曾曉明，何 龍，王成雷，張 虎，連 懿，孫瑞祺

(天津師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，天津 300387)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市用地不斷擴(kuò)張導(dǎo)致的耕地資源急劇減少和土地資源利用效率大幅降低等問(wèn)題越來(lái)越突出，因此，監(jiān)測(cè)土地利用的動(dòng)態(tài)變化提升為重要議題.近年來(lái)，研究人員通過(guò)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)提取建筑用地信息，參照歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI) 建立了歸一化建筑指數(shù)(normalized difference built-up index，NDBI)，用于提取城鎮(zhèn)用地信息[1-4].與傳統(tǒng)提取方法相比，該方法提取精度明顯提高，但算法基于單一指數(shù)，提取結(jié)果包含部分植被和水體等其他地物信息，結(jié)果和精度不具有客觀性.徐涵秋[5-7]基于壓縮數(shù)據(jù)維的方法，將遙感影像壓縮為修正歸一化差異水體指數(shù)(modified normalized difference water index，MNDWI)、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(soiladjustedvegetationindex，SAVI)和NDBI共3個(gè)指數(shù)，并重新構(gòu)建建筑用地指數(shù)(index-based built-up index，IBI)，進(jìn)一步壓縮數(shù)據(jù)維去除植被和水體影響，使得城鎮(zhèn)用地信息的提取結(jié)果和提取精度均得到改善.由于裸地的光譜特征和建筑用地相似，三指數(shù)法提取的建筑用地信息中并沒(méi)有將裸地信息去除.區(qū)分建筑用地信息與裸地信息一直是遙感影像地物信息提取的關(guān)鍵點(diǎn).彭光雄等[8]、楊智翔等[9]和徐涵秋[10]進(jìn)一步分析光譜特征，構(gòu)造新的提取標(biāo)準(zhǔn)，綜合多種指數(shù)，采取閾值分割法剔除裸地信息.在利用不透水面指數(shù)分離裸土和建筑信息的研究方面，徐涵秋[11-14]根據(jù)不透水面波譜特征，提出快速提取不透水面的新型遙感指數(shù)，取得較好的分離效果.

近年來(lái)，關(guān)于城鎮(zhèn)用地信息提取的研究多從建筑用地提取模型和方法創(chuàng)新角度入手，通過(guò)對(duì)比分析少量遙感影像建筑用地提取結(jié)果的精度，逐步完善提取模型和方法.但是，在模型提取的實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中，較少提取多期建筑用地信息，而傳統(tǒng)方法提取步驟繁多，數(shù)據(jù)量大，自動(dòng)化提取程度低，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，不利于大尺度城市變化分析和土地利用動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)等相關(guān)研究.因此，本研究從自動(dòng)化快速提取多期建筑用地信息著手，基于吳志杰等[15]提出的EIBI(enhanced index-based built-up index，EIBI)模型，編程實(shí)現(xiàn) EIBI建筑用地自動(dòng)提取功能，并以天津市2景Landsat TM數(shù)據(jù)為例，從遙感影像的波段合成、鑲嵌和裁剪開(kāi)始，逐步進(jìn)行指數(shù)的構(gòu)建、灰度的線性拉伸和閾值的設(shè)置，最終提取EIBI建筑用地信息，實(shí)現(xiàn)了Landsat TM數(shù)據(jù)中建筑用地信息的快速自動(dòng)提取，并對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，分析了建筑用地信息隨時(shí)間的變化特征.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域和研究數(shù)據(jù)

選取天津市為研究區(qū).作為直轄市的天津位于環(huán)渤海灣中心，總面積1.194 6×104km2，其城市形成、發(fā)展和城市用地?cái)U(kuò)張的規(guī)模在全國(guó)位于前列，具有一定的代表性和典型性.

選用天津市2005年8月20日和2010年10月5日獲取的2景Landsat-5 TM影像作為研究數(shù)據(jù)，這兩景數(shù)據(jù)含云量較少，為研究建筑用地信息提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ).為了減少光照和大氣差異帶來(lái)的影響，影像需經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)和大氣校正，根據(jù)地表的反射率數(shù)據(jù)提取建筑用地信息.本研究中用到的Landsat影像數(shù)據(jù)均來(lái)自美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS)官方網(wǎng)站(https：//earthexplorer.usgs.gov/).地表反射率數(shù)據(jù)使用由美國(guó)航空航天局研發(fā)的陸地衛(wèi)星生態(tài)系統(tǒng)干擾自適應(yīng)處理系統(tǒng)(Landsat ecosystem disturbance adaptive processing system，LEDAPS)，經(jīng)過(guò)幾何校正、輻射定標(biāo)、大氣校正和云掩膜處理得到.LEDAPS大氣校正基于6S輻射傳輸模型，獲得有效的氣溶膠分布數(shù)據(jù)，開(kāi)展適用于TM/ETM+數(shù)據(jù)可見(jiàn)光、近紅外及短波紅外波段反射率的反演.輔助數(shù)據(jù)是用于掩膜的天津市矢量邊界數(shù)據(jù)以及Google Earth 2005年和2010年高分辨率影像數(shù)據(jù).

1.2 研究方法

傳統(tǒng)IBI[6]模型由NDBI、MNDWI和SAVI共3個(gè)指數(shù)基于壓縮數(shù)據(jù)維思想構(gòu)建，難以抑制裸地信息，提取結(jié)果很難區(qū)分裸地和建筑用地.在此基礎(chǔ)上，以歸一化差值裸地與建筑用地指數(shù)NDBBI(normalized difference bareness and built-up index，NDBBI)替換NDBI可以弱化裸地信息，而構(gòu)建所得增強(qiáng)型裸土指數(shù)(enhanced bare soil index，EBSI)能夠增強(qiáng)裸地信息.仿照IBI模型的構(gòu)建方法引入EIBI指數(shù)[15]

式(1)中：DNDBBI是對(duì)DNDBI的改進(jìn)，在利用TM5和TM4波段構(gòu)建的歸一化建筑指數(shù)(NDBI)的提取結(jié)果中，仍然包含裸地信息，提取效果受到較大影響.吳志杰等[15]引入了NDBBI指數(shù)

式(2)中：DNDBBI是采用TM7、TM4和TM2共3個(gè)波段構(gòu)建的新指數(shù)，指建筑和裸地在第7波段有較高的反射率，而植被和水體在第4和第2波段有較高反射率.通過(guò)將第7波段反射率按倍數(shù)增大到1.5時(shí)，設(shè)置閾值0可以較好地將植被和水體剔除，并削弱裸地信息.

在EIBI模型中，通過(guò)對(duì)比裸土指數(shù)(bare soil index，BSI)和MNDWI指數(shù)的圖像可知，裸地的反差最大.為了增強(qiáng)裸地信息，將BSI和MNDWI壓縮構(gòu)建為一個(gè)新的指數(shù)EBSI[15]

在植被信息提取方面，NDVI是最常用的方法，它基于研究區(qū)內(nèi)所有土壤類型相同的前提，在面對(duì)土壤背景噪聲復(fù)雜的實(shí)際環(huán)境時(shí)，結(jié)果誤差較大.基于此，Huete[16]引入了SAVI指數(shù)

式(4)中L=0.5.

Mcfeeters[17]構(gòu)建歸一化水體指數(shù)(normalized difference water index，NDWI)用于提取水體，由于所提取的水體信息中含有部分建筑用地信息，導(dǎo)致提取精度降低，不適合城鎮(zhèn)范圍內(nèi)水體的提取.通過(guò)對(duì)波段組合進(jìn)行修改，以TM5波段替代原有的TM4波段，構(gòu)建MNDWI指數(shù)[5]

最后，對(duì)EBSI、SAVI和MNDWI這3個(gè)指數(shù)賦予不同的權(quán)重以抑制裸地信息，從而達(dá)到增強(qiáng)建筑用地信息的目的.

實(shí)現(xiàn)EIBI建筑用地信息提取研究的方法流程如圖1所示.

圖1 建筑用地信息提取流程圖Fig.1 Flow chart of built-up land information extraction

由圖1可以看出，建筑用地信息提取的主要步驟為：①讀取Landsat TM數(shù)據(jù)；②構(gòu)建NDBBI、SAVI、MNDWI以及BSI這4個(gè)指數(shù)；③利用BSI和MNDWI線性拉伸結(jié)果構(gòu)建EBSI；④構(gòu)建EIBI并生成影像，對(duì)影像進(jìn)行灰度拉伸；⑤對(duì)EIBI灰度拉伸影像結(jié)果進(jìn)行閾值設(shè)定，分割出建筑用地信息；⑥輸出建筑用地提取影像；⑦對(duì)建筑用地提取結(jié)果進(jìn)行精度檢驗(yàn).需要注意的是，在歸一化數(shù)據(jù)結(jié)果區(qū)間范圍內(nèi)，數(shù)值動(dòng)態(tài)變化范圍較小，而經(jīng)過(guò)0～255灰度線性拉伸所得結(jié)果的數(shù)值動(dòng)態(tài)變化范圍更大.因此，為了設(shè)定閾值時(shí)能夠更容易地區(qū)分建筑用地信息，不能使用歸一化數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行計(jì)算.

精度評(píng)價(jià)的主要因子包括混淆矩陣、生產(chǎn)者精度、使用者精度、總精度以及Kappa系數(shù).混淆矩陣又稱為誤差矩陣，是用于表示分類的像元數(shù)與實(shí)際檢驗(yàn)為該類別的像元數(shù)的比較陣列.Kappa系數(shù)大于0.75說(shuō)明一致性較好，小于0.4說(shuō)明一致性較差，越接近1說(shuō)明一致性越好，即建筑用地信息提取結(jié)果越精確.

進(jìn)一步提取建筑用地信息變化趨勢(shì)，需要在ArcGIS軟件中采用柵格計(jì)算器將2010年與2005年建筑用地信息提取結(jié)果進(jìn)行相減計(jì)算.

2 結(jié)果與分析

2.1 基于EIBI指數(shù)提取建筑用地信息

2.1.1 建筑用地信息的提取

將2景Landsat TM原始數(shù)據(jù)影像以標(biāo)準(zhǔn)假彩色4、3和2波段合成，并疊加天津市矢量行政區(qū)劃圖層，結(jié)果如圖2所示.

圖2 天津市2005年和2010年TM標(biāo)準(zhǔn)假彩色影像示意圖Fig.2 TM standard false color sketch images of Tianjin city in 2005 and 2010

本研究中，對(duì)2005年和2010年數(shù)據(jù)分別設(shè)置閾值131和133時(shí)可以將天津市研究區(qū)建筑用地和裸地信息在EIBI模型計(jì)算結(jié)果中較好地加以區(qū)分.對(duì)建筑用地提取結(jié)果進(jìn)行二值化處理，定義建筑用地的值為1，非建筑用地的值為0，結(jié)果如圖3所示，其中黑色部分代表建筑用地，白色部分代表非建筑用地.

圖3 天津市2005年和2010年建筑用地信息提取結(jié)果示意圖Fig.3 Results of built-up land information extraction of Tianjin city in 2005 and 2010

對(duì)比圖2和圖3可以看出，天津市2010年建筑用地面積較2005年大幅度增加，在區(qū)域布局上更為緊湊，市內(nèi)6區(qū)(和平區(qū)、河?xùn)|區(qū)、河西區(qū)、南開(kāi)區(qū)、河北區(qū)和紅橋區(qū))和濱海新區(qū)建筑用地的聚集程度以及變化程度尤為明顯.其中，濱海新區(qū)由于填海造陸，以及天津港的不斷建設(shè)發(fā)展，5年間天津港周圍建筑用地的面積顯著增加，海岸線變化尤為突出.此外，武清區(qū)和寶坻區(qū)建筑用地也有不同程度的增加.

進(jìn)一步對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行像元統(tǒng)計(jì)，得到天津市2005年和2010年的建筑用地和非建筑用地的像元數(shù)目，并計(jì)算得到其對(duì)應(yīng)面積S、總增長(zhǎng)率rt和年均增長(zhǎng)率ra，結(jié)果如表1所示.

表1 建筑用地面積統(tǒng)計(jì)表Tab.1 Statistics of built-up land area

由表1可知，2010年建筑用地面積為1807.43 km2，2005年建筑用地面積為1 159.64 km2，面積增加了647.79 km2，這其中包含5年間減少的建筑用地面積，其總體增長(zhǎng)率達(dá)到55.86%，年均凈增長(zhǎng)率為11.17%.此外，非建筑用地面積占天津市總面積的比重較大，非建筑用地面積由2005年的10 786.37 km2減少至2010年的 10 138.57 km2，5年間總體減少率為6.01%，年均減少率為1.20%.

2.1.2 分類結(jié)果的驗(yàn)證

為了驗(yàn)證和比較建筑用地提取精度，在遙感處理軟件中，對(duì)感興趣區(qū)域(region of interest，ROI)隨機(jī)選取驗(yàn)證樣本區(qū)，對(duì)照Google Earth影像數(shù)據(jù)并抽樣選擇387個(gè)驗(yàn)證像元用于精度檢驗(yàn).選擇保存的ROI驗(yàn)證樣本，通過(guò)混淆矩陣計(jì)算工具并設(shè)置相關(guān)參數(shù)，整理后得到分類結(jié)果精度評(píng)價(jià)結(jié)果，如表2所示.

表2 分類結(jié)果精度評(píng)價(jià)表Tab.2 Classification accuracy evaluation results

由表2可以看出，在天津市2005年建筑用地信息所抽取的387個(gè)驗(yàn)證像元中，有19個(gè)漏分像元(建筑用地分為非建筑用地)，21個(gè)誤分像元(非建筑用地分為建筑用地)，總精度Ao達(dá)到89.66%，Kappa系數(shù)為0.78.在天津市2010年所抽取的387個(gè)驗(yàn)證像元中，有18個(gè)漏分像元，15個(gè)誤分像元，總精度Ao達(dá)到91.47%，Kappa系數(shù)為0.81.

2.2 建筑用地變化分析

將2010年和2005年建筑用地分類結(jié)果在ArcGIS軟件中使用柵格計(jì)算器工具進(jìn)行進(jìn)一步計(jì)算，并將數(shù)據(jù)相減得到-1、0和1共3種結(jié)果.由于進(jìn)行二值化時(shí)定義建筑用地值為1，非建筑用地值為0.因此，柵格計(jì)算的結(jié)果為-1表示同一區(qū)域2005年為建筑用地(值為1)在2010年變?yōu)榉墙ㄖ玫?值為0)，即-1代表2010年建筑用地面積較2005年減少，1代表新增建筑用地，0代表沒(méi)有變化.將柵格計(jì)算結(jié)果與水體、天津市矢量行政區(qū)劃等圖層疊加顯示可以直觀看出建筑用地的發(fā)展變化趨勢(shì)，結(jié)果如圖4所示.

圖4 建筑用地疊加顯示效果圖Fig.4 Built-up land overlap rendering

進(jìn)一步將天津市建筑用地變化結(jié)果按照行政區(qū)劃進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)，得到天津市16個(gè)區(qū)建筑用地變化分區(qū)統(tǒng)計(jì)表，結(jié)果如表3所示.

表3 建筑用地變化分區(qū)統(tǒng)計(jì)表Tab.3 Zoning statistics table of built-up land change

表3中，寧河區(qū)和靜海區(qū)于2015年撤縣設(shè)區(qū)，薊州區(qū)于2016年由薊縣改為薊州區(qū)，其行政區(qū)域界線未做調(diào)整，本研究基于最新行政區(qū)劃即16區(qū)格局.表3中，S2005為2005年建筑用地面積，S10r為2010年減少建筑用地面積，S10g為2010年新增建筑用地面積，Pr和Pg分別代表建筑用地減少和增長(zhǎng)比率.

從表3可以看出，與2005年相比，濱海新區(qū)在2010年新增建筑用地面積最多，為346.41 km2，主要集中在天津港附近，呈片狀分布.武清區(qū)和靜海區(qū)新增建筑用地面積分別為132.69 km2和128.22 km2，說(shuō)明5年間城市快速發(fā)展趨勢(shì)較為明顯.結(jié)合表3和圖4可以看出，在天津市市內(nèi)6區(qū)(和平區(qū)、河?xùn)|區(qū)、河西區(qū)、南開(kāi)區(qū)、河北區(qū)和紅橋區(qū))，新增建筑用地面積較少，從總體變化趨勢(shì)看，建筑用地均有不同程度的負(fù)增長(zhǎng)，即5年間減少的建筑用地面積超過(guò)增加的建筑用地面積.由此可知，市內(nèi)6區(qū)的城市發(fā)展出現(xiàn)了一定程度的飽和，城市發(fā)展逐漸向環(huán)城4區(qū)(東麗區(qū)、津南區(qū)、西青區(qū)和北辰區(qū))轉(zhuǎn)移，發(fā)展格局逐步改變.在建筑用地總體變化趨勢(shì)上，靜海區(qū)、東麗區(qū)、濱海新區(qū)和寶坻區(qū)的增長(zhǎng)率均超過(guò)100%，其中靜海區(qū)增長(zhǎng)率達(dá)到163.97%，其建筑用地減少率為19.43%，凈增長(zhǎng)率在16個(gè)區(qū)中排名最高，為144.54%，年均增長(zhǎng)率達(dá)到28.91%.總體來(lái)看，天津市2010年建筑用地面積較2005年減少416.56 km2，新增建筑用地面積1 064.35 km2，呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì).

3 結(jié)論

本研究以Landsat TM數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，采用壓縮數(shù)據(jù)維的方法，通過(guò)構(gòu)建EIBI指數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑用地信息的提取，并根據(jù)提取結(jié)果分析2005～2010年天津市建筑用地信息的變化特征，研究結(jié)果表明：

(1)本研究方法對(duì)2005年和2010年Landsat TM建筑用地信息的提取精度分別為89.66%和91.47%，提取結(jié)果精度較高；Kappa系數(shù)達(dá)到0.78和0.81，表現(xiàn)出較高的一致性，說(shuō)明本研究方法提取可信度較高.

(2)通過(guò)分析建筑用地變化，計(jì)算得到2010年較2005年新增的建筑用地面積1 064.35 km2，年均凈增長(zhǎng)率為11.17%.說(shuō)明5年間，建筑用地面積增長(zhǎng)幅度較高，反映出城市的快速發(fā)展變化和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的急劇增長(zhǎng).

在使用EIBI模型提取建筑用地信息時(shí)，閾值設(shè)定對(duì)提取結(jié)果的精確程度產(chǎn)生影響.本研究尚存在以下2點(diǎn)需要改善：

(1)EIBI模型通過(guò)設(shè)置多個(gè)次級(jí)指數(shù)，放大了建筑用地和裸地信息在提取結(jié)果中的差異性，提升了區(qū)分度，從而提高了提取結(jié)果準(zhǔn)確性，但閾值仍需依靠經(jīng)驗(yàn)確定.

(2)該模型涉及較多的次級(jí)指數(shù)和不同波段之間的計(jì)算，局限性較大，不適于波段較少的遙感影像數(shù)據(jù).今后的研究重點(diǎn)為閾值的設(shè)定以及提升模型的普適性.

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