趙暖 何貞銘

摘要：以河南省鄭州市為研究區(qū)，采用歸一化差值不透水面指數(shù)法，分析1900年、2000年、2015年三個不同階段鄭州市不透水面的分布情況及影響因素。結(jié)論表明：城市不透水面與植被覆蓋呈負相關性，城市不透水面面積在鄭州市西北和東南兩個方向擴張較快，市中心區(qū)域的不透水面擴張速度遠快于周圍離市中心的區(qū)縣。

關鍵詞：NDISI;不透水面;鄭州市;提取指數(shù)

中圖分類號：TP3? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）25-0181-03

Abstract： Taking Zhengzhou City， Henan Province as the research area， the normalized difference impervious surface index method was used to analyze the distribution and influencing factors of the impervious surface of Zhengzhou in three different stages in 1900， 2000， and 2015. The conclusion shows that there is a negative correlation between the urban impervious surface and the vegetation coverage. The urban impervious surface area is expanding rapidly in the northwest and southeast of Zhengzhou City. The impervious surface in the downtown area expands much faster than the surrounding area away from the city center. Districts and counties.

Key words： NDISI; impervious surface; Zhengzhou city; extraction index

目前，由于中國城鎮(zhèn)化進程發(fā)展迅速，城鎮(zhèn)范圍逐步向周圍村莊擴張，導致城鎮(zhèn)周邊村落中的農(nóng)田、植被等可透水面向工業(yè)用地和建筑教育用地等不透水面轉(zhuǎn)換。不透水面覆蓋率的增高會引發(fā)城市熱島效應，自然降水不會被不透水面汲取保存，會引發(fā)洪澇災害及干旱，使人類的生態(tài)系統(tǒng)遭到破壞。隨著城市快速發(fā)展，鄭州市不透水面分布發(fā)生快速的變化，通過傳統(tǒng)的資料統(tǒng)計分析和人工監(jiān)測手段已不能迅速獲取不透水面的實時數(shù)據(jù)。國內(nèi)專家學者對不透水面提取方法及變化趨勢進行了深入研究。陳德超[1]通過結(jié)合水文數(shù)據(jù)，歸類土地使用類型，提取了不透水面。陳爽等[2]使用IKONOS高分遙感圖像，對南京市5個典型功能區(qū)不透水率進行研究，分析出不透水率較高和較低的地區(qū)。周存林和徐涵秋[3]利用獲取排列靠前的三個最小噪音分量，變換后的分量以及線性光譜混合模型，測算得出的終端地類分量是模擬高反射率、低反射率、植被及土地4個不同的城鎮(zhèn)土地覆蓋類型。此次實驗主要采用歸一化差值不透水面指數(shù)法（NDISI），分析不同時期的鄭州市不透水面的變化趨勢及影響因素，不透水面和城市植被覆蓋指數(shù)的相關性，為鄭州市城市發(fā)展建設方向提供一定的依據(jù)。

1資料與方法

利用鄭州市1990、2000、2015年Landsat衛(wèi)星影像以及經(jīng)過地理校準的1：80萬河南省鄭州市矢量行政圖，借助ArcGIS、ENVI，F(xiàn)ragstats4.2等相關工具軟件，采用歸一化差值不透水面指數(shù)法（NDISI）對鄭州市不透水面提取進行研究。

鄭州市范圍內(nèi)有部分水域分布，為了排除低反射率水域?qū)Φ头瓷渎什煌杆娴奶崛「蓴_，在不透水面提取過程中需要對水體進行剔除，因此對水體的掩膜選用改進型歸一化水體指數(shù)（MNDWI），計算公式如下：

式中，Green和MIR分別為綠色波段和中紅外波段。MNDWI的取值應在-1到1之間，值越大研究區(qū)域為水體的概率越高。

基于徐涵秋教授[4]提出的歸一化不透水面指數(shù)（NDISI），提取鄭州市不透水面信息，能夠較好地處理不透水面信息與水體、沙土、陰影等混淆的問題[5]，計算公式如下：

式中，NDISI為歸一化的差值不透水面指數(shù)，其數(shù)值范圍應在1與-1之間。NIR為近紅外波段、MIR為中紅外、TIR為熱紅外波段。這個新組合的NDISI指數(shù)具有歸一化指數(shù)特征，有利于不透水面的快速提取。

2結(jié)果分析

2.1趨勢分析

根據(jù)上述公式，利用ENVI軟件中的波段運算工具提取NDISI圖像（圖1-圖3）。對比不同時期鄭州市的不透水面分布圖，可以得到鄭州市城市化擴張的重心。1990年至2015年鄭州市不透水面向西北和東南兩個方向的擴張速度比較快。1990年至2000年新增的不透水面斑塊多是在原有的不透水面的基礎上向外蔓延式擴張并且有部分相連接。2000年至2015年不透水面破碎化的趨勢明顯增加，斑塊的自然連通性也在逐漸降低。

2.2影響因素分析

通過分析鄭州市各區(qū)縣不同時期的不透水面，可知不透水面擴張所包含的影響因素。1990至2000年鄭州市各區(qū)縣的不透水面擴張都較為緩慢，2000年至2015年鄭州各區(qū)縣的不透水面擴張較為迅速。鄭州市2000年至2015年的不透水面擴張的速度遠比1990年至2000年的不透水面擴張的速度迅速，造成這一現(xiàn)象的主要因素是鄭州市2000至2015年的經(jīng)濟發(fā)展速度較快，從而導致植被、農(nóng)田等可透水面轉(zhuǎn)換為建筑用地、道路用地等不透水面。通過分析2000年和2015年鄭州市不透水面的分布可知，這十五年間由于鞏義市、新密市、登封市、管城回族等地區(qū)占地面積較大，導致相應的不透水面擴展面積較大。