王麗云，李艷，周陽

(1.南京大學(xué) 國(guó)際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所，南京 210046；2.南京大學(xué) 地理信息科學(xué)系，南京 210023；3.江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210046)

1 引 言

城市化是20世紀(jì)以來最為顯著的人類活動(dòng)過程，其顯著特征之一是不透水面不斷增加，各種不透水面是城市的基質(zhì)景觀，主導(dǎo)城市景觀格局與變化過程，是城市地表覆被的典型特征[1-2]。不透水面是一種水不能通過它下滲到土壤中的人工地貌特征，包括城市中的公路、車道、人行道、停車場(chǎng)、建筑屋頂?shù)?。從遙感角度來理解，通常指相對(duì)于植被和土壤滲透率較小的建筑區(qū)域[3]。城市中不透水面的變化是衡量城市發(fā)展的重要指標(biāo)之一，它常常用來監(jiān)測(cè)城市中環(huán)境狀況的變化以及城市人與自然的和諧狀況，特別是對(duì)城市熱環(huán)境的變化產(chǎn)生重要影響[4]。采用遙感技術(shù)提取的不透水面信息，為科學(xué)掌握城市化腳步提供了客觀數(shù)據(jù)。

自20世紀(jì)后期通過遙感技術(shù)進(jìn)行不透水面提取的研究就開始引起關(guān)注，而國(guó)內(nèi)類似的研究才剛剛起步，岳文澤利用ETM+影像，通過線性光譜分解技術(shù)提取了上海市的不透水面并對(duì)其空間分布特征進(jìn)行了分析[5]。王天星以ASTER為數(shù)據(jù)源提取不透水面密度，并分析了不透水面與地表溫度及植被指數(shù)的定量關(guān)系[6]。徐涵秋采用復(fù)合波段的形式創(chuàng)建了歸一化差值不透水面指數(shù)[7]。本文在前人研究成果的基礎(chǔ)上，運(yùn)用基于LBV變換的決策樹分類法與NDBI(歸一化建筑指數(shù))、第3波段提取相結(jié)合的方法對(duì)研究區(qū)不透水面進(jìn)行提取，并對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行了變化檢測(cè)分析。

2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

本文研究對(duì)象為浙江省寧波市。寧波市是浙江三大經(jīng)濟(jì)中心之一，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，特別是自沿海開放戰(zhàn)略實(shí)施以來，土地覆蓋類型發(fā)生了巨大的變化，土地利用呈現(xiàn)明顯的開發(fā)特征，導(dǎo)致不透水面顯著變化。

用于不透水面提取的數(shù)據(jù)源分別為研究區(qū)2000年6月14日、2005年6月23日和2010年7月17日3個(gè)時(shí)相，空間分辨率為30m的Landsat TM遙感影像，無云條件下成像，影像質(zhì)量較好。

3 研究方法

在對(duì)3個(gè)時(shí)相的原始遙感影像進(jìn)行幾何糾正，大氣校正，影像拼接等一系列的預(yù)處理[9]后，利用基于LBV變換的方法對(duì)研究區(qū)不透水面進(jìn)行提取。通過比較不同時(shí)相的不透水面分布，檢測(cè)研究區(qū)不透水面的變化情況。

3.1 LBV變換原理

L=1.441247*D2-0.090419*D3-1.367302*D4+1.794034*D5+12.000000

B=1.126971*D2+0.673348*D3+0.077966*D4-0.878287*D5+159.000000

V=1.636910*D2-3.396809*D3+1.915944*D4-0.156048*D5+121.000000

(1)

式中，D是灰度值(gray level value)或數(shù)碼值(digital count)。下標(biāo)中的數(shù)字為圖像波段號(hào)[13]。

圖1 LBV變換原理圖

3.2 變化檢測(cè)

在LBV變換的基礎(chǔ)上，從3期遙感影像中提取不透水面，形成3幅不透水面圖像，并將其二值化，其中不透水面類型的像素值為1，其他非不透水面類型像素值為0。然后，將3期不透水面二值化圖像根據(jù)式(2)疊合計(jì)算，得到一幅不透水面變化圖像。

(2)

根據(jù)式(2)，疊合生成的不透水面變化圖像的像素值有0～7共8種不同的值。這8種不同的值分別對(duì)應(yīng)疊合前3幅圖像中不透水面與非不透水面的分布情況，具體對(duì)應(yīng)關(guān)系如表(1)所示。表中，在3幅不透水面圖像中，0值表示該像素在某年份為非不透水面類型，1值表示該像素在某年份為不透水面。例如，在不透水面變化圖中某位置的像素值為5，則表示疊合前的3幅不透水面圖像中該像素在2000年和2010年為不透水面(像素值為1)，2005年為非不透水面(像素值為0)。通過計(jì)算不透水面變化圖中8種像素值的個(gè)數(shù)，可統(tǒng)計(jì)2000年、2005年和2010年不透水面總體分布以及2000年～2005年，2005年～2010年間不透水面的變化情況。

表1 不透水面變化圖中像素值與不透水面圖的對(duì)應(yīng)關(guān)系

4 研究及分析

4.1 不透水面提取

4.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

研究區(qū)原始數(shù)據(jù)已經(jīng)過初步輻射和幾何校正。為確保影像匹配精度控制在1個(gè)像元內(nèi)，以減少配準(zhǔn)誤差對(duì)變化研究精度造成的影響，利用FLAASH大氣校正模塊對(duì)影像進(jìn)行大氣校正去除氣溶膠和視場(chǎng)角的影響，然后選擇二次多項(xiàng)式進(jìn)行幾何精校正。在此基礎(chǔ)上，使用寧波市矢量邊界對(duì)TM影像進(jìn)行裁剪拼接以獲得2000年、2005年與2010年寧波市TM影像。

4.1.2 不透水面提取

本文提取不透水面的基本思想是首先對(duì)原始影像進(jìn)行LBV變換，并歸一化到0～255，采用決策樹法提取裸地(非植被)，再?gòu)穆愕刂羞M(jìn)一步精確提取不透水面，決策樹提取流程如圖2所示。

圖2 決策樹提取流程圖

圖3 原始影像和LBV變換圖像

以2010年提取不透水面為例，試驗(yàn)區(qū)影像經(jīng)過LBV變換后(圖3)，水體、林地、裸地在B、V、L圖像上分別成高亮度顯示，采用決策樹通過選取閾值依次對(duì)水體、林地、裸地進(jìn)行提取。本次研究對(duì)每一地物類型采集30個(gè)具有代表性的樣本點(diǎn)，經(jīng)統(tǒng)計(jì)如圖4所示，分析出閾值B、V分別為158、160，用于提取水體、林地(包括耕地)，裸地提取L閾值為175。

由以上基于LBV變換的決策樹提取的裸地有一部分為與耕地、裸土(巖)的混合像元，本文首先采用由原始影像得到的NDBI[13]從裸地中提取不透水面，去除與耕地的混合像元；由于裸土(巖)和不透水面的光譜特征差別不大，此時(shí)得到的不透水面并非最終結(jié)果，觀察兩者的光譜特征可知裸土(巖)和不透水面在第3波段差異較大。故判別規(guī)則為：當(dāng)NDBI>0.15且Band3<65時(shí)為不透水面，否則為裸土(巖)，提取得到最終的不透水面如圖5(a)所示。采用相同的方法對(duì)2000年、2005年不透水面進(jìn)行提取，如圖5(b)、圖5(c)所示。最后以研究所獲取的相應(yīng)年份野外采樣數(shù)據(jù)(2010年)和各時(shí)相高分辨率影像(2000年、2005年、2010年)作為研究依據(jù)，隨機(jī)抽取300個(gè)采樣點(diǎn)，分別對(duì)3期結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，相應(yīng)的總體精度和Kappa系數(shù)如表2所示。

圖4 樣點(diǎn)LBV值統(tǒng)計(jì)

NDBI=(Band5-Band4)/(Band5+Band4)

(3)

圖5 3期不透水面結(jié)果圖

表2 不透水面總體精度和Kappa系數(shù)

總體精度反映提取的整體效果，而Kappa系數(shù)是提取數(shù)據(jù)與參考數(shù)據(jù)間一致性的度量[15]。由表2可以看出，不透水面提取的總體精度均大于85%，Kappa系數(shù)都大于0.85。這樣的精度為下一步進(jìn)行變化研究提供了基礎(chǔ)。

4.2 不透水面變化研究

在提取不透水面的基礎(chǔ)上對(duì)寧波市2000年、2005年和2010年不透水面的變化進(jìn)行研究。首先對(duì)3個(gè)時(shí)相的不透水面圖分別二值化，再對(duì)二值化后的圖像按照本文2.2節(jié)的公式(2)由3幅不透水面圖生成一幅不透水面變化圖(圖6)。圖中不同的顏色代表了疊加后不同的像素值，各像素值與疊加前的3年二值化不透水面圖的對(duì)應(yīng)關(guān)系見表1。由表1可知，在不透水面變化圖中，表示2000年為不透水面的像素值有1、3、5、7，2005年為不透水面的像素值有2、3、6、7，2010年為不透水面的像素值有4、5、6、7。據(jù)此，可以根據(jù)不透水面變化圖中像素值得到3期不透水面面積(像素)并檢測(cè)任意2個(gè)時(shí)間段間隔的不透水面變化的分布情況。這里根據(jù)不透水面變化圖中8個(gè)像素值(0～7)的個(gè)數(shù)，分別統(tǒng)計(jì)2000年、2005年和2010年的不透水面面積，得到寧波市3個(gè)年份不透水面面積和2個(gè)年份間隔內(nèi)不透水面變化情況統(tǒng)計(jì)，如圖7、圖8和表3所示。

圖6 不透水面變化圖

結(jié)合圖7、圖8及表3所示的統(tǒng)計(jì)情況可知，寧波市2000年～2010年不透水面變化情況如下：

圖7 3時(shí)相不透水面面積

圖8 不透水面變化情況

表3 5年間不透水面變化率

①寧波市不透水面10年間總面積呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì)，并且由圖6可知主要是在原有城區(qū)周圍進(jìn)行擴(kuò)張。2000年總面積為98萬像素約合885km2，2005年增至173萬像素約合1557km2，到2010年達(dá)到203萬像素約合1826km2。

②2000年～2005年寧波市不透水面變化率為7.328%，其中轉(zhuǎn)入7.827%，轉(zhuǎn)出0.449%；2005年～2010年變化率為2.906%，其中轉(zhuǎn)入3.216%，轉(zhuǎn)出0.310%。可見，這十年間2000年～2005年不透水面增長(zhǎng)明顯高于2005年～2010年，并且隨著城市化的發(fā)展，土地覆蓋類型發(fā)生變化，不透水面變化主要是由其它類型轉(zhuǎn)入，而轉(zhuǎn)出所占比例很少。

5 結(jié)束語

本文在遙感影像分類和變化檢測(cè)的基礎(chǔ)上，分析了寧波市2000年～2010年間不透水面變化情況。采用基于LBV變換的決策樹分類法得到裸地，再對(duì)裸地使用NDBI和Band3進(jìn)一步精確提取不透水面，精度達(dá)到85%以上，實(shí)踐證明這樣的方法用于不透水面提取是可行的。在得到3期不透水面的基礎(chǔ)上，對(duì)其二值化，并利用這3幅不透水面圖像中像素值與疊加生成的不透水面變化圖中8種像素值之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)寧波市2000年、2005年和2010年總的不透水面以及2000年～2005年和2005年～2010年間的變化率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可知10年間寧波市不透水面呈不斷上升趨勢(shì)，并且前5年的增長(zhǎng)明顯高于后5年。實(shí)驗(yàn)證明本文的方法具有一定的使實(shí)用價(jià)值，但是該方法是在提取不透水面的基礎(chǔ)上進(jìn)行的變化檢測(cè)，可能會(huì)導(dǎo)致誤差累加，提取精度有待進(jìn)一步提高。

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