郭一洋¹, 雷国平^,1, 张露洋¹, 赵明朝², 于浩², 戴激光³1. 东北大学土地管理研究所,沈阳 110819
2. 辽宁省地震局,沈阳 110034
3. 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,阜新 123000

Impervious surface extraction in Shenyang Citybased on OLI/TIRS data

GUO Yiyang¹, LEI Guoping^,1, ZHANG Luyang¹, ZHAO Mingzhao², YU Hao², DAI Jiguang³1. Land Management Institute, Northeastern University, Shenyang 110819, China
2. Liaoning Earthquake Administration, Shenyang 110034, China
3. School of Geomatics, Liaoning Technical University, Fuxin 123000, China

通讯作者: 雷国平,男,教授,博士生导师,主要方向为土地利用规划与管理。E-mail: guopinglei@126.com

收稿日期:2019-04-24修回日期:2019-07-1网络出版日期:2019-09-25

基金资助:

国家自然科学基金项目.41671520 辽宁省自然科学基金计划重点项目.20170520141

Received:2019-04-24Revised:2019-07-1Online:2019-09-25
作者简介 About authors
郭一洋,女,博士生,主要方向为土地利用与规划E-mail:sunyangrs@163.com。








摘要
不透水面是评价城市发展及生态的关键指标,而不透水面提取的方法以四端元模型为主,存在无法有效区分裸土和高反照度的问题。本文以东北老工业代表性城市——沈阳市为研究区,基于Landsat 8多光谱波段（OLI）和热红外波段（TIRS）,利用五端元线性光谱混合分解方法对传统的四端元线性光谱混合分解方法进行优化,提取不透水面并对其空间分布进行分析。在四端元线性光谱混合分解方法获取研究区高、低反照度分量基础上,反演地表温度,通过五端元线性光谱混合分解方法获取裸土盖度,利用地表温度和裸土盖度阈值对高、低反照度分量进行优化,得到沈阳市不透水面盖度空间分布。经过精度检验,提取的不透水面均方根误差RMSE=13.14%,相关系数R=0.91,表明本文所用方法可有效提取不透水面。不透水面空间总体分析表明,沈阳市非建设区比例为79.04%,中心老城区高密度区占比较高,城市新扩张区域还未形成合理布局。局部特征分析结果表明,沈阳市东西向发展不对称,南北向的生态环境优于东西向。本文研究结果可为其他城市不透水面提取提供借鉴,为城市规划和发展建设提供科学依据
关键词： 不透水面;线性光谱混合分解;五端元;优化;空间特征;沈阳市

Abstract
Impervious surface is a key indicator for evaluating urban development and ecology. The method of extracting impervious surface is mainly four endmembers model. However, it is not possible to effectively distinguish between bare soil and high reflectance. Taking a representative old industrial city in the Northeast— Shenyang City— as an example, and based on the Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) and Thermal Infrared Sensor (TIRS) data, this study optimized the four endmembers linear mixed spectral decomposition method, extracted impervious surface, and analyzed its spatial distribution. After using four endmembers linear mixed spectral decomposition to obtain the high and low reflectance fractions in the study area, we derived surface temperature, obtained bare soil coverage by five endmembers linear mixed spectral decomposition, optimized the high and low reflectance fractions using land surface temperature and bare soil coverage threshold , calculated impervious surface coverage of Shenyang City and its spatial distribution, and analyzed its overall and local spatial characteristics. In precision test of the extracted impervious surface, the root mean square error RMSE=13.14% and correlation coefficient R=0.9076, indicating that the method used in this study can effectively extract the impervious surface. Based on the analysis of the spatial pattern of impervious surface, in the central urban area of the city in general, the proportion of non-construction areas is 79.04%, the proportion of high-density areas in the old central urban area is relatively high, and a reasonable layout of the new urban expansion area has not been formed. The result of local characteristic analysis shows that the development of Shenyang City in the east-west direction is asymmetric and in the south-north direction ecological environment is superior to the east-west direction. This study can facilitate a scientific understanding of the development status of Northeast old industrial cities and provide a scientific basis for future urban expansion and development.
Keywords：impervious surface;linear spectral mixture decomposition;five endmembers;optimization;spatial characteristics;Shenyang City


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本文引用格式
郭一洋, 雷国平, 张露洋, 赵明朝, 于浩, 戴激光. 基于OLI/TIRS数据的沈阳市不透水面提取. 资源科学[J], 2019, 41(9): 1758-1768 doi:10.18402/resci.2019.09.16
GUO Yiyang. Impervious surface extraction in Shenyang Citybased on OLI/TIRS data. RESOURCES SCIENCE[J], 2019, 41(9): 1758-1768 doi:10.18402/resci.2019.09.16

1 引言

不透水面是指由不透水建筑材料所覆盖的表面,阻止水分向土壤渗透的人工地表,包括房屋、道路、广场等^[1]。不透水面盖度（Impervious Surfaces Percentage,ISP）定义为：单位地表面积中不透水面覆盖面积占总面积的比例^[2,3]。不透水面作为城市中重要的地表覆被,一方面代表着城镇化程度,另一方面影响着城市地表径流量、水质环境、地表热环境等^[1,4],对生态环境、人居生活造成负面效应,是评价城市发展程度及生态的关键指标。不透水面目前广泛应用于城市扩张、城市生态环境、人居环境的相关研究,基于城市和流域尺度的不透水面提取对城市和环境可持续发展具有重要意义^[5,6,7,8]。

不透水面提取可通过手工数字化方法实现,但效率低使用受到限制,遥感图像处理技术的发展使得大面积获取不透水面成为可能^[3]。Ridd^[9]于1995年提出经典概念模型V-I-S（Vegetation-Impervious Surface-Soil）,认为城市土地覆被是由植被、不透水面与土壤按照一定比例组成,该模型的提出为实现遥感量化监测城市生态环境提供了理论基础^[10]。利用遥感实现不透水面提取的方法有指数法和混合光谱分解法,指数如ISA、NDISI、MNDISI等,混合光谱分解理论基础和框架模型完善,尤其是能够有效解决中低分辨率遥感数据的混合像元问题,因而应用最为广泛^[11]。Wu等^[12]将V-I-S模型与光谱混合分解方法相结合,认为不透水面包含低反射率地物和高反射率地物,用线性光谱混合分解（LSMA）实现了亚像元级的美国Columbus地区的不透水面估算;岳文泽等^[10]利用LSMA实现了更大面积的上海市不透水面盖度估算;李苗等^[13]通过LSMA提取了哈尔滨多个时间点城乡结合部地区的不透水面。地物光谱的多样性影响了光谱混合分解方法的使用效果,有****对其进行改进,Lu等^[14]利用地表温度和土壤分量阈值进行约束提升了不透水面估算精度;Powell等^[15]在不同像元采用了不同的端元模型,即多端元光谱混合分解法（MESMA）,提取不透水面;王浩等^[16]采用MESMA模型在流域尺度上提取了不透水面;Fan等^[17]利用归一化累积指数（NDBI）、归一化裸土指数（NDBaI）和反射率进行优化改进。上述研究由于多光谱数据波段数量的限制多采用三端元、四端元模型。而Landsat OLI传感器波段数量的增加,为直接扩展端元数量提供了可能,有研究利用五端元数量进行植被覆盖度的提取^[18]。

目前不透水面提取仍以四端元模型为主,五端元应用尚较少见,而五端元模型能够更好区分不同土地利用类型,因此本文基于Landsat 8多光谱波段（OLI）和热红外波段（TIRS）,通过传统四端元模型线性光谱混合分解获取高、低反照度分量;针对四端元模型无法有效区分研究区裸土与高反照度的问题,根据研究区高反照度地物的多样性,采用五端元模型获取更为准确的土壤分量;最后通过地表温度反演和土壤分量阈值对高、低反照度分量进行优化,得到不透水面盖度空间分布。对沈阳市不透水面空间格局总体和局部进行分析,以掌握城市当前发展特点,为进一步的建设提供有效决策依据。

2 研究区与数据来源

2.1 研究区概况

沈阳市位于东北地区南部,地处辽河、浑河冲击平原,地势平坦,作为东北老工业基地的特大城市及沈阳经济区的核心,其重工业发达,人口城镇化比例达到77%。近年来随着经济发展,城市也在不断扩张,本文选取沈阳市区作为研究区（图1）,包括市内5个区（沈河区、和平区、皇姑区、铁西区、大东区）以及城市郊区（于洪区、沈北新区、浑南新区）,总面积3477 km²,2017年末户籍人口737万人。

图1

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图1研究区Landsat影像

Figure 1Landsat image of the study area

2.2 数据来源及预处理

美国陆地探测系列卫星Landsat 8由美国航空航天局（NASA）发射于2013年,携带2个传感器,分别是OLI陆地成像仪（Operational Land Imager）和TIRS热红外传感器（Thermal Infrared Sensor）。其中,band 1-7为多光谱波段,空间分辨率30 m, band 10和11为热红外波段,经官方处理后空间分辨率为30 m。验证数据为国产高分一号和天绘一号数据,经过多光谱与全色波段融合后空间分辨率为2 m。

本文选取夏季植被覆盖度较高的遥感数据,以2017年8月31日的Landsat 8影像为遥感数据源,多光谱波段band 1-7用于提取不透水面,热红外波段band 10为用于计算研究区温度。对遥感数据进行辐射定标,将像元值转为地表反射率值,已有研究表明大气校正对不透水面盖度影像获取没有明显效果^[10],因此本文数据处理不涉及大气校正。

3 研究方法

3.1 线性光谱混合分解（LSMA）

由于遥感影像的分辨率从几米到数十米,像元中包含不同地物即混合像元,影响了分类精度,而混合光谱分解（SMA）可获取单一地物所占像元的百分比（盖度/丰度）,这种方法将遥感分类细化到了亚像元。光谱混合分解分为线性和非线性,由于非线性光谱混合分解的参数难以获取,线性光谱混合分解（LSMA）应用最广泛,其忽略地物间的多次散射,认为光谱是端元光谱与其占像元比例的线性组合^[19],公式如下：

（1）Ra=∑i=aNfiRi,a+ea∑i=aNfi=1,fi≥0
式中：R_b是影像a波段的反射率;N是终端地类个数;f_i是i地类的比例（盖度/丰度）;R_i,a是地类i在a波段的反射率;e_a是残差。

根据模型的物理意义,上述模型需要满足2个限制条件：各端元占像元比例之和为1;各端元占像元比例在0~1范围内。

3.2 水体掩膜

水体光谱特征与低反照度不透水面相似,研究区内有浑河及其他内城水系,需要将水体剔除。水体提取方法应用最多的是指数法,有NDWI、MNDWI、EWI、NWI等指数模型,其中Mcfeeters提出的归一化差异水体指数（NDWI）选择近红外波段构建,突出了植被与水体的差异,且应用较为广泛。本文研究区涉及大城市中的水体,选择改进的归一化差异水体指数（MNDWI）,将近红外波段用中红外替代,突出建筑物与水体的差异^[20,21],公式如下：

（2）MNDVI=Green-MIRGreen+MIR
式中：Green为绿光波段对应于Landsat 8数据的band 3;MIR为中红外波段对应于band 6。

3.3 端元选择

端元选择是LSMA算法中的关键步骤,目前有2种方法,一种是利用光谱仪在实验室或地面实际测量得到的“参考端元”,一种是在遥感图像上直接获取的“图像端元”。由于易受其他因素影响,参考端元很难与图像信息一致,同时人工干预可获得较高的精度,因此本文采用目视解译方法在遥感图像上直接选取端元,且在选取端元时尽量避免混合像元。

端元数量是端元提取的重要问题,Ridd^[9]提出城市组成的V-I-S模型,将3个组分作为输入端元,在后续发展过程中,不透水面端元分为了高反照度和低反照度端元,即最为广泛的植被-高反照度-低反照度-裸土的四端元模型。

经过端元提取,得到四端元光谱曲线（图2）。在不透水面的提取中,裸土尤其是砂土与不透水面之间易于混淆,本文裸土端元与高反照度端元的光谱曲线相似。研究区的自然环境导致其裸露的土地较为干燥,常为砂土,很难与不透水面进行区分,并且作为老工业城市,不透水面组成复杂。进一步比较发现,研究区不透水面除了高反照度和低反照度2种类型,还有类似于高反照度的部分厂房,光谱差异较大。如图3所示,在四端元基础上进一步细分,得到2类高反照度端元,即五端元光谱曲线,新增加的高反照度端元的光谱曲线突出于其他曲线。

图2

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图2四端元光谱曲线

Figure 2Spectral curve of four endmembers

图3

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图3五端元光谱曲线

Figure 3Spectral curve of five endmembers

3.4 不透水面提取优化

四端元LSMA算法得到高低反照度图像中混有其他地物,低反照度中会有阴影,裸地与高反照度地物易混淆,如果直接将高反照度和低反照度分度图像进行相加,得出的不透水面盖度数据不够准确,因此通过地表温度反演和土壤分量阈值对高、低反照度分量进行优化。

（1）反演地表温度优化低反照度分量

已有研究表明,由于热岛效应,城市不透水面与温度存在明显的正相关关系^[22],为了更准确地提取不透水面盖度,可以利用反演的温度数据,选取样本确定不透水面的温度阈值,对低反照度分量进行优化。

由于Landsat 8的TIRS传感器的热红外数据定标参数的不确定性超出设计要求,band 10、11的定标效果无法达到Landsat 7的band 6的效果,因此利用这2个波段的劈窗算法很难达到理想精度^[23]。本文根据TM band 6单窗反演地表温度原理,采用基于Landsat 8的TIRS数据的band 10单窗算法反演地表温度^[24,25]。

（2）五端元模型土壤分量优化高反照度分量

研究区裸土多为干燥的砂土,地表温度指标难以区分裸土与不透水面,针对研究区这种情况,利用裸土盖度值来剔除混淆在不透水面中的裸土,即裸土盖度大于阈值的部分将其高反照度盖度值赋为0。

研究区的土壤和高反照度端元光谱相似,四端元模型分解得到的土壤盖度值无法达到精度要求,五端元模型虽然端元数目增加导致光谱混合分解过于敏感而效果不好,但是在裸土与高反照度地物的区分上表现较优。本文利用五端元LSMA算法得到土壤盖度图像,目视采样确定土壤分量阈值,剔除混淆在原四端元模型高反照度分量中的裸土。

3.5 精度验证

将2 m分辨率的高分一号、二号遥感数据作为精度检验数据。在建成区范围内的不透水面盖度图像上随机选取样点,为减少几何误差,以样点为中心3×3像元（90 m×90 m）的采样窗口作为精度评价单元,窗口内的像元平均值作为采样窗口的不透水面盖度估算值。在高分辨率遥感影像上获取相应位置和面积的采样窗口,通过目视解译计算采样区内的不透水面所占比例,作为不透水面盖度的验证值。

不透水面盖度的估算值与检验值的均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）和相关系数R作为精度评价指标：

（3）RMSE=∑i=1NYi-Xi2N12
（4）R=∑i=1NXi-X?iYi-Y?i∑i=1NXi-X?i2∑i=1NYi-Y?i2
式中：X为不透水面盖度估算值;Y表示不透水面盖度验证值; X?、 Y?为对应的平均值。

4 结果及分析

4.1 各分量盖度影像

利用Landsat 8-OLI影像7个多光谱波段以及选取的4个端元在7个波段上的反射率,利用最小二乘约束的线性光谱混合分解,得到低反照度、高反照度、裸土、植被的盖度图,如图4所示,为沈阳市建成区未经过修正的各端元盖度影像。沈阳市主要河流为浑河,自东向西穿过,在建成区偏南;在西北部还有一处较大水体丁香湖;以上为低反照度,提取不透水面之前利用水体掩膜剔除。

图4

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图44个端元的盖度影像

Figure 4Fraction images of four endmembers



低反照度和高反照度代表了城市的不透水面,主要为建筑物和道路。通过比较发现,研究区大部分不透水面表现为低反照度,尤其道路表现明显,在盖度影像中可以清楚区分城市环路,低反照度高值区集中在二环内的城区中心。城区外的土地多为耕地,裸土与植被同时存在,同时可以明显发现裸土与高反照度易于混淆,郊区耕地区域的高反照度值偏高。高反照度盖度的最高值区分散在城市东北和西南方向的城市外围上,面积较小,主要为易镜面反射的屋顶,多为新建厂房,其他高值区多为以玻璃、金属为材料的建筑。

城市周边裸土盖度高值区与植被低值基本一致,部分裸土盖度最高值为错分的高反照度分量,植被盖度高值主要在城区外农田以及城区几大公园绿地,面积最大的公园绿地为北陵公园,在市中心偏北部,浑河两岸带状公园中也有较高的植被盖度,其他公园绿地分散在城市各个区域。

4.2 不透水面提取及精度检验

4.2.1 不透水面优化和提取

低反照度地物与阴影等地物易于混淆,利用反演得到的地表温度数据对其进行划分。如图5所示,阴影反射率低,在低反照度盖度影像中盖度值偏高,但是在地表温度影像中的值要明显低于其他不透水面。

图5

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图5阴影区域的低反照度盖度和温度影像

Figure 5Low-reflectance fraction and temperature images in shaded areas



四端元的高反照度盖度影像与土壤易混淆,利用进一步细化后的五端元模型进行光谱混合分解,将获取的土壤分量用于修正高反照度分量。如图6所示,原有的四端元模型分解的土壤分量盖度值明显偏高,并且部分建筑物在其中表现为高值区,影响了不透水面提取的准确性。五端元模型由于端元数量增加,可以更好地反映地物间的光谱差异,获取的土壤分量与实际情况更为相符。

图6

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图6不同端元模型分解的土壤分量

Figure 6Soil fraction analyzed by different endmembers models



如图7所示,对阴影、绿地进行温度采样,确定2类地物样本的最高温度值,其中阴影的最高值为25.5℃,绿地的最高值为26.2℃,综合后将温度阈值定为26.2℃,将低反照度盖度影像中温度低于此阈值的区域剔除,修正后低反照盖度影像如图7a。在五端元模型分解的裸土分量中确定裸土盖度的阈值,用于高反照度分量影像的修正,结果如图7b。

图7

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图7修正后的盖度影像

Figure 7Corrected fraction images



根据不透水面的基本原理,将修正后的低反照度和高反照度分量相加,得到研究区不透水面覆盖度结果。

4.2.2 精度检验

随机选取175个样本点,剔除落在绿地或郊区耕地上的点,有效样本点共146个。经过计算,修正后的不透水面提取精度RMSE为13.14%,相关系数R值为0.91,证明本文的方法具有较好的精度。优化后的不透水面盖度检验值和估算值1:1关系如图8所示,直观反映了本文不透水面提取方法在研究区的有效性。

图8

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图8检验值与估算值1:1关系图

Figure 81:1 relationship between the test values and the estimated values

4.3 城区不透水面盖度空间格局

4.3.1 不透水面盖度的总体分布特征

图9为研究区不透水面提取结果,与城区和农村居民点空间分布情况大体一致。不透水面作为建成区的一种标志,通过不透水面盖度图像可以看出沈阳市建成区总体呈现出向西南倾斜的趋势,目前城市扩张范围基本处在四环以内的区域。依据不透水面覆盖度对城市土地利用类型进行划分,参考已有研究分为4类^[26],分别为非建设区（0≤ISP≤20%）,低密度区（20%<ISP≤50%）,中密度区（50%<ISP≤70%）和高密度区（70%<ISP≤100%）。

图9

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图9沈阳市不透水面提取结果

Figure 9Results of impervious surface extraction for Shenyang City



根据统计分析结果（表1）,总体看研究区非建设区比例为79.04%,与国内大城市相近^[12,27]。近年来新扩张的沈北新区、浑南新区、于洪区和苏家屯区属于城市郊区,面积较大,目前仍有大量耕地存在,其中于洪区非建设区比例最低,是发展程度较高的区域。传统市内五区不透水面所占比例较高,除铁西区由于后扩张的经济技术开发区部分导致建设区比例相对偏低以外,其他四区不透水面比例均在60%以上。在不透水面部分,市内5五区的高密度区占比远高于低、中密度区,意味着商业和住宅占比较高,道路密集,尤其是皇姑区和沈河区比例最高,这2个区也是城市中心老城区,无法向外扩张。4个城市郊区,低密度区比例均高于中、高密度区,可见城市新扩张部分目前结构松散,未形成合理布局。

Table 1
表1
表1沈阳市各区域不透水面分布比例
Table 1Distribution and ratio of impervious surface in the districts of Shenyang City

区	区总面积/km2	非建设区比例/%	低密度区比例/%	中密度区比例/%	高密度区比例/%
铁西区	285.74	58.05	13.34	8.15	20.45
皇姑区	66.17	25.21	17.16	15.15	42.53
大东区	100.10	36.17	16.91	13.24	33.70
沈河区	59.06	32.86	14.72	11.84	40.55
和平区	59.63	35.57	15.61	12.29	36.51
沈北新区	820.96	89.60	4.98	2.25	3.09
浑南新区	802.99	84.90	7.19	3.47	4.42
于洪区	498.98	74.81	10.27	5.82	9.09
苏家屯区	780.72	89.17	5.20	2.17	3.23
总计	3474.36	79.04	7.91	4.41	8.56

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4.3.2 中心城区不透水面局部空间格局分异

为研究不透水面在局部的空间分异特征,通过剖面线来揭示不透水面在中心城区的变化。提取南北和东西2条剖面线上的不透水面盖度,南北方向自北四环始经过北陵公园,沿青年大街一线,向南经过浑河,至浑南区与苏家屯区边界;东西方向自研究区西边界向东横跨5个区,与南北剖面线相交于市府广场南侧的2条街附近,经过怀远门、浑河,至沈阳市三环止。

剖面分析结果如图10,南北向剖面显示,城市北部ISP值60%以上的区域分布稀疏,是由于最北部存在耕地,沈北区域建筑密度低,且主城区北部绿地覆盖率也较高;北陵公园至浑河之间为沈阳市重点发展的金廊沿线,为高密度区,ISP值集中分布在80%以上;浑河两岸为公园绿地ISP值明显下降;经过浑河之后,是发展速度较快的浑南区,分布较多高值区,而在三环以南,ISP值下降,为低密度区和非建设区共存。

图10

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图10南北与东西方向不透水面盖度剖面图

Figure 10Profiles of impervious surface fraction in the north-south and the east-west directions



与南北剖面相比,东西向剖面ISP值变化剧烈。于洪区由于各类厂房较多,除耕地外几乎没有绿地,多为中、高密度区;中心城区的铁西、和平、沈河区域,ISP值整体处在高位,铁西区作为工业区密度较高,和平与沈河作为商业和金融区,ISP值集中在70%以上;随着向东发展,ISP值呈下降趋势,大东区的ISP高值分布较为稀疏,其边缘多为中密度区;大东区与浑南区中间区域则为低密度区,这一区域开发程度较低,且呈现出缺少合理规划的特点。

以沈阳市2条主要干线做剖面分析,可以直观反映城市空间结构和发展特征。总体看东西向剖面ISP值更高,变化更为剧烈,其建筑密度大,绿地覆盖率低。南北方向的三环外为中低密度区,西三环外由非建设区直接过渡到中高密度区,与中心城区差异较小,表现出城市不对称扩展特征,在西部扩张程度大于东部,南北方向沿着金廊建设则更为均衡;东西方向沿线水域和绿地分布很少,南北沿线分布更多的水域和公园绿地,生态环境更为宜居。

5 结论与讨论

本文以Landsat 8多光谱数据（OLI）和热红外数（TIRS）为数据源,V-I-S模型为理论基础,对沈阳市不透水面进行提取。在传统四端元线性光谱混合分解方法基础上,利用热红外波段band 10单窗算法反演地表温度用以优化低反照度分量;同时针对四端元模型存在的裸土与高反照度混淆问题,扩展了端元数量,创新性地通过五端元线性光谱混合分解方法获取研究区裸土盖度,用以优化高反照度分量。最后得到沈阳市不透水面盖度空间分布,并对其总体和局部特征进行分析。研究结论如下：

（1）本文所用的五端元线性光谱混合分解方法能够准确地获取研究区裸土覆盖度,利用地表温度和裸土盖度值能够有效剔除错分的不透水面。

（2）沈阳市不透水面盖度空间分布的总体特征为：非建设区比例79.04%,与国内大城市相近;市内五区的商业和住宅占比较高,道路密集,中心老城区无法向外扩张,高密度区占比较高;城市新扩张区域结构较为松散,未形成合理布局。

（3）沈阳市不透水面盖度空间分布的局部特征为：东西向发展不对称,东部有较大发展空间且需要合理规划,沈抚新区在其中有较大发展潜力;南北向的生态环境与发展之间协调较为均衡,更为宜居。

因此在未来发展中,应重视东部发展,同时改善东西沿线的生态环境,增加水域和绿地;而中心老城区建筑密度高,道路密集,人口多,可在原有基础上改善交通,提高宜居性;在城市新扩张的区域加强规划,提高土地利用效率,避免土地资源浪费。

本文方法还需要在其他时间和区域进行验证使其更加完善,进一步改进端元提取方法,提高效率。未来可对城市不透水面进行长时间序列监测,探讨城市建成区的时空变化特征及其影响因素。

参考文献 View Option 原文顺序
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被引期刊影响因子

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Magsci [本文引用: 2]
<p>不透水面信息的提取方法与应用是近年来城市规划、热岛效应分析、水环境监测和水资源管理等诸多领域的研究热点。遥感技术的发展使不透水面快速准确提取成为可能。从影像特征（光谱、空间几何、时间）选择、分类器（参数、非参数）选择和空间尺度（像元、亚像元尺度）选择3个方面归纳和总结了各种不透水面遥感提取方法原理、应用现状和存在问题，回顾了不透水面在城市化监测、人口估计、水环境监测、热岛效应分析、水文气候建模分析等领域的应用，指出了不透水面遥感提取和应用的发展方向。</p>
[ Wang H, Lu S L, Wu B F , et al. Advances in remote sensing of impervious surfaces extraction and its applications
[J]. Advances in Earth Science, 2013,28(3):327-336.]
Magsci [本文引用: 2]
<p>不透水面信息的提取方法与应用是近年来城市规划、热岛效应分析、水环境监测和水资源管理等诸多领域的研究热点。遥感技术的发展使不透水面快速准确提取成为可能。从影像特征（光谱、空间几何、时间）选择、分类器（参数、非参数）选择和空间尺度（像元、亚像元尺度）选择3个方面归纳和总结了各种不透水面遥感提取方法原理、应用现状和存在问题，回顾了不透水面在城市化监测、人口估计、水环境监测、热岛效应分析、水文气候建模分析等领域的应用，指出了不透水面遥感提取和应用的发展方向。</p>

[4] Brabec E, Schulte S, Richards P L . Impervious surfaces and water quality: A review of current literature and its implications for watershed planning
[J]. Journal of Planning Literature, 2002,16(4):499-514.
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[5] Xian G, Crane M . Assessments of urban growth in the Tampa Bay Watershed using remote sensing data
[J]. Remote Sensing of Environment, 2005,97(2):203-215.
[本文引用: 1]

[6] Zhang L, Weng Q . Annual dynamics of impervious surface in the Pearl River Delta, China, from 1988 to 2013, using time series Landsat imagery
[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2016,113:86-96.
[本文引用: 1]

[7] Shahtahmassebi A R, Song J, Zheng Q , et al. Remote sensing of impervious surface growth: A framework for quantifying urban expansion and re-densification mechanisms
[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2016,46:94-112.
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[8] Sexton J O, Song X P, Huang C Q , et al. Urban growth of the Washington, D. C. -Baltimore, MD metropolitan region from 1984 to 2010 by annual, Landsat-based estimates of impervious cover
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[9] Ridd M K . Exploring a V-I-S (vegetation-impervious surface-soil) model for urban ecosystem analysis through remote sensing: Comparative anatomy for cities
[J]. International Journal of Remote Sensing, 1995,16(12):2165-2185.
[本文引用: 2]

[10] 岳文泽, 吴次芳 . 基于混合光谱分解的城市不透水面分布估算
[J]. 遥感学报, 2007,11(6):914-922.
DOI:10.11834/jrs.200706123Magsci [本文引用: 3]
城市化的一个重要表现就是不透水面分布比率的上升,城市内部不透水面分布是城市生态环境的一个重要指标。对于规模较大的大城市,采用高性价比的中等分辨率影像,获取不透水面的分布,是当前国际研究的一个热点。本研究利用Landsat 7的ETM 影像,在线性光谱分解的技术上,提取了上海市的不透水面分布并对其空间特征进行了分析。研究揭示,ETM 影像对于城市尺度的信息提取,其成本是较低的;对于城市地域来说,利用植被、高反照度、低反照度和裸露的土壤四种最终光谱端元的线性组合,可以较好地模拟ETM 波谱特征,而除了水面以外的高反照度、低反照度两种最终光谱端元,可以较好地表达城市不透水表面信息。结果显示,利用中等分辨率影像对上海中心城区不透水面分布提取的精度还是令人满意的,总体上,上海市不透水面分布比率较高,不透水面分布的空间差异进一步揭示了城市土地覆被空间结构以及城市空间扩展的差异性。
[ Yue W Z, Wu C F . Urban impervious surface distribution estimation by spectral mixture analysis
[J]. Journal of Remote Sensing, 2007,11(6):914-922.]
DOI:10.11834/jrs.200706123Magsci [本文引用: 3]
城市化的一个重要表现就是不透水面分布比率的上升,城市内部不透水面分布是城市生态环境的一个重要指标。对于规模较大的大城市,采用高性价比的中等分辨率影像,获取不透水面的分布,是当前国际研究的一个热点。本研究利用Landsat 7的ETM 影像,在线性光谱分解的技术上,提取了上海市的不透水面分布并对其空间特征进行了分析。研究揭示,ETM 影像对于城市尺度的信息提取,其成本是较低的;对于城市地域来说,利用植被、高反照度、低反照度和裸露的土壤四种最终光谱端元的线性组合,可以较好地模拟ETM 波谱特征,而除了水面以外的高反照度、低反照度两种最终光谱端元,可以较好地表达城市不透水表面信息。结果显示,利用中等分辨率影像对上海中心城区不透水面分布提取的精度还是令人满意的,总体上,上海市不透水面分布比率较高,不透水面分布的空间差异进一步揭示了城市土地覆被空间结构以及城市空间扩展的差异性。

[11] 徐涵秋, 王美雅 . 地表不透水面信息遥感的主要方法分析
[J]. 遥感学报, 2016,20(5):1270-1289.
[本文引用: 1]

[ Xu H Q, Wang M Y . Remote sensing-based retrieval of ground impervious surfaces
[J]. Journal of Remote Sensing, 2016,20(5):1270-1289.]
[本文引用: 1]

[12] Wu C S, Murray A T . Estimating impervious surface distribution by spectral mixture analysis
[J]. Remote Sensing of Environment, 2003,84(4):493-505.
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[13] 李苗, 臧淑英, 吴长山 , 等. 哈尔滨市城乡结合部不透水面时空变化及驱动力分析
[J]. 地理学报, 2017,72(1):105-115.
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[ Li M, Zang S Y, Wu C S , et al. Spatial and temporal variation and its driving forces of urban impervious surface in urban-rural continuum of Harbin
[J]. Acta Geographica Sinica, 2017,72(1):105-115.]
[本文引用: 1]

[14] Lu D D, Weng Q S . Use of impervious surface in urban land-use classification
[J]. Remote Sensing of Environment, 2006,102(1-2):146-160.
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[15] Powell R L, Roberts D A, Dennison P E , et al. Sub-pixel mapping of urban land cover using multiple endmember spectral mixture analysis: Manaus, Brazil
[J]. Remote Sensing of Environment, 2007,106(2):253-267.
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[16] 王浩, 吴炳方, 李晓松 , 等. 流域尺度的不透水面遥感提取
[J]. 遥感学报, 2011,15(2):388-400.
DOI:10.11834/jrs.20110288Magsci [本文引用: 1]
一个地区的不透水面覆盖度不仅是该地区城镇化程度重要指示因子，也是该地区生态环境状况的重要指示因子。现有的不透水面遥感提取方法，多集中在城区尺度上。而流域尺度上快速、准确的不透水面遥感提取方法在国内外还鲜有研究。本研究以覆盖海河流域同一季节的Landsat影像为数据源，利用已有土地利用数据集中的道路、城市、农村和工业用地对非不透水区进行掩膜，通过选取亮暗植被、高低反照度不透水面、干湿土壤端元，采用多端元光谱混合分解模型提取了流域尺度上的不透水面。精度评价结果显示，该方法估算的不透水面与真实结果之间的平均相对误差为12.1%，相关系数为0.83，精度较高，适合于流域尺度的不透水面提取。
[ Wang H, Wu B F, Li X S , et al. Extraction of impervious surface in Hai Basin using remote sensing
[J]. Journal of Remote Sensing, 2011,15(2):388-400.]
DOI:10.11834/jrs.20110288Magsci [本文引用: 1]
一个地区的不透水面覆盖度不仅是该地区城镇化程度重要指示因子，也是该地区生态环境状况的重要指示因子。现有的不透水面遥感提取方法，多集中在城区尺度上。而流域尺度上快速、准确的不透水面遥感提取方法在国内外还鲜有研究。本研究以覆盖海河流域同一季节的Landsat影像为数据源，利用已有土地利用数据集中的道路、城市、农村和工业用地对非不透水区进行掩膜，通过选取亮暗植被、高低反照度不透水面、干湿土壤端元，采用多端元光谱混合分解模型提取了流域尺度上的不透水面。精度评价结果显示，该方法估算的不透水面与真实结果之间的平均相对误差为12.1%，相关系数为0.83，精度较高，适合于流域尺度的不透水面提取。

[17] Fan F L, Fan W, Weng Q H . Improving urban impervious surface mapping by linear spectral mixture analysis and using spectral indices
[J]. Canadian Journal of Remote Sensing, 2015,41(6):577-586.
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[18] 崔天翔, 宫兆宁, 赵文吉 , 等. 不同端元模型下湿地植被覆盖度的提取方法: 以北京市野鸭湖湿地自然保护区为例
[J]. 生态学报, 2013,33(4):1160-1171.
DOI:10.5846/stxb201204270604Magsci [本文引用: 1]
植被覆盖度作为反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和检测湿地生态环境方面起着关键的作用。以华北内陆典型的淡水湿地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象,中等分辨率的Landsat TM影像为数据源,基于线性光谱混合模型(LSMM)对研究区的植被覆盖度进行了估算。针对湿地植被类型丰富、土地利用类型多样化的特点,利用归一化植被指数(NDVI)在反映植物生长状况、覆盖程度以及区分地表覆盖类型方面的优势,通过对原始Landsat TM影像增加NDVI数据维对影像进行维度扩展,克服了传统研究中通常从Landsat TM影像上提取3-4种端元的局限,经最小噪声分离变换(MNF变换)、纯像元指数(PPI)计算以及人机交互端元选取等一系列运算,构建以陆生植物、水生植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的五端元模型来反映研究区的地物组成;同时,以原始Landsat TM影像为基础,构建植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的四端元模型。针对两种端元模型,采用全约束下的LSMM算法进行混合像元分解以获取研究区的植被覆盖度,其次辅以研究区的纯水体信息对其进行优化。精度检验采用相同时期的高分辨率WorldView-2多光谱影像来进行。研究表明:虽然四端元模型与五端元模型对植被覆盖度的估算结果在空间上具有基本一致的分布趋势,但是前者的估算结果在数值上要普遍低于后者,在研究区的水体及其附近,四端元模型难以体现水生植物的植被覆盖信息;另外,五端元模型的估算结果与检验数据的相关系数<em>R</em>达到0.9023,均方根误差(RMSE)为0.0939,明显优于四端元模型的<em>R</em>=0.8671和RMSE=0.1711。这反映了通过对影像进行维度扩展的方法来改进端元提取的数量是可行的,而由此构建的五端元模型可以更充分的反映研究区地物之间的光谱差异,从而获得更好的估算精度。
[ Cui T X, Gong Z N, Zhao W J , et al. Research on estimating wetland vegetation abundance based on spectral mixture analysis with different endmember model: A case study in Wild Duck Lake Wetland, Beijing
[J]. Acta Ecologica Sinica, 2013,33(4):1160-1171.]
DOI:10.5846/stxb201204270604Magsci [本文引用: 1]
植被覆盖度作为反映湿地植物生长状况的重要生态学参数,在评估和检测湿地生态环境方面起着关键的作用。以华北内陆典型的淡水湿地——北京市野鸭湖湿地自然保护区为研究对象,中等分辨率的Landsat TM影像为数据源,基于线性光谱混合模型(LSMM)对研究区的植被覆盖度进行了估算。针对湿地植被类型丰富、土地利用类型多样化的特点,利用归一化植被指数(NDVI)在反映植物生长状况、覆盖程度以及区分地表覆盖类型方面的优势,通过对原始Landsat TM影像增加NDVI数据维对影像进行维度扩展,克服了传统研究中通常从Landsat TM影像上提取3-4种端元的局限,经最小噪声分离变换(MNF变换)、纯像元指数(PPI)计算以及人机交互端元选取等一系列运算,构建以陆生植物、水生植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的五端元模型来反映研究区的地物组成;同时,以原始Landsat TM影像为基础,构建植物、高反射率地物、低反射率地物、裸露土壤为组分的四端元模型。针对两种端元模型,采用全约束下的LSMM算法进行混合像元分解以获取研究区的植被覆盖度,其次辅以研究区的纯水体信息对其进行优化。精度检验采用相同时期的高分辨率WorldView-2多光谱影像来进行。研究表明:虽然四端元模型与五端元模型对植被覆盖度的估算结果在空间上具有基本一致的分布趋势,但是前者的估算结果在数值上要普遍低于后者,在研究区的水体及其附近,四端元模型难以体现水生植物的植被覆盖信息;另外,五端元模型的估算结果与检验数据的相关系数<em>R</em>达到0.9023,均方根误差(RMSE)为0.0939,明显优于四端元模型的<em>R</em>=0.8671和RMSE=0.1711。这反映了通过对影像进行维度扩展的方法来改进端元提取的数量是可行的,而由此构建的五端元模型可以更充分的反映研究区地物之间的光谱差异,从而获得更好的估算精度。

[19] 陈晋, 马磊, 陈学泓 , 等. 混合像元分解技术及其进展
[J]. 遥感学报, 2016,20(5):1102-1109.
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[ Chen J, Ma L, Chen X H , et al. Research progress of spectral mixture analysis
[J]. Journal of Remote Sensing, 2016,20(5):1102-1109.]
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[20] 王航, 秦奋 . 遥感影像水体提取研究综述
[J]. 测绘科学, 2018,43(5):23-32.
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[ Wang H, Qin F . Summary of the research on water body extraction and application from remote sensing images
[J]. Science of Surveying and Mapping, 2018,43(5):23-32.]
[本文引用: 1]

[21] 徐涵秋 . 利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究
[J]. 遥感学报, 2005,9(5):589-595.
DOI:10.3321/j.issn:1007-4619.2005.05.012URLMagsci [本文引用: 1]
在对M cfeeters提出的归一化差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(M odified NDWI),并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体。NDWI指数影像因往往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大。实验还发现MNDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化。另外,MNDWI可以很容易地区分阴影和水体,解决了水体提取中难于消除阴影的难题。
[ Xu H Q . A study on information extraction of water body with the modified normalized difference water index(MNDWI)
[J]. Journal of Remote Sensing, 2005,9(5):589-595.]
DOI:10.3321/j.issn:1007-4619.2005.05.012URLMagsci [本文引用: 1]
在对M cfeeters提出的归一化差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(M odified NDWI),并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体。NDWI指数影像因往往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大。实验还发现MNDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化。另外,MNDWI可以很容易地区分阴影和水体,解决了水体提取中难于消除阴影的难题。

[22] 唐菲, 徐涵秋 . 城市不透水面与地表温度定量关系的遥感分析
[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2013,43(6):1987-1996.
Magsci [本文引用: 1]
<p>作为城市下垫面的最主要组成部分，城市不透水面是引发城市热岛效应的主要因素，但目前不透水面与地表温度之间的定量关系仍不明确，不同研究的结论也不尽相同。选取了上海、广州、北京、长沙、兰州、福州等6个代表我国不同区域的城市作为研究区来进一步研究城市不透水面与城市热环境的定量关系。采用Landsat ETM+影像和线性光谱混合分析法提取出各个研究区的不透水面，利用热红外波段反演出各研究区的地表温度，采用多种回归模型和大样本量对二者之间的相关关系进行定量分析；在此基础上讨论了不透水面对城市热环境的影响机制。结果表明：不透水面与地表温度呈明显的正相关关系，并且以指数函数为最佳拟合模型，回归方程的相关系数均为0.750以上，最高可达0.954 1；高不透水面盖度地区的升温幅度更大，比低不透水面盖度地区高出0.600~1.700 ℃，其原因主要是高不透水面盖度地区的植被覆盖率低，蒸腾蒸发作用小。</p>
[ Tang F, Xu H Q . Quantitative relationship between impervious surface and land surface temperature based on remote sensing technology
[J]. Journal of Jilin University(Earth Science Edition), 2013,43(6):1987-1996.]
Magsci [本文引用: 1]
<p>作为城市下垫面的最主要组成部分，城市不透水面是引发城市热岛效应的主要因素，但目前不透水面与地表温度之间的定量关系仍不明确，不同研究的结论也不尽相同。选取了上海、广州、北京、长沙、兰州、福州等6个代表我国不同区域的城市作为研究区来进一步研究城市不透水面与城市热环境的定量关系。采用Landsat ETM+影像和线性光谱混合分析法提取出各个研究区的不透水面，利用热红外波段反演出各研究区的地表温度，采用多种回归模型和大样本量对二者之间的相关关系进行定量分析；在此基础上讨论了不透水面对城市热环境的影响机制。结果表明：不透水面与地表温度呈明显的正相关关系，并且以指数函数为最佳拟合模型，回归方程的相关系数均为0.750以上，最高可达0.954 1；高不透水面盖度地区的升温幅度更大，比低不透水面盖度地区高出0.600~1.700 ℃，其原因主要是高不透水面盖度地区的植被覆盖率低，蒸腾蒸发作用小。</p>

[23] 徐涵秋 . Landsat 8热红外数据定标参数的变化及其对地表温度反演的影响
[J]. 遥感学报, 2016,20(2):229-235.
[本文引用: 1]

[ Xu H Q . Change of Landsat 8 TIRS calibration parameters and its effect on land surface temperature retrieval
[J]. Journal of Remote Sensing, 2016,20(2):229-235.]
[本文引用: 1]

[24] 覃志豪 , Zhang M H, Karnieli A, 等. 用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法
[J]. 地理学报, 2001,56(4):456-466.
[本文引用: 1]

[ Qin Z H, Zhang M H, Karnieli A , et al. Mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM6 data
[J]. Acta Geographica Sinica, 2001,56(4):456-466.]
[本文引用: 1]

[25] 胡德勇, 乔琨, 王兴玲 , 等. 利用单窗算法反演Landsat 8 TIRS数据地表温度
[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2017,42(7):869-876.
[本文引用: 1]

[ Hu D Y, Qiao K, Wang X L , et al. Comparison of three single-window algorithms for retrieving land-surface temperature with Landsat 8 TIRS data
[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017,42(7):869-876.]
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[26] 高志宏, 张路, 李新延 , 等. 城市土地利用变化的不透水面覆盖度检测方法
[J]. 遥感学报, 2010,14(3):593-606.
DOI:10.3724/SP.J.1011.2010.01138URLMagsci [本文引用: 1]
通过分析城市中不透水面数量和分布的变化与城市土地利用变化之间的对应关系,综合中、高分辨率遥感数据各自的优势,运用CART算法进行城市不透水面覆盖度(ISP)遥感估算,基于ISP制图结果对城市土地利用变化进行检测.以山东省泰安市为例开展实验研究,结果表明,与传统的变化检测方法相比,基于ISP的变化检测方法,不仅能够反映土地利用类型转换的潜在信息,而且可以灵活地量化定义和解释城市用地变化情况.这种方法为城市土地利用变化信息的提取和分析提供了一种新的思路,可以作为现有变化检测方法的有益补充.
[ Gao Z H, Zhang L, Li X Y , et al. Detection and analysis of urban land use changes through multi-temporal impervious surface mapping
[J]. Journal of Remote Sensing, 2010,14(3):593-606.]
DOI:10.3724/SP.J.1011.2010.01138URLMagsci [本文引用: 1]
通过分析城市中不透水面数量和分布的变化与城市土地利用变化之间的对应关系,综合中、高分辨率遥感数据各自的优势,运用CART算法进行城市不透水面覆盖度(ISP)遥感估算,基于ISP制图结果对城市土地利用变化进行检测.以山东省泰安市为例开展实验研究,结果表明,与传统的变化检测方法相比,基于ISP的变化检测方法,不仅能够反映土地利用类型转换的潜在信息,而且可以灵活地量化定义和解释城市用地变化情况.这种方法为城市土地利用变化信息的提取和分析提供了一种新的思路,可以作为现有变化检测方法的有益补充.

[27] 翟珂, 吴晓青, 秦元伟 , 等. 基于OLI影像的环渤海湾不透水面提取及空间格局分析
[J]. 资源科学, 2015,37(10):1920-1928.
Magsci [本文引用: 1]
不透水面的分布规模、空间格局和变化是影响区域生态系统和环境变化的重要指标。Landsat 8卫星的成功发射使得基于Landsat系列遥感影像的陆地生态环境监测及其科学研究得以延续。本研究以该卫星搭载的陆地成像仪(OLI)影像为遥感数据源,基于植被-不透水面-土壤(V-I-S)模型,采用最小噪声分离法(MNF)和支持向量机(SVM)相结合的方法实现地表信息遥感影像分类,并提取高反照和低反照覆盖初步提取不透水面,利用遥感指数去除水体、阴影等干扰物后,得到研究区不透水面的分布现状,在此基础上分析其空间格局。结果表明：相较于TM影像,OLI影像辐射分辨率提高为16bit,其波段范围普遍变窄,影像经大气校正后色彩丰富度提高,其不透水面提取精度较高;2013年,环渤海湾海岸带不透水面比例达到16.74%,其空间分布集中于城市中心城区和临港产业区;岸线向陆10km的海岸带区域和岸线外围填海区的不透水面面积达到1 794.30km²;与历史时期TM遥感影像提取结果相比,环渤海湾不透水面分布的趋海化现象明显,不透水面斑块聚集程度增加。
[ Zhai K, Wu X Q, Qin Y W , et al. Extraction and spatial analysis of impervious surfaces in the Bohai Bay region based on OLI imagery
[J]. Resources Science, 2015,37(10):1920-1928.]
Magsci [本文引用: 1]
不透水面的分布规模、空间格局和变化是影响区域生态系统和环境变化的重要指标。Landsat 8卫星的成功发射使得基于Landsat系列遥感影像的陆地生态环境监测及其科学研究得以延续。本研究以该卫星搭载的陆地成像仪(OLI)影像为遥感数据源,基于植被-不透水面-土壤(V-I-S)模型,采用最小噪声分离法(MNF)和支持向量机(SVM)相结合的方法实现地表信息遥感影像分类,并提取高反照和低反照覆盖初步提取不透水面,利用遥感指数去除水体、阴影等干扰物后,得到研究区不透水面的分布现状,在此基础上分析其空间格局。结果表明：相较于TM影像,OLI影像辐射分辨率提高为16bit,其波段范围普遍变窄,影像经大气校正后色彩丰富度提高,其不透水面提取精度较高;2013年,环渤海湾海岸带不透水面比例达到16.74%,其空间分布集中于城市中心城区和临港产业区;岸线向陆10km的海岸带区域和岸线外围填海区的不透水面面积达到1 794.30km²;与历史时期TM遥感影像提取结果相比,环渤海湾不透水面分布的趋海化现象明显,不透水面斑块聚集程度增加。