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针对已有不透水面指数用于提取西北干旱地区城市不透水面存在一定的局限性以及阈值确定的繁琐性等问题,该文提出了一种新的增强型不透水面指数(ENDISI)。基于Landsat8_OLI影像利用ENDISI以兰州市建成区为例进行不透水面信息提取,总体精度达到88.5%,结果较为理想。相比于已有的不透水面指数,ENDISI可以有效避免西北干旱区沙土、裸露山体的影响,适用性更强;采用“0”作为提取不透水面的阈值,简单客观并且提取精度高。综上表明ENDISI可用于西北干旱地区城市不透水面信息的简单、快速、客观、高效提取,进而能够为城市发展研究及规划提供基础支持。 相似文献
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基于Sentinel-2A/B的新疆典型城市不透水面提取及空间差异分析 总被引：1，自引：0，他引：1
随着城市化进程加快,自然地表物理结构及属性的变化使得城市不透水面不断增加,进而造成城市土地覆盖类型剧烈变化,极大地影响着其环境质量和生态循环。因此,探讨不透水面的空间变化规律,对建设生态、和谐、宜居城市变得极为重要。本文选取新疆维吾尔自治区（简称新疆）典型城市（乌鲁木齐、喀什、哈密及克拉玛依）主城区为研究区,通过对Sentinel-2A/B影像L2范数归一化处理,结合增强型归一化差值不透水面指数ENDISI（Enhanced Normalized Difference Impervious Surface Index）,采用最大类间方差法（OTSU）自适应确定阈值,提取2017年和2019年新疆典型城市不透水面。结果表明：L2范数归一化处理与ENDISI结合能较好的突显不透水面与非不透水面的差异;OTSU自适应确定的阈值能够很好的区分不透水面,经示例验证（2019年乌鲁木齐主城区）,不透水面提取结果总体精度为86.60%,Kappa系数为0.73。通过对不透水面空间差异分析可知：从剖面线角度分析得出乌鲁木齐北部、喀什中部和北部及哈密中东部和北部ENDISI指数值均显著增加,而克拉玛依北部和中西部区域ENDISI指数值增加较少;从不透水面盒维数分析中得出,新疆典型城市的盒维数值均呈增加趋势,城市结构复杂度不断增强,其中哈密盒维数值最大,乌鲁木齐盒维数值最低,且哈密的盒维数值变化幅度最大,克拉玛依的盒维数值变化最小。本文可为新疆典型城市内涵式发展提供科学指导,为干旱区城市生态环境保护提供理论依据。 相似文献
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Landsat8不透水面遥感信息提取方法对比 总被引：1，自引：0，他引：1
不透水面是重要的地表覆盖类型,利用卫星遥感影像准确提取不透水面信息对于掌握地表覆盖变化具有重要意义。现有研究已提出了多种不透水面遥感信息提取指数,但目前尚缺乏对这些不透水面指数的系统对比分析。利用Landsat8卫星遥感影像,测试了目前8种主要不透水面指数的提取精度。结果表明,在现有不透水面指数中,垂直不透水层指数能够有效增强不透水面信息,不透水面提取精度最高(89. 6%),其次是比值居民地指数和生物物理组分指数(87. 5%和87. 4%),城市指数与新建筑指数提取精度再次之(82. 9%和80. 0%),归一化差值不透水面指数、归一化建筑指数和基于指数的建筑指数未能有效增强不透水面信息,提取精度较低(75. 0%)。此外,这8种不透水面指数都未能有效解决不透水面与大片裸地光谱混淆的问题,在裸地广泛分布的区域难以准确提取不透水面,平均提取精度仅为71. 0%,影响了不透水面指数的大区域应用。 相似文献
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利用2012年的咸阳市资源三号卫星影像,同时利用光谱信息和纹理信息对咸阳市的地表进行监督分类,使用阈值和开闭运算提取阴影,并通过TM影像提取NDBI等指数辅助归类,优化分类结果,提高提取不透水层信息的准确率,旨在为城市合理布局,减少城市内涝等提供基本信息。研究结果表明,利用多源遥感卫星影像,同时考虑光谱和纹理信息的分类方法进行不透水面的提取精度提高了17.2%,对阴影检测和归类处理提取精度进一步提高了2.7%,方法简便可行,结果稳定可靠;咸阳市研究区地表不透水率为30.73%,不透水率相对较低,城市生态环境较好;不透水面主要分布在渭河以北老城区。 相似文献
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一种快速提取不透水面的新型遥感指数 总被引：16，自引：0，他引：16
徐涵秋 《武汉大学学报(信息科学版)》2008,33(11):1150-1153,F0003
首次采用复合波段的形式创建了归一化差值不透水面指数(normalized difference impervious surfaceindex,NDlSI).它可以用于大区域范围内快速、自动地提取不透水面信息.通过Landsat ETM 和ASTER两种影像的实验证明,新的指数能够有效地增强不透水面信息,并具有较高的提取精度. 相似文献
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围绕数据源、提取方法以及不透水面应用研究3个层面对国内外学者提取不透水面做出了总结,其中数据源主要介绍了Landsat系列、Sentinel系列以及高分系列,不透水面提取方法主要归纳了指数法以及光谱混合分析法,应用研究主要针对不透水面演变分析、与城市生态问题的探究。通过归纳国内外学者的研究成果得出,不透水面的扩张会导致城市地表温度的上升,同时与其他一些生态问题存在一定的相关性。 相似文献
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干旱半干旱地区、低密度不透水面地区、山区等困难地区具有灯光较弱、空间布局分散、周边遮挡物较多等特点,目前已有的大尺度不透水面研究中对困难地区不透水面的提取效果较差。鉴于此,提出了以多时相升降轨Sentinel SAR数据和光学影像为主,辅以灯光、DEM数据为阈值筛选的提取方法。对中国延安、越南南部、阿联酋迪拜、孟加拉国南部等困难地区进行了不透水面提取,并将提取结果与2010年GlobalLand 30产品进行了对比。结果表明,平均精度可达88.58%,平均Kappa系数可达0.76。该方法能增强困难地区不透水面提取效果,并有较高的提取精度,对于大尺度乃至全球不透水面的提取具有重要的指导意义。 相似文献
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一种基于TM影像的不透水面信息提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对TM影像不透水面提取的研究,通过综合分析被广泛应用于提取不透水面的归一化差异不透水面指数法和归一化差异植被指数法,从而提出一种改进的快速提取不透水面的方法--实验指数组合法,即通过将植被指数取反减去水体指数。以高分影像ZY3和可提供经纬度信息的Google Earth作为参考,将归一化差值不透水面指数、归一化差值植被指数和实验指数组合法得到的提取结果分别进行评价,获得了图像的分类精度,对比可知实验组合指数法的精度高于其他两种指数结果,其精度为88.16%。 相似文献
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《地理空间信息》2020,(3)
基于1994年、2004年和2014年重庆市中心城区的遥感影像数据,利用NDISI归一化差值指数提取信息,采用景观格局指数等方法对不透水面的时空变化进行分析。结果表明:①不透水面扩展明显,面积由1994年的103.76 km~2增加到2014年的583.13 km2,年均增长量逐渐上升;②不透水面围绕城市中心扩展,具有方位分异特征,主要扩展为北方向(渝北区、北碚区)、东北方向(江北区)和西方向(沙坪坝区、九龙坡区);③1994-2004年不透水面主要为分散式扩展,2004-2014年主要为蔓延式和聚合式扩展。获取不透水面时空变化规律能为城市发展规划提供参考;通过合理调节其扩展速度和范围可缓解城市热岛效应,进而改善区域生态环境。 相似文献
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融合多源时序遥感数据大尺度不透水面覆盖率估算 总被引：1，自引：0，他引：1
不透水面信息是监测城市扩张及区域生态环境变化研究的重要指标,基于遥感技术对地表不透水面信息进行快速提取具有重要意义。传统大范围不透水面覆盖率估算模型主要基于单一遥感信息与不透水面比例之间的相关性,通过单因子回归模型实现不透水面覆盖率的估算。受限于单一遥感信息的信息量及普适性等影响,这类方法在大尺度不透水面提取中具有较大局限性,估算结果的区域适应性存在较大差异。针对该问题,本文提出基于多特征遥感信息进行不透水面估算的方法,以弥补单一特征在大范围不透水面提取中的不确定性。该方法首先以多时相MOD13Q1、MOD09A1产品、夜间灯光数据（NPP-VIIRS）和Landsat 8 OLI为遥感数据源,从不同角度构建突出不透水面信息的多个指数特征;在此基础上利用多元回归模型建立多因子不透水面覆盖率估算模型,进而实现大尺度不透水面覆盖率的遥感估算。本研究选择分布于全国范围内13个典型城市作为主要研究区对提出的模型进行了验证,结果表明：该方法能够适应不同区域不透水面覆盖率的估算,在复杂城市区域表现出较传统方法更好的效果,明显改善了城市内部不透水面覆盖率的估算精度。 相似文献
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不透水面作为城市发展和生态环境的重要评估因子,在保障生态环境健康和城市可持续发展中具有重大意义。本文以鄂尔多斯为研究区,通过融合多时相Landsat和夜间灯光数据,提取1990—2019年的不透水面信息,并利用重心分析法、标准差椭圆理论和景观指数理论分析时空演变规律。研究结果表明:①1990—2019年鄂尔多斯市不透水面经历了快速扩张;东北部不透水面覆盖度高于西南部;不透水面的扩张模式总体上表现为“向外扩张-向内加密”。②东北部扩张速度减缓,西南部扩张速度增快。③不透水面扩张的方向性减弱;不透水面扩张的方向有由“东北-西南”向“东-西”转变的趋势。④斑块数量及边缘斑块破碎度增加,城市与郊区的连通性增强,城市有向周边郊区扩张的趋势。本文研究对于进一步了解城市生态环境健康与城市可持续发展的相关关系具有一定的参考价值。 相似文献
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LSMA结合NDBI提取广州市部分城区不透水面的方法 总被引：1，自引：0，他引：1
以广州部分城区为研究区,选取2015年10月18日Landsat 8 OLI遥感影像,基于线性光谱混合分析(LSMA),结合归一化建筑指数(NDBI)优化不透水面盖度提取精度;并分别采用传统LSMA和优化LSMA提取了不透水面。在传统方法的基础上,优化LSMA利用纯净像元指数与手动端元相结合的方法提高了端元选取精度;解混后再利用NDBI阈值掩膜。经验证,传统LSMA提取不透水面盖度的均方根误差(RMSE)为0.306,与样本区的相关系数(R~2)为0.898,系统误差(SE)为0.21;优化LSMA的RMSE为0.125,与样本区的R~2为0.943,SE为-0.035,精度明显高于传统LSMA的提取精度,可为广州市不透水面环境效应研究提供更可信的数据支持。 相似文献
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不透水率是衡量城市生态环境状况的一个重要指标。当前全球范围内仅有1 km和30 m分辨率尺度的不透水面专题信息,无法满足城市尺度水文模型建模、海绵城市规划和建设需求。提出了图谱信息融合的不透水面提取模型,实现了基于深度学习的不透水面提取新方法,研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件。基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省（直辖市、自治区）的2 m不透水面专题信息提取,形成全国不透水面一张图,为海绵城市和生态城市的建设提供了基础数据支撑和技术监测手段。 相似文献
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不透水面是衡量城市化发展水平的重要指标,及时、准确地掌握城市不透水面的动态变化对于监测城市地区的发展和环境变化至关重要。利用Google Earth Engine(GEE)云平台和Sentinel-1 SAR数据、Sentinel-2光学数据以及随机森林算法对山东省2020年4月不透水面进行提取。结果表明：使用光学和SAR数据融合的山东省不透水面提取精度为92.17%,Kappa系数为0.79;雷达特征的重要性优于光学特征,光学与雷达数据结合提取不透水面精度更高,错提明显减少;雷达特征对于面状不透水面的提取效果优于线状不透水面,实际使用中应针对不同的应用选择合适的特征。 相似文献