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        基于譜間特征和歸一化指數(shù)提取居民地信息的研究

        2018-08-05 01:15:24李楊
        環(huán)球市場信息導(dǎo)報 2018年17期
        關(guān)鍵詞:信息

        李楊

        本文以某地區(qū)夏季的TM影像為例,利用不同地類譜間的差異,選取適合的歸一化指數(shù)快速提取城鎮(zhèn)居民地信息。通過實驗,組合Bl(SAVI)、B2(NDBI-1.5*NDVI)和B3(MNDWI)三幅影像得到一幅新影像,根據(jù)影像譜間特征設(shè)定閾值,獲取城鎮(zhèn)居民地信息。最后與監(jiān)督分類的結(jié)果做了簡單比較,并分析分類結(jié)果出現(xiàn)部分差異性的原因。

        1 引言

        遙感技術(shù)的發(fā)展為居民地空間信息的獲取提供了先進的手段,當(dāng)前,從遙感影像中提取信息的常用方法是目視判讀提取,目視提取精度高,然而費工費時,近年來,研究者們探索出自動提取居民地信息的方法,并較好地解決了“同物異譜、異物同譜”的現(xiàn)象。以某地區(qū)夏季的TM影像為例,基于譜間特征與歸一化差異型指數(shù)分析的方法來提取城鎮(zhèn)居民地信息。

        2 基本原理與方法分析

        城鎮(zhèn)影像的光譜均值分析

        該試驗區(qū)為某地夏季的一幅圖,居民地分布在丘陵、山地、和沿河一帶。根據(jù)目視解譯初步判讀得到河流、湖泊、林地、菜地、耕地、道路、城區(qū)居民地、郊區(qū)居民地和空地9種地類,選取各類典型地物的采樣點,并求得樣點的平均灰度值,由于不同地類在不同波段上的灰度值不同,因此利用譜間差異特征分析來提取居民地土地利用類型。

        選取歸一化差異型指數(shù)

        根據(jù)目視判讀,試驗區(qū)的土地利用分為9類,根據(jù)不同地類在不同波段上的灰度值,可將河流和湖泊歸為水體;林地、草地和耕地歸為植被;道路、城區(qū)居民地和郊區(qū)居民地歸為城鎮(zhèn)用地??盏氐幕叶戎得黠@高于其他地類,用TM2+TM3+TM4+TM5+TM7的表達式即可將空地提取出來。這樣,就將城鎮(zhèn)用地大致分為植被、水體和居民地三大地類。為了提取這三種地類的信息,選擇SAVI指數(shù)、MNDWI和NDBI指數(shù)。

        用SAVI指數(shù)提取城鎮(zhèn)植被。試驗區(qū)用SAVI指數(shù)代替常用NDVI指數(shù),公式如下:SAVI=[(NIR-Red)(l+n)]/(NIR+Red+n)(1)

        式中,NIR、Red分別為TM4、TM3波段。n的值介于0到1之間,0和1分別代表植被覆蓋率極高和極低的兩種極端情況,通常n=0.5時可較好地減弱土壤背景的差異。

        MNDWI指數(shù)提取水體。由于水體的反射從可見光到中紅外波段逐漸減弱,在近紅外和中紅外波長范圍內(nèi)吸收性最強,幾乎無反射,因此用可見光波段的最高反射和近紅外波段的強吸收之間的反差構(gòu)成的MNDWI,可以快速地提取影像中的水體信息。公式如下:MNDWI=(Green-NIR)/(Green+NIR)(2)

        式中,Green是綠光波段,即TM2波段,NIR為TM4波段。

        NDBI指數(shù)提取城鎮(zhèn)居民地。NDBI指數(shù)公式如下:NDBI=(MIR-NIR)/(MIR+NIR)(3)

        式中,MIR、NIR分別為TM5、TM4波段。

        該指數(shù)主要用于城市建筑用地(不透水面)的提取,主要是根據(jù)TM5的灰度值大于TM4的特點而創(chuàng)建的,但在分析各地類在TM4、TM5的灰度值時發(fā)現(xiàn),不只是建筑用地具有這一特點,本實驗區(qū)中耕地和菜地的5波段也有大于4波段的特點,因此采用了NDBI-NDVI指數(shù)結(jié)合的方法提取城市建筑用地。經(jīng)過多次試驗,取NDBI-1.5*NDVI表達式能很好地提取試驗區(qū)居民地的信息。

        三種指數(shù)分別提取城鎮(zhèn)典型地物的結(jié)果

        基于對以上三種歸一化差異指數(shù)的功能和特點分析,在ERDAS IMAGING下分別制作了試驗區(qū)SAVI、NDBI-1.5*NDVI和MNDWI三種影像,分別得到植被,城鎮(zhèn)居民地和水體三種主要土地利用信息,在SAVI影像中,植被呈灰色顯示,城鎮(zhèn)居民地和水體的顏色為黑色,不易區(qū)分;在NDBI影像中,居民地效果較差,混有道路,水體和植被等地類信息;在MNDWI影像中,水體呈白色,顯示清晰,精度高。

        3 城鎮(zhèn)居民地信息的提取

        利用譜間特征分析可以將城鎮(zhèn)土地利用類型提取出來,將代表不同地類的三幅影像組合為一幅新影像,其中每個指數(shù)分別代表一個波段,在新影像中對典型地物取樣,求取采樣點灰度平均值,居民地在B1(SAVI)和B3(MNDWI)兩波段的灰度值相似,植被和水體差異較大,若用表達式Bl(SAVI)-B3(MNDWI)

        綜上,城鎮(zhèn)居民地提取的具體步驟可歸納為:①影像輻射校正和幾何精校正;②制作SAVI、NDBI-1.5*NDVI和MNDWI影像;③組合三幅影像得到新的三個波段指數(shù)影像。④對新影像進行簡單的譜間分析,設(shè)置閾值提取居民地信息。

        歸一化指數(shù)法與監(jiān)督分類法提取城鎮(zhèn)居民地信息的簡單比較。通過實驗區(qū)監(jiān)督分類結(jié)果可以看出,監(jiān)督分類的居民地圖斑完整,邊緣相對光滑,而歸一化指數(shù)分類提取的結(jié)果呈現(xiàn)斑塊,出現(xiàn)較多的零星的、孤立的居民地,產(chǎn)生這樣結(jié)果主要取決于監(jiān)督分類法中對分類后小圖斑的合并程度和取舍標(biāo)準(zhǔn),合并的依據(jù)是影像的光譜信息,取舍的標(biāo)準(zhǔn)是圖上保留的最小圖斑的大小。

        4 結(jié)論和存在的問題

        選擇SAVI代替NDVI提取城鎮(zhèn)植被信息,是因為城鎮(zhèn)建成區(qū)的植被覆蓋率一般都較低,并且SAVI指數(shù)不易受土壤背景影響;提取城鎮(zhèn)用地信息時,運用NDBI-1.5*NDVI綜合指數(shù),更好地切合試驗區(qū)的為城鎮(zhèn)而非大城市的特點;最后在新影像中,簡單地運用譜間分析方法,設(shè)置閾值提取居民地信息。

        通過譜間波段相減設(shè)置閾值T有效減少了水體和居民地之間錯分和誤分的現(xiàn)象,但是河流邊界處仍有被誤分為居民地的區(qū)域,主要原因為該地區(qū)是沙地,沙地和城鎮(zhèn)居民地的反射率相似,出現(xiàn)這種情況,仍有待進一步研究。

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