城市不透水面遙感研究進(jìn)展

任金華，吳紹華，2，周生路，林 晨

(1.南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京 210093;2.土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所，南京 210008;3.中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，南京 210008)

城市不透水面遙感研究進(jìn)展

任金華1，吳紹華1，2，周生路1，林 晨2，3

(1.南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京 210093;2.土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所，南京 210008;3.中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，南京 210008)

不透水面作為衡量城市化程度和環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)之一，受到人類越來越多的關(guān)注。不透水面的大小、位置、幾何形狀、空間布局以及透水面與不透水面的比率，顯著影響了區(qū)域生態(tài)環(huán)境的變化。利用多種遙感數(shù)據(jù)和方法進(jìn)行不透水面的提取和制圖已成為研究熱點(diǎn)之一。從傳統(tǒng)遙感方法、基于光譜與幾何特征方法、人工智能方法等方面總結(jié)了不透水面的遙感提取方法，介紹和評(píng)析了各種方法的原理、特點(diǎn)和應(yīng)用范圍，并對(duì)未來城市不透水面的提取方法與應(yīng)用進(jìn)行了展望。

不透水面;遙感;數(shù)據(jù)融合;城市化

0 引言

隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的加快，作為城市化顯著特征之一的不透水面也在不斷增加，這將影響地區(qū)的生態(tài)環(huán)境，從而導(dǎo)致流域水文循環(huán)異常、非點(diǎn)源污染增加、城市熱島效應(yīng)增強(qiáng)以及生物多樣性減少等問題的發(fā)生。廣義的不透水面(impervious surface area，ISA)是指天然或人為源，能夠隔離地表水滲透到土壤，進(jìn)而改變洪水徑流的流動(dòng)、物質(zhì)沉淀和污染剖面的任何物質(zhì)［1］。目前所研究的人工不透水面多指城市中的道路、停車場(chǎng)、廣場(chǎng)及屋頂?shù)冉ㄖ?。衡量不透水面常用的不透水面指?shù)(impervious surface area index，ISAI)是指單位面積內(nèi)不透水面所占地表面積的比例，既可作為城市化程度的指標(biāo)，也可作為衡量環(huán)境質(zhì)量的指標(biāo)之一［2］。

盡管國(guó)內(nèi)外研究者對(duì)不透水面的研究很多，但對(duì)不透水面這一概念并沒有嚴(yán)格的定義和分類。Schueler［3］認(rèn)為不透水面由建筑物頂部(如建筑和結(jié)構(gòu))和交通系統(tǒng)(如道路、地鐵和停車場(chǎng))等2部分組成;Arnold和Gibbons［4］將不透水面定義為“任何阻擋水分流入土壤的物質(zhì)”，不僅包括人工建筑物，還包括自然產(chǎn)生的物質(zhì)(如堅(jiān)硬的裸露基巖)。目前，大部分研究者都將道路、停車場(chǎng)及建筑物等研究對(duì)象作為城市不透水面。早期的不透水面研究方法較簡(jiǎn)單，主要是結(jié)合地面測(cè)量的人工遙感解譯。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)的多元化，不透水面的遙感提取技術(shù)和精度也得到飛速發(fā)展和提高，多元回歸分析、分類回歸樹模型、光譜混合分析以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等研究方法已廣泛應(yīng)用于實(shí)踐。Slonecker等［1］將不透水面的遙感提取方法分為3類:解譯法、模型法和光譜法。Ridd［5］在1995年提出由城市生態(tài)環(huán)境組成的參數(shù)化概念模型(vegetationimpervious surface－soil，V －I－S)為提取不透水面提供了新視角。結(jié)合此模型進(jìn)行的不透水面研究已成為近年來遙感研究的新熱點(diǎn)之一。

本文主要總結(jié)近年來不透水面的遙感分析方法，并在文獻(xiàn)［1］的基礎(chǔ)上，將不透水面遙感提取方法分為傳統(tǒng)方法、基于光譜與幾何特征方法以及人工智能方法，分析各類方法應(yīng)用的特點(diǎn)及效果，展望不透水面遙感新技術(shù)的應(yīng)用。

1 傳統(tǒng)的遙感方法

1.1 人工解譯法

人工解譯方法是人工通過目視來識(shí)別和分析不透水面的色調(diào)、紋理、大小、形狀、陰影和背景等信息，從而提取不透水面［6－7］。盡管該方法在提取不透水面的方法中結(jié)果最精確［8］，且可操作性強(qiáng)，但是解譯工作量大，同時(shí)主觀性強(qiáng)，還要結(jié)合GPS野外調(diào)查，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，數(shù)據(jù)獲取難，應(yīng)用范圍有限［2］。

1.2 多元回歸分析法

多元回歸分析法(multiple regression analysis)將不透水面作為一個(gè)連續(xù)變量，估測(cè)每一個(gè)像元中不透水面的比例［9］。該方法可避免因?qū)⒁粋€(gè)含有一定變化范圍的不透水面的混合像元定義為單一類別所產(chǎn)生的誤差［9］。

Bauer等［9］采用1990和2000年的 TM/ETM 圖像，利用纓帽變換中不透水面指數(shù)與綠度值之間的負(fù)相關(guān)性，建立最小二乘回歸模型，以此估算明尼蘇達(dá)州不透水面的分布;但由于裸土和礦山的綠度值較低，再加上不透水面有樹冠遮蓋，導(dǎo)致模型估算精度不高。Sawaya等［10］在局部尺度上，應(yīng)用樣本建立了基于IKONOS的歸一化植被指數(shù)(NDVI)與高分辨率數(shù)據(jù)提取的不透水面指數(shù)之間的回歸關(guān)系，然后利用NDVI進(jìn)行逐一像元求算，取得了較好的效果;但由于高分辨率圖像上樹冠和建筑物陰影的NDVI值較低，使計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生誤差。Lu等［11］利用從ETM+圖像上獲得的居民點(diǎn)數(shù)據(jù)集作為因變量，將美國(guó)國(guó)防氣象衛(wèi)星的線性業(yè)務(wù)掃描系統(tǒng)(DMSP－OLS)獲取的數(shù)據(jù)與MODIS NDVImax和人類居住指數(shù)作為自變量，建立回歸模型，進(jìn)行中國(guó)南部人類居住地繪圖，并取得了較好的效果。

1.3 分類回歸樹模型法

分類回歸樹算法(classification and regression tree，CART)［12］作為決策樹算法的一種，通過連續(xù)二叉樹形式對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)離散目標(biāo)變量的分類和連續(xù)目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)。該算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于不透水面的研究，基本思路是:首先利用高分辨率遙感數(shù)據(jù)(如IKONOS)獲取不透水面估算的訓(xùn)練樣本;然后通過CART算法建立回歸預(yù)測(cè)模型;最后利用中等分辨率遙感數(shù)據(jù)(如TM)進(jìn)行大面積不透水面的估算和制圖［13－14］。

Xian［15］采用0.3 m 空間分辨率的正射圖像和中等分辨率的ETM+圖像應(yīng)用上述方法分別對(duì)西雅圖塔科馬地區(qū)和拉斯維加斯山谷區(qū)進(jìn)行不透水面提取。其中，前一地區(qū)提取結(jié)果的精度更高，而后一地區(qū)因存在較多裸露的巖石和土壤，提取結(jié)果有一定誤差。張路等［12］利用 IKONOS，SPOT5，CBERS02 和ETM+遙感圖像對(duì)深圳城區(qū)進(jìn)行了不透水面的提取，研究發(fā)現(xiàn)近紅外波段對(duì)估算精度的影響最大，使用全部波段要比使用單一波段或部分波段的組合得到的結(jié)果精度更高?；诠鈱W(xué)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行不透水面估算時(shí)，其預(yù)測(cè)模型得到的結(jié)果在實(shí)際不透水面分布范圍的兩端分別存在著高估和低估的現(xiàn)象［12］。江利明等［16］嘗試?yán)肐nSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行的研究表明，干涉雷達(dá)在這方面具有一定潛力，特別是在裸土和稀疏植被的估算方面要優(yōu)于光學(xué)遙感。

CART方法也有局限性，作為弱學(xué)習(xí)算法，對(duì)數(shù)據(jù)噪聲和訓(xùn)練樣本誤差具有敏感性，對(duì)不均衡樣本的欠學(xué)習(xí)能力也限制了其精度的進(jìn)一步提高。廖明生［17］將Boosting技術(shù)引入該方法，進(jìn)一步提高了不透水面估算的精度。另外，CART提取精度取決于訓(xùn)練樣本面積的大小:當(dāng)訓(xùn)練樣本面積足夠大時(shí)，獲得的結(jié)果較好;當(dāng)樣本面積較小時(shí)，結(jié)果并不穩(wěn)定［18］。

2 基于光譜與幾何特征的遙感方法

2.1 線性光譜混合模型法

線性光譜混合模型(linear spectral mixture analysis，LSMA)［19］中像元在某波段的反射率是由構(gòu)成像元基本組分的反射率以其所占像元面積比例為權(quán)重系數(shù)的線性組合。將V－I－S模型與具有明確物理意義的線性光譜混合模型相結(jié)合，估算城市地表各組分覆蓋度，已成為近年來遙感研究的熱點(diǎn)之一［20－21］。Wu 和 Murray［20］研究發(fā)現(xiàn)不透水面與高反照率(如混凝土和砂)和低反照率(如瀝青)地物密切相關(guān)，利用遙感圖像提取不透水面能夠滿足精度要求。

該模型算法簡(jiǎn)單、計(jì)算方便，在不透水面的研究中得到廣泛應(yīng)用。潘竟虎等［22］利用該方法對(duì)蘭州市中心城區(qū)不透水面進(jìn)行遙感估算，發(fā)現(xiàn)利用高反照率或低反照率地物為最終光譜端元時(shí)，能很好地表達(dá)城市不透水面信息。岳文澤等［23］對(duì)上海市不透水面分布進(jìn)行估算時(shí)也得到相同的結(jié)論。袁超等［24］采用LSMA模型，對(duì)北京城區(qū)不透水面進(jìn)行空間分析，并與同期 SPOT5對(duì)比驗(yàn)證，決策系數(shù)為0.932，均方根誤差為0.086，結(jié)果令人滿意。應(yīng)用LSMA模型研究城市環(huán)境生物物理組成時(shí)，端元的確定是關(guān)鍵，端元的光譜變異對(duì)LSMA模型擬合結(jié)果產(chǎn)生重要影響［25］。周紀(jì)等［25］提出了一種基于光譜相似性的端元優(yōu)化選取方法，可有效減小同種純凈地物由于光譜變異性導(dǎo)致的模型擬合誤差，但仍然存在人為影響因素。Roberts等［26］提出了多重端元光譜混合模型，Rashed等［27］應(yīng)用該模型進(jìn)行不透水面的提取，發(fā)現(xiàn)該模型在異質(zhì)性顯著的城市地區(qū)有很大的應(yīng)用潛力。

但應(yīng)用LSMA方法有一個(gè)共同的問題，即往往低估了不透水面指數(shù)較低的地區(qū)，而高估了不透水面指數(shù)較高的地區(qū)，這主要是因?yàn)橹械确直媛蕡D像在空間分辨率和光譜分辨率上都存在局限性［28］。Lu和Weng［29］提出了3種方法解決這一問題:①分層;②使用多重端元;③利用高光譜影像。Weng和Hu［28］利用高光譜影像進(jìn)行不透水面的提取，并比較不同端元組合的提取精度，結(jié)果發(fā)現(xiàn):高反照率、低反照率、植被和土壤等4種端元的組合能夠產(chǎn)生令人滿意的結(jié)果;4種端元中任意3種端元的某些組合也可獲得殘差較小的圖像。

2.2 面向?qū)ο蟮姆椒?/h3>

面向?qū)ο蠓椒?object based image analysis，OBIA)［30］以影像對(duì)象為單位，利用影像對(duì)象的光譜信息及真實(shí)地物的形狀特征和鄰近關(guān)系特征，引入模糊邏輯規(guī)則對(duì)分類對(duì)象進(jìn)行描述，使易混淆的地物便于識(shí)別與提取，從而提高圖像不透水面信息的提取精度。這種方法避免了基于像元的傳統(tǒng)處理方法在處理高分辨率遙感圖像時(shí)所產(chǎn)生的“椒鹽”現(xiàn)象，目前廣泛應(yīng)用于遙感土地利用分類［30－31］。

李彩麗［30］等利用南京 IKONOS影像，采用OBIA方法提取了不透水面信息，初步解決了陰影歸類和剔除遮蓋不透水面的植被等問題，提高了不透水面信息的提取精度。孫志英等［31］也以南京市為例，采用10m空間分辨率的SPOT5影像，以多尺度分割和面向?qū)ο蠓诸惙椒▽?shí)現(xiàn)城市地表不透水信息的快速提取。由于分割尺度在面向?qū)ο蠓诸惙ㄖ姓加兄匾匚唬虼巳绾胃鶕?jù)不同地物的空間信息和背景信息，劃分最適宜的分割尺度，成為該方法提取精度的直接影響因素之一［32］。Zhou 和 Wang［33］提出多個(gè)代理分割和分類的方法，并對(duì)不透水面進(jìn)行提取。Hu和Weng［34］提出面向?qū)ο蟮哪：诸惙椒ǎ⑹褂枚喙庾VIKONOS影像對(duì)美國(guó)印第安納波利斯涵蓋住宅和中央商務(wù)區(qū)的不透水面進(jìn)行提取，其中模糊分類規(guī)則是根據(jù)光譜、空間和紋理進(jìn)行的信息提取方法;結(jié)果表明住宅區(qū)的提取精度達(dá)95%，中央商務(wù)區(qū)的精度達(dá)92%。Yu等［35］基于面向?qū)ο蠖A段方法的休斯頓市區(qū)景觀結(jié)構(gòu)調(diào)查的精度達(dá)94.1%。OBIA方法還適用于大尺度遙感影像，如Verbeeck等［36］利用 QuickBird影像提取住宅小區(qū)內(nèi)的道路、屋頂?shù)炔煌杆?，雖然由于陰影的誤差導(dǎo)致結(jié)果并不理想，但該研究提供了一種易于使用的市區(qū)高分辨率地圖的生成方法。

面向?qū)ο蠓诸惙椒▽?duì)于光譜特征相似而地物類型不同的影像對(duì)象，可以利用地物的紋理、形狀、鄰域信息輕松地進(jìn)行區(qū)分，能夠構(gòu)建多尺度網(wǎng)絡(luò)層次，為分類提供上下文拓?fù)潢P(guān)系信息，有利于進(jìn)一步準(zhǔn)確、精細(xì)地提?。?1］。

3 基于人工智能的遙感方法

人工智能算法已成為遙感圖像處理的研究熱點(diǎn)之一。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)及隨機(jī)森林［37］等方法已經(jīng)應(yīng)用于不透水面的研究，其中前兩者應(yīng)用較廣泛。

3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)模型是模擬因變量與自變量之間復(fù)雜的、非線性關(guān)系的計(jì)算機(jī)程序方法，不需要事先假定輸入和輸出參數(shù)之間關(guān)系的性質(zhì)和原始數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化［38］，只需要較少的訓(xùn)練樣本［39］。目前，多種類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已應(yīng)用于土地利用和不透水面的提取，其中應(yīng)用最廣泛的是多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(multi－layer perceptron neural network，MLP)模型和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(self－organizing map neural network，SOM)模型。

MLP模型一般由1個(gè)輸入層、1～2個(gè)中間層和1個(gè)輸出層組成，中間層的數(shù)目和節(jié)點(diǎn)數(shù)量并不固定，需要依據(jù)具體情況進(jìn)行確定。學(xué)習(xí)算法是ANN模型成功的關(guān)鍵，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是應(yīng)用最廣泛的一種［40］。Mohapatra等［41］選擇一個(gè)3 層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行高分辨率影像的亞像元分類，通過創(chuàng)建活化水平圖像來提取不透水面;該結(jié)果與通過彩色航空影像數(shù)字化后得到的真實(shí)不透水面相比，具有較高的相似水平。MLP模型訓(xùn)練樣本的選擇很重要，結(jié)果精度的高低與樣本密不可分，所以樣本的選擇應(yīng)考慮到像元內(nèi)端元的各種組成情況，使其具有代表性［42］。Chormanski等［43］使用高分辨率的 IKONOS影像進(jìn)行部分地區(qū)的土地利用分類，形成訓(xùn)練樣本，然后對(duì)中等分辨率的ETM+圖像進(jìn)行不透水面的提取。Weng等［40］對(duì)該方法和線性光譜混合模型方法進(jìn)行比較，分類結(jié)果顯示ANN更具優(yōu)越性，主要是因?yàn)槠涮幚矸蔷€性混合光譜影像的能力較強(qiáng);但該方法也有局限性:首先是由于中間層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目決定了系統(tǒng)的復(fù)雜性，顯著影響了分類精度和訓(xùn)練時(shí)間，盡管已有人提出一些確定中間層恰當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)目的方法，但都沒有被普遍接受［44］;第二是上文已經(jīng)述及的訓(xùn)練樣本選取問題;第三則是BP算法的學(xué)習(xí)過程需要耗費(fèi)大量時(shí)間［45］。

基于Kohonen的SOM模型是一個(gè)2層網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)輸入層，一個(gè)輸出層(又稱Kohonen層或競(jìng)爭(zhēng)層)。該方法基于競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)原理［46］，2層內(nèi)的所有神經(jīng)元都與另一層相連，競(jìng)爭(zhēng)層的所有神經(jīng)元通過競(jìng)爭(zhēng)得到激活，這種有效地競(jìng)爭(zhēng)和抑制，使得自適應(yīng)的學(xué)習(xí)能力得到提高［47］。SOM目前在不透水面提取與土地覆被分類方面的應(yīng)用不如MLP廣泛，但具有較大潛力，很多研究者對(duì)這2種方法進(jìn)行了比較。Ji等［48］同時(shí)應(yīng)用 Kohonen自組織特征圖(kohonen self－organizing feature map，KSOFM)和 MLP 進(jìn)行像元尺度上的土地利用分類，結(jié)果表明SOM是一種替代MLP進(jìn)行土地利用分類的可行方法。Lee和Lathrop［49］利用ETM+圖像進(jìn)行亞像元尺度的城市土地覆被提取，發(fā)現(xiàn)SOM比MLP具有一些優(yōu)勢(shì)。Hu和Weng［44］將SOM和MLP這2種方法同時(shí)應(yīng)用于不透水面提取，研究發(fā)現(xiàn)SOM方法更具優(yōu)勢(shì)，尤其是住宅區(qū)的提取精度更高，表明SOM比MLP更善于處理混合像元問題，而商業(yè)區(qū)由于陰影導(dǎo)致提取結(jié)果具有較大誤差，顯示這2種算法均不能較好地解決陰影問題。

3.2 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)［50］是一種相對(duì)較新的智能分類方法，該方法根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則，在使訓(xùn)練樣本分類誤差極小化的前提下，盡量提高分類器的泛化推廣能力，具有強(qiáng)大的非線性和高維處理能力，算法復(fù)雜度與樣本維數(shù)無關(guān)，只取決于支持向量的個(gè)數(shù)。與其他學(xué)習(xí)算法相比，SVM方法快速準(zhǔn)確，且在小樣本限制下具有很好的泛化能力，適用于地面樣本獲取難度較大的大區(qū)域不透水面覆蓋率(impervious surface percentage，ISP)的制圖［51］。

目前該方法已經(jīng)應(yīng)用于不透水面的提取。Zhang等［52］采用Landsat圖像進(jìn)行南京城區(qū)不透水面的繪圖，應(yīng)用最小二乘支持向量機(jī)方法獲得結(jié)果的均方根誤差為0.106，優(yōu)于使用線性光譜混合方法獲取的結(jié)果。程熙等［51］對(duì)天津市主城區(qū)的TM圖像進(jìn)行不透水面估算，研究結(jié)果表明:SVM模型能夠擬合各像元光譜組分間的非線性關(guān)系且具有較好的小樣本泛化性能，適用于地面樣本較少的大區(qū)域ISP制圖;增加與ISP相關(guān)性大的光譜特征向量作為SVM輸入，能夠提供更多的區(qū)域地物空間分布信息，還能夠調(diào)整無樣本的地表類型ISP估算值，從而提高區(qū)域ISP估算的整體精度。

4 多源數(shù)據(jù)的融合

數(shù)據(jù)融合［53］包括不同傳感器數(shù)據(jù)的融合，也包括不同分辨率和不同時(shí)相數(shù)據(jù)的融合。融合圖像具有豐富的信息，與單一圖像數(shù)據(jù)相比，融合圖像提高了信息質(zhì)量，從而使得信息處理(如分類)得到更高的精度。

Zhang和Maxwell［54］采用了融合的 TM 和 SPOT Pan圖像進(jìn)行小尺度城市屋頂制圖，并采用了融合的QuickBird Pan和MS圖像進(jìn)行中尺度城市屋頂?shù)闹茍D，結(jié)果顯示數(shù)據(jù)融合對(duì)制圖結(jié)果的精度提高有顯著意義。Lu等［55］利用多時(shí)相的 Landsat圖像分別采用不同方法從像元和亞象元尺度進(jìn)行城鄉(xiāng)結(jié)合區(qū)復(fù)雜不透水面的檢測(cè)，并利用QuickBird影像對(duì)獲取的結(jié)果進(jìn)行糾正，有效減少了混合像元引起的誤差，提高了提取精度。肖榮波等［56］利用不同分辨率、不同季節(jié)的TM/ETM+和QuickBird遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行北京市中心城區(qū)不透水面指數(shù)的估算，結(jié)果表明不同時(shí)相的遙感圖像可以挖掘地物在不同時(shí)期的光譜差異，從而提高圖像的分類精度。

雷達(dá)數(shù)據(jù)因數(shù)據(jù)空間分辨率高、處理時(shí)間短和成本低而得到越來越多的應(yīng)用。與其他遙感數(shù)據(jù)相比，雷達(dá)數(shù)據(jù)僅僅著重于地物的幾何特征，能夠準(zhǔn)確捕捉地物的絕對(duì)高程，尤其適用于建筑物的提取［57］。Yu 等［35］結(jié)合激光雷達(dá)(LiDAR)數(shù)據(jù)和彩色紅外航空?qǐng)D像，使用面向?qū)ο蠖A段方法對(duì)休斯頓市區(qū)景觀結(jié)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查，并進(jìn)一步將不透水面分為高樓、高層建筑、普通樓房、街道、公路及休憩用地等對(duì)象，總體分類精度高達(dá)94.1%。

許多研究證明使用雷達(dá)數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)的融合可以提高不透水面的提取精度。Hodgson等［58］利用融合航空正射影像和LiDAR數(shù)據(jù)形成的數(shù)據(jù)集，采用多種方法對(duì)城市地塊進(jìn)行不透水面制圖，結(jié)果發(fā)現(xiàn)LiDAR數(shù)據(jù)中的地物高度信息促進(jìn)了所有方法中不透水面的提取精度。江利明等［16］融合光學(xué)SPOT遙感數(shù)據(jù)和合成孔徑雷達(dá)(SAR)干涉數(shù)據(jù)進(jìn)行香港九龍和港島市區(qū)的不透水面預(yù)測(cè)，與這2種數(shù)據(jù)的單獨(dú)使用相比，取得了更好的結(jié)果。但SAR影像存在相干斑噪聲和側(cè)視成像方式(即具有較低的空間分辨率)等缺點(diǎn)，影響了雷達(dá)遙感的不透水面指數(shù)的估算精度，這需要在以后的研究中進(jìn)一步提高。

Lu等［59］通過融合TM和雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)不透水面進(jìn)行制圖，研究在不同空間分辨率和波長(zhǎng)下雷達(dá)數(shù)據(jù)所起的作用。研究顯示:不同數(shù)據(jù)融合能提高空間分辨率和繪制不透水面分布空間模式的準(zhǔn)確性，但對(duì)增強(qiáng)統(tǒng)計(jì)面積的精度并無顯著作用;不同波長(zhǎng)的雷達(dá)數(shù)據(jù)的應(yīng)用結(jié)果并沒有顯著不同。因此雷達(dá)數(shù)據(jù)的主要作用在于降低混合像素的影響，從而提高不透水面空間格局分布制圖的準(zhǔn)確性。

5 結(jié)論與展望

隨著遙感技術(shù)的迅速發(fā)展，不透水面問題得到廣泛關(guān)注和研究，多源數(shù)據(jù)和各種研究方法的應(yīng)用使得不透水面提取精度得到提高;但研究方法都有其局限性，數(shù)據(jù)融合優(yōu)勢(shì)仍沒有得到充分發(fā)揮，目前該領(lǐng)域研究焦點(diǎn)主要集中在利用中等分辨率遙感圖像進(jìn)行不透水面的制圖、遠(yuǎn)程傳感器的優(yōu)勢(shì)和局限性等方面。筆者認(rèn)為，今后的不透水面研究主要應(yīng)從以下4個(gè)方面展開:

1)遙感提取方法的改進(jìn)。改進(jìn)傳統(tǒng)方法，研究應(yīng)用新方法，進(jìn)一步提高城市不透水面遙感信息提取精度。傳統(tǒng)不透水面遙感信息提取方法的結(jié)果精度不高，如建筑物和行道樹的陰影降低了不透水面的解譯精度。去除陰影是目前遙感影像解譯中的難題之一，因此改進(jìn)傳統(tǒng)方法和研究應(yīng)用新方法(如各種智能算法)將成為重點(diǎn)。

2)多源遙感數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用。中、高等分辨率遙感融合數(shù)據(jù)將成為提取不透水面的主要數(shù)據(jù)源。因中等分辨率的遙感數(shù)據(jù)分類精度不夠，而單獨(dú)使用高分辨率數(shù)據(jù)費(fèi)時(shí)費(fèi)力，因此融合中、高等分辨率數(shù)據(jù)，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)將成為不透水面提取的重要途徑。融合不同傳感器、不同分辨率和不同時(shí)相的數(shù)據(jù)，合理結(jié)合、取長(zhǎng)補(bǔ)短，能夠顯著提高不透水面的提取精度。雷達(dá)數(shù)據(jù)鑒別人造結(jié)構(gòu)時(shí)具有強(qiáng)大的實(shí)用性，尤其識(shí)別地物幾何特征方面的優(yōu)勢(shì)特別適用于對(duì)建筑結(jié)構(gòu)和道路信息的提取。

3)海量不透水面遙感數(shù)據(jù)庫的建立。如今影像數(shù)據(jù)與光譜數(shù)據(jù)往往獨(dú)立存在，這樣割裂的數(shù)據(jù)形式增加了研究者使用的困難，需要結(jié)合計(jì)算機(jī)與GIS技術(shù)，以空間數(shù)據(jù)庫的形式進(jìn)行集成和管理。如何建立完整的不透水面空間數(shù)據(jù)庫，以便進(jìn)行該領(lǐng)域的深入研究，是今后需要加強(qiáng)的方面。

4)不透水面研究領(lǐng)域的擴(kuò)展和加深。不透水面作為城市化程度的標(biāo)志，與城市生態(tài)環(huán)境有密切的聯(lián)系。城市碳循環(huán)、城市熱島效應(yīng)、城市水文變化、非點(diǎn)源污染、生物多樣性減少等熱點(diǎn)問題均與不透水面的增加存在較強(qiáng)的因果關(guān)系。盡管國(guó)內(nèi)外研究者對(duì)這些問題已經(jīng)做了研究，但主要還是側(cè)重于現(xiàn)象表征，對(duì)不透水面與城市環(huán)境問題發(fā)生、發(fā)展的過程機(jī)理需要進(jìn)一步加強(qiáng)研究。因此，利用遙感結(jié)合其他學(xué)科技術(shù)方法，研究不透水面和城市生態(tài)環(huán)境問題是未來發(fā)展的重要方向。

綜上所述，隨著多源遙感數(shù)據(jù)融合的使用和不透水面提取技術(shù)的發(fā)展，不透水面提取精度將進(jìn)一步提高，這必將促進(jìn)與之相關(guān)的城市生態(tài)環(huán)境問題研究的深入，從而為人類居住環(huán)境的改善作出貢獻(xiàn)。

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Advances in Remote Sensing Research on Urban Impervious Surface

REN Jin － hua1，WU Shao － hua1，2，ZHOU Sheng － lu1，LIN Chen2，3
(1.School of Geographic and Oceanographic Sciences，Nanjing University，Nanjing 210093，China;2.State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture，Institute of Soil Science，Chinese Academy of Science，Nanjing 210008，China;3.Nanjing Institute of Geography and Limnology，Chinese Academy of Science，Nanjing 210008，China)

Impervious surface，as an important indicator to measure the urbanization degree and environmental quality，has attracted more and more attention.The magnitude，location，geometry，spatial pattern of impervious surfaces and the ratio of perviousness－imperviousness significantly affect regional eco－environment changes.Extracting and mapping impervious surface by means of multiple remote sensing data and analytical methods have constituted a hot topic in these research directions.In this paper，impervious surface extraction methods are summarized from traditional method of remote sensing，extraction based on spectrum and geometrical features and artificial intelligence algorithms，then the principles，characteristics，application fields are described，and finally the future prospects are pointed out.

impervious surface;remote sensing;data fusion;urbanization

TP 79

A

1001－070X(2012)04－0008－08

2011－12－06;

2012－02－29

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(編號(hào):41001047)和土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開發(fā)課題(編號(hào):Y052010004)共同資助。

10.6046/gtzyyg.2012.04.02

任金華(1985－)，女，碩士研究生，主要研究方向?yàn)橥恋乩门c覆被變化。E－mail:rjhmail@126.com。

吳紹華(1980－)，男，副教授，研究方向?yàn)槌鞘型寥拉h(huán)境。E－mail:shaohuawu@126.com。

(責(zé)任編輯:邢 宇)