì)造成 “同物異譜”和 “同譜異物”現(xiàn)象的發(fā)生，為了在一定程度上消除這些影響，最為有效的辦法就是將灰度圖像反演為反射率影像。為此，首先將研究區(qū)的TM 影像的第1－5波段和第7波段轉(zhuǎn)換為反射率影像。其過(guò)程如下

（1）將6個(gè)波段的圖像DN 值轉(zhuǎn)換為輻射亮度值

式中：R——像元的輻射亮度值，DN 原始影像中的像元數(shù)字灰度，Gain、Bias——USGSLANDSAT－TM 用戶(hù)手冊(cè)中提供的對(duì)應(yīng)波段的增益數(shù)據(jù)和偏置數(shù)據(jù)（見(jiàn)表1）。

表1 LANDSAT－TM 增益和偏置數(shù)據(jù)

（2）反射率計(jì)算

式中：ρ——像元的反射率，D——日地天文單位距離（通常取1），R——式（1）中的像元輻射亮度值，ESUNI——大氣頂層太陽(yáng)輻射平均值（見(jiàn)表2），——太陽(yáng)天頂角。計(jì)算天頂角的計(jì)算公式為

式中：SUN＿ELEVATION——對(duì)應(yīng)影像頭文件中的太陽(yáng)高度角，在所使用的影像頭文件中，其值為57°。

表2 大氣頂層太陽(yáng)輻射平均值

根據(jù)以上的計(jì)算過(guò)程，利用ERDAS IMAGINE 遙感圖像處理軟件的MODLE MAKER 建立了相應(yīng)的計(jì)算模型并進(jìn)行計(jì)算，得到了反射率反演結(jié)果影像，結(jié)果如圖2所示（RGB＝432）。

3 專(zhuān)題信息提取

為了在將來(lái)使用本方法時(shí)能夠提高工作效率，利用ERDAS IMAGINE遙感圖像處理軟件的MODLE MAKER建立了相應(yīng)的指數(shù)計(jì)算模型，從而在對(duì)其它區(qū)域或本區(qū)域其它時(shí)相使用時(shí)，快速生成對(duì)應(yīng)的專(zhuān)題信息圖層。

3.1 植被信息的獲取

通過(guò)歸一化植被指數(shù)NDVI進(jìn)行植被信息的獲取，其表達(dá)式為

式中：ρNIR——第4 波段的反射率，ρRed——第三波段的反射率，其結(jié)果如圖3所示。其中灰度值相對(duì)較高的區(qū)域?yàn)橹脖粎^(qū)域，灰度值較低的為非植被區(qū)域。為了使結(jié)果更具有可讀性，在結(jié)合高分辨率影像進(jìn)行了多次植被信息提取的閾值選取后，對(duì)NDVI進(jìn)行了二值化處理，處理閾值為0.374，大于閾值區(qū)域顯示為白色，反之為黑色，二值化處理圖像如圖4所示。

圖3 NDVI處理結(jié)果

3.2 水體信息的提取

水體信息的提取采用了由徐涵秋教授于2005年提出的改進(jìn)型歸一化水體指數(shù)（MNDWI），其表達(dá)式為

式中：Green——綠光波段，MIR——中紅外波段，分別為L(zhǎng)ANDSAT－TM 的第2 波段和第5 波段，提取結(jié)果如圖5所示，其中灰度值較高處為水體。同樣為了使結(jié)果更具有可讀性，在結(jié)合高分辨率影像進(jìn)行了多次植被信息提取的閾值選取后，對(duì)MNDWI進(jìn)行了二值化處理，處理閾值為0.197，大于閾值區(qū)域顯示為白色，反之為黑色，二值化處理圖像如圖6所示。

圖4 NDVI處理結(jié)果

圖5 MNDWI閾值處理結(jié)果

圖6 MNDWI閾值處理結(jié)果

3.3 不透水層信息的提取

不透水層信息的提取，目前已經(jīng)有多種方法。這些方法中，大部分都是基于Ridd于1995 年提出的VIS 模型。但是這些模型通常不能體現(xiàn)水體信息，因此，在不透水層提取前需要先對(duì)水體信息進(jìn)行掩膜操作，將水體信息提出后在進(jìn)行下一步的操作，這種做法勢(shì)必會(huì)將誤差引入不透水層提取的工作中來(lái)［10］。2008年徐涵秋教授在總結(jié)和比較已有指數(shù)的基礎(chǔ)上，重新通過(guò)對(duì)地物各自在影像上的光譜特征以及地物之間的光譜特征差異分析，找到了能夠使地物差異最大化的波段進(jìn)行組合計(jì)算，提出了歸一化不透水層指數(shù)（NDISI）來(lái)對(duì)不透水層信息進(jìn)行提取。其表達(dá)式如下

式中：TIR——熱紅外波段，對(duì)TM 數(shù)據(jù)就是第六波段。NIR、MIR1——TM第4和第5波段。本文首先使用了NDISI指數(shù)對(duì)影像進(jìn)行處理，但經(jīng)過(guò)對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行解譯和實(shí)地驗(yàn)證，我們?cè)贜DISI提取結(jié)果中發(fā)現(xiàn)：太原武宿機(jī)場(chǎng)等新建不透水面的灰度值高于水體，而大量道路、樓宇等建筑的灰度出現(xiàn)了低于水體灰度的情況，甚至出現(xiàn)少量不透水層與水體灰度值相等的情況。

因此，即使不考慮少量不透水層與水體灰度值相等的情況，單純使用NDISI提取不透水層也需要兩個(gè)以上的閾值才可以將不透水層信息提取出來(lái)，并且除了每增加一個(gè)閾值會(huì)相應(yīng)增加誤差外，后續(xù)還需要對(duì)處理結(jié)果進(jìn)行掩膜、合并等大量操作?；谶@種考慮，我們采取了另外的方法進(jìn)行了不透水面的提取。考慮到指數(shù)方法基于地物光譜特征，我們重新對(duì)所使用影像中的典型地物進(jìn)行光譜特征采集（如圖7所示），圖中縱坐標(biāo)為T(mén)M 影像波段編號(hào)，縱坐標(biāo)為多個(gè)典型地物樣點(diǎn)的灰度均值。通過(guò)對(duì)該特征曲線組進(jìn)行分析后，得到了以下結(jié)果：

圖7 四類(lèi)地物光譜特征

不透水層在第3波段和第4波段的差異均大于其它3種地物包括水體、植被和土壤，若將4波段和3波段相除，可達(dá)到增大地物灰度差異的目的；不透水層在5 波段和6波段的光譜特征與其它3種地物呈現(xiàn)出相反的情況，即不透水層第5波段灰度大于其第6波段，而其它3種地物變現(xiàn)為第6波段灰度大于其地物波段；在第4波段和第5波段，水體也呈現(xiàn)出于其它3種地物的相反特征。

基于以上結(jié)果，并考慮到第6波段與其它6個(gè)波段分辨率不一致，且MNDWI的提取結(jié)果中水體呈現(xiàn)了較好的提取效果，因此采取了以下方案對(duì)不透水面進(jìn)行提?。?/p>

（1）首先對(duì)影像的第4和第3波段進(jìn)行比值操作（RI，式（7）），對(duì)原圖像的不透水層和水體信息同時(shí)進(jìn)行增強(qiáng)，結(jié)果如圖8所示。

通過(guò)式（7）計(jì)算后，不透水層信息和水體信息同時(shí)得到增強(qiáng)，且水體灰度略高于高于不透水層，并且所用不透水層的灰度值大小相當(dāng)，沒(méi)有出現(xiàn)NDISI中出現(xiàn)的不透水層灰度既有大于水體的部分又有小于水體灰度的情況的發(fā)生。

圖8 RI結(jié)果影像

（2）由于在RI圖層中，水體和不透水層均具有較高的灰度，在MNDWI中的水體信息得到增強(qiáng)而不透水層信息被抑制，為此，首先將RI圖層在進(jìn)行閾值選取后的二值化處理，處理閾值為1.159，而后，將該二值化圖層與MNDWI二值化圖層進(jìn)行差值運(yùn)算后，最終得到了不透水層的信息圖層（如圖9所示）。

4 偽彩色合成分類(lèi)和精度評(píng)價(jià)

為了實(shí)現(xiàn)分類(lèi)，對(duì)所獲取的專(zhuān)題圖層進(jìn)行分析，考慮到對(duì)NDVI、MNDWI、RISI減MNDWI的3個(gè)提取結(jié)果已經(jīng)進(jìn)行了二值化處理，又考慮到ERDAS軟件可以快速實(shí)現(xiàn)對(duì)3個(gè)圖層進(jìn)行堆疊和偽彩色賦色的操作，因此直接對(duì)3個(gè)二值化圖層進(jìn)行了圖層堆疊，并分別賦予不同的偽彩色，這樣做的原因是：

在植被專(zhuān)題信息、水體專(zhuān)題信息和不透水層專(zhuān)題信息層的二值化圖像中，其各自的專(zhuān)題信息區(qū)域灰度值為1，而其它信息區(qū)域灰度為0，因此，若將3個(gè)專(zhuān)題信息圖層賦予不同的偽彩色并合成后，各專(zhuān)題信息在合成結(jié)果中的顏色應(yīng)具有較大差異。而且，由于土壤在3個(gè)專(zhuān)題圖層上的灰度值都為零，無(wú)論對(duì)哪一圖層賦予除黑色外的偽彩色后，土壤都將呈現(xiàn)為黑色。因此，在使用堆疊三圖層并偽彩色賦色后，四類(lèi)地物應(yīng)該可以從顏色進(jìn)行區(qū)分。

圖9 不透水層提取結(jié)果

基于以上考慮，在將3 個(gè)圖層進(jìn)行圖層堆疊操作后，對(duì)NDVI二值化圖層賦為綠色，不透水面二值化圖層賦為紅色，水體二值化圖層賦為藍(lán)色（如圖10所示）。

為了對(duì)本文得到的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，得到該方法的可行程度，在最后得到的偽彩色合成結(jié)果中隨機(jī)選取了200個(gè)點(diǎn)，在結(jié)合高分辨率影像進(jìn)行對(duì)比后，獲得的具體分類(lèi)精度見(jiàn)表3。

表3 分類(lèi)精度評(píng)價(jià)

可以看出，該方法可得到83%的總體分類(lèi)精度，為了使評(píng)價(jià)結(jié)果更具有客觀性，通過(guò)式 （8）對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行了KAPPA 系數(shù)的計(jì)算。

式中：N——參與精度統(tǒng)計(jì)的像元數(shù)量，Xii——分類(lèi)正確的像元數(shù)量Xi＋是表格中第i行像元的數(shù)量，X＋i——表格中第i列像元的數(shù)量，所得KAPPA 系數(shù)結(jié)果為0.803。

圖10 偽彩色合成結(jié)果

通過(guò)參考同時(shí)期的高分辨率影像，本文使用的方法所造成的誤分情況多發(fā)生在汾河南端的河道和沿岸發(fā)生，通過(guò)實(shí)地考察和詢(xún)問(wèn)，并結(jié)合相關(guān)資料分析發(fā)現(xiàn)，在影像獲取時(shí)段內(nèi)，汾河太原段中斷和南段水流較小，河道裸露，小型死水面較多，其面積小于影像中一個(gè)像元所對(duì)應(yīng)的面積，造成了遙感影像中混合像元的出現(xiàn)，因此，在一定程度上影響了分類(lèi)精度。

5 結(jié)束語(yǔ)

采用建模方式建立了多個(gè)指數(shù)模型，并通過(guò)運(yùn)算得到了相應(yīng)的專(zhuān)題信息，采用閾值劃分和二值化處理的方式后，在沒(méi)有使用任何分類(lèi)算法的情況下，利用偽彩色合成方法同時(shí)得到了包括水體、植被、不透水面和裸土共四類(lèi)地物的分布信息。其中，利用NDVI和MNDWI分別對(duì)植被和水體進(jìn)行了提取，結(jié)合不透水層和水體兩者在MNDWI圖層以及經(jīng)過(guò)光譜分析計(jì)算建立的RI圖層中的特點(diǎn)，對(duì)二值化后的RI圖層和MNDWI圖層進(jìn)行差值運(yùn)算后得到了不透水層信息。在將得到的分類(lèi)結(jié)果圖像與高分辨率參考圖像對(duì)比后，得到了分類(lèi)結(jié)果的總體分類(lèi)精度為83%，Kappa系數(shù)0.803。結(jié)果表明，該方法通過(guò)色彩區(qū)分就可直接快速得到研究區(qū)四類(lèi)地物的分類(lèi)結(jié)果和分布影像，省去了常規(guī)分類(lèi)方法中必需的類(lèi)別合并、分類(lèi)賦色等過(guò)程，模型實(shí)現(xiàn)容易，閾值改變僅需在模型中改變數(shù)值即可，實(shí)現(xiàn)了四類(lèi)城市典型地物分布信息的快速獲取，可為地物分布信息的快速監(jiān)測(cè)提供參考技術(shù)手段。

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