一种基于多源遥感数据的城市不透水层率息提取方法

文档序号:6540687阅读:272来源:国知局
一种基于多源遥感数据的城市不透水层率息提取方法
【专利摘要】一种基于多源遥感数据的城市不透水层信息提取方法,包括根据夜间灯光亮度影像,计算归一化灯光亮度并基于阈值分割方法对城市地表进行区域类型分割;利用灯光亮度、陆地表面温度与归一化土壤调节植被指数,构建增强型归一化不透水层指数;通过建立每一种类型分割区域的增强型归一化不透水层指数MNDISI与不透水层率之间的线性定量关系,进行不透水层的提取工作。本发明较好地结合了多源遥感数据的优势,有效抑制了光谱混淆对于不透水层率估算结果的不利影响,为城市土地利用和环境变化监测提供了一种新的途径。
【专利说明】一种基于多源遥感数据的城市不透水层率息提取方法【技术领域】
[0001]本发明属于遥感影像数据的信息提取领域,涉及一种基于多源遥感数据的城市不透水层信息提取方法。
【背景技术】
[0002]随着经济发展和城市化进程的加快,人类的各种生产建设活动正在日益改变着城市及其周边的自然环境和土地覆盖类型。不透水层被定义为由各种人工建筑,道路,机场等构成的具有不透水性的非自然地表面,不透水层率是指单位面积里不透水层所占的百分率大小。城市中大范围的不透水层会影响太阳辐射下垫面的热吸收与释放,引起“热岛”现象。在城市周边,不透水层的扩张会抑制植被对于大气中CO2的吸收,对局部和全球范围内碳循环产生影响。因此,准确估算不透水层的分布和覆盖程度对于城市景观尺度上的生态环境研究和土地覆盖变化检测等都具有十分重要的意义。
[0003]目前,利用遥感数据提取不透水层的方法主要分为以下三种方法:
[0004]第一类是基于像素信息的分类方法,包括监督分类和非监督分类方法;
[0005]第二类是基于亚像元光谱信息分解的提取方法;
[0006]第三类是利用其他遥感信息例如植被指数NDVI与不透水层之间的相关性来进行提取的方法。
[0007]第一类基于像素的提取方法易受到地物光谱混淆问题的影响,近年来高分辨率遥感技术的发展使得局部范围内高精度的不透水层提取成为可能,但是由于波段数量较少,地物光谱混淆的问题依然存在,同时影像中高大建筑物的阴影也会对提取精度产生不利影响;第二类混合像元分解模型基 于地表各组分间不存在交叉反射的假设,并不切合地表非朗伯性的实际情况,且像元分解精度很大程度上取决于端元选取的精度,因此该方法存在一定的不稳定性;第三类间接提取的方法主要针对的是区域及更大尺度上的不透水层提取,其结果往往不够精细。另外这种方法还容易受到其他外部因素的影响,例如NDVI就容易受到季节更替和土壤含水量的影响,对不透水层提取结果产生不利影响。
[0008]城市是整个自然界的特殊区域,不仅受到陆地,大气和植被的综合影响,更受到人类活动越来越频繁和持久的作用,与自然地貌相比,以不透水层为代表的人工地表具有光谱变化大,噪声强等特征,另一方面不透水层与其他自然地表覆盖类型如植被,水体和土壤的共同存在使得各种背景元素交错分布,对不透水层的提取造成了很大的干扰。

【发明内容】

[0009]针对以上问题,本发明提出一种基于多源遥感数据的城市不透水层提取方法并用于城市景观尺度上的不透水层分布及覆盖度估算。不同于以往的提取方法,本发明利用城市不透水层在陆地表面温度,植被指数与夜间灯光亮度数据中所反映的不同特性,以归一化遥感信息指数构建为框架,通过建立专题指数与不透水层之间的定量关系来进行不透水层的提取工作。[0010]本发明所采用的技术方案是一种基于多源遥感数据的城市不透水层提取方法,包括以下步骤:
[0011]步骤a,根据夜间灯光亮度影像,获取各像素灯光亮度并记为0LS,计算归一化灯光亮度并基于阈值分割方法对城市地表进行区域类型分割;
[0012]步骤b,选取同一地区的多光谱影像和陆地表面温度影像分辨率,并以灯光亮度影像为基准进行配准、重采样和辐射矫正,得到真实反射率影像和各像素陆地表面温度LST ;
[0013]步骤C,针对步骤b生成的真实反射率影像,建立改进的归一化水体指数MNDWI对水体进行剔除;
[0014]步骤d,针对步骤c剔除水体后的真实反射率影像,计算各像素的归一化土壤调节植被指数SAVI ;
[0015]步骤e,针对步骤c剔除水体后的真实反射率影像,构建增强型归一化不透水层指数丽DISI,
【权利要求】
1.一种基于多源遥感数据的城市不透水层提取方法,包括以下步骤: 步骤a,根据夜间灯光亮度影像,获取各像素灯光亮度并记为OLS,计算归一化灯光亮度并基于阈值分割方法对城市地表进行区域类型分割; 步骤b,选取同一地区的多光谱影像和陆地表面温度影像分辨率,并以灯光亮度影像为基准进行配准、重采样和辐射矫正,得到真实反射率影像和各像素陆地表面温度LST ; 步骤C,针对步骤b生成的真实反射率影像,建立改进的归一化水体指数MNDWI对水体进行剔除; 步骤d,针对步骤c剔除水体后的真实反射率影像,计算各像素的归一化土壤调节植被指数SAVI ; 步骤e,针对步骤c剔除水体后的真实反射率影像,构建增强型归一化不透水层指数MNDISI,
2.根据权利要求1所述基于多源遥感数据的城市不透水层提取方法,其特征在于:步骤a中,归一化灯光亮度计算公式如下,
3.根据权利要求1所述基于多源遥感数据的城市不透水层提取方法,其特征在于:步骤a中,以归一化灯光亮度为灯光强度指标,阈值划分方法的规则如下, 如果某区域灯光强度指标大于等于预设阈值al时,则定义该区域为中心城区; 如果某区域灯光强度指标小于预设阈值al且大于等于预设阈值a2时,定义该区域为城乡结合区;如果某区域灯光强度指标小于预设阈值a2,则定义该区域为附属村落。
4.根据权利要求1所述基于多源遥感数据的城市不透水层提取方法,其特征在于:步骤c中,改进的归一化水体指数MNDWI计算公式如下,
5.根据权利要求1所述基于多源遥感数据的城市不透水层提取方法,其特征在于:步骤d中,归一化土壤调节植被指数SAVI计算公式如下,
6.根据权利要求1所述基于多源遥感数据的城市不透水层提取方法,其特征在于:步骤e中,OLSnoe, LSTnoe和SAVI_计算公式如下,
7.根据权利要求1或2或3或4或5或6所述基于多源遥感数据的城市不透水层提取方法,其特征在于:步骤g中,第k种类型分割区域的增强型归一化不透水层指数MNDISI与不透水层率之间的线性定量关系如下式,
【文档编号】G06K9/46GK103824077SQ201410096966
【公开日】2014年5月28日 申请日期:2014年3月17日 优先权日:2014年3月17日
【发明者】邵振峰, 刘冲 申请人:武汉大学
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