基于遙感的城市范圍提取方法研究

李佳陽++蔣樹龍++劉鵬

【摘 要】 由于城市的擴(kuò)張和遙感技術(shù)的發(fā)展，利用遙感技術(shù)對(duì)城市問題的研究也越來越普遍。城市范圍的提取往往是對(duì)城市發(fā)展問題研究的前提，在目前眾多城市擴(kuò)張研究中，很多學(xué)者都給出了自己提取城市范圍的方法。本文對(duì)大量的方法進(jìn)行研究對(duì)比后，將城市范圍提取方法分為人工解譯方法、圖像分類方法、光譜指數(shù)與光譜模型方法以及相關(guān)因素提取方法，并對(duì)每種方法進(jìn)行了對(duì)比總結(jié)。

【關(guān)鍵詞】 遙感 城市擴(kuò)張 城市范圍 分類

1 引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速的增長(zhǎng)，我國(guó)進(jìn)入城市數(shù)量和體量快速增長(zhǎng)的階段。城市的發(fā)展與擴(kuò)張，引起了諸多學(xué)者的關(guān)注，然而城市范圍的界定往往是研究城市擴(kuò)張的前提，而利用遙感進(jìn)行城市范圍提取正趨于成熟。

遙感是指不與探測(cè)目標(biāo)相接觸，從遠(yuǎn)處把目標(biāo)的電磁波特性記錄下來，通過分析揭示出物體的特征性質(zhì)及其變化的綜合性探測(cè)技術(shù)[1]。由于遙感具有大面積同步觀測(cè)、時(shí)效性、綜合性、經(jīng)濟(jì)性等特點(diǎn)，因而在城市范圍提取中被廣泛使用，如阿里木江·卡斯木[2]等在研究塔什干市城市擴(kuò)張時(shí)同時(shí)使用了TM、ETM+、ALOS-AVNIR2三種影像數(shù)據(jù)。在眾多關(guān)于城市擴(kuò)張的研究中，對(duì)城市范圍的提取方法種類繁多，本文基于各方法特點(diǎn)，將如今主要的基于遙感影像的城市范圍提取方法歸納總結(jié)為基于人工解譯方法，基于圖像分類方法，基于光譜指數(shù)和指數(shù)模型方法，基于相關(guān)因素提取方法這四種方法。

2 方法研究

2.1 基于人工解譯方法

人工解譯方法主要是指目視解譯，它憑借解譯人員的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，將遙感圖像轉(zhuǎn)換成可以被非專業(yè)人士理解的現(xiàn)實(shí)中的實(shí)物。作為傳統(tǒng)的判別方法，人工解譯的方法一般精度較高，但工作量大。王茜[3]等在對(duì)南京市城市擴(kuò)展的研究中將預(yù)處理和幾何糾正的圖形直接進(jìn)行人機(jī)交互目視解譯的方法，對(duì)南京市市區(qū)成片的區(qū)域在計(jì)算機(jī)中勾畫，由此獲得南京市城市范圍。

人工目視解譯作為遙感研究人員必備的一項(xiàng)技能，但在如今遙感技術(shù)智能化，高效化的發(fā)展過程中，其作為城市范圍提取方法的核心作用越來越小，更多的只能作為一種輔助判別方法或是對(duì)成果進(jìn)行檢驗(yàn)的手段。人工目視解譯本身也受到解譯標(biāo)志、圖像質(zhì)量、解譯人員的經(jīng)驗(yàn)等因素的影響[4]，所以在解譯的過程中應(yīng)該在這些方面引起足夠重視以保證解譯的質(zhì)量。

2.2 基于圖像分類方法

遙感圖像分類分為非監(jiān)督分類與監(jiān)督分類，其為獲取遙感圖像信息最常見的處理方法。非監(jiān)督分類是指人們事先對(duì)分類過程不加入任何先驗(yàn)知識(shí)，而僅憑遙感圖像中地物光譜特征進(jìn)行分類，分類結(jié)果不能確定類別屬性，相對(duì)的監(jiān)督分類則是引入已知類別象元作為訓(xùn)練區(qū)再對(duì)圖像進(jìn)行分類[5]。

在遙感影像的城市范圍提取中首先會(huì)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理與增強(qiáng)，增大城市與非城市像元DN值的差別，再對(duì)影像進(jìn)行分類，從而區(qū)分出城市與非城市區(qū)域。圖像處理方法的選擇對(duì)城市區(qū)域分類結(jié)果有很大的影響。如楊恒喜[6]等在提取昆明市圖像中，先對(duì)圖像做了直方圖均衡化處理，將DN值域增大使其呈正太分布，增強(qiáng)了圖像上地物與地物之間的反差，再利用非監(jiān)督分類的方法提取了城市建成區(qū)域，得到城市面積大小。余新朝[7]利用植被差值歸一化指數(shù)閾值的設(shè)定，經(jīng)過波段運(yùn)算處理后，單獨(dú)對(duì)圖像進(jìn)行監(jiān)督或非監(jiān)督分類都不能取得良好效果，而在結(jié)合了多次監(jiān)督與非監(jiān)督分類的方法后才較為準(zhǔn)確地生成了城市建成區(qū)范圍圖。

基于圖像分類的城市范圍提取方法在很大程度上減輕了研究人員解譯的工作強(qiáng)度，并能得到較為準(zhǔn)確的結(jié)果。分類前的圖像處理方法多樣，且多內(nèi)置于影像處理軟件中，操作簡(jiǎn)單，效果顯著；另一方面，分類算法中如最大似然分類、馬氏距離分類等逐漸完善，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等更智能的分類算法的出現(xiàn)，使圖像分類結(jié)果更加準(zhǔn)確，也使該方法在提取城市范圍中得到更廣泛的認(rèn)可。

2.3 基于光譜指數(shù)和指數(shù)模型方法

由于地物對(duì)太陽光的反射和吸收存在差異，導(dǎo)致不同波段中的地物反射信息存在差異，研究人員利用這種差異將衛(wèi)星不同波段探測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合運(yùn)算，得到反映研究所需特定信息的指數(shù)，稱之為光譜指數(shù)，而提取這種指數(shù)的特定方法則稱為指數(shù)模型。

基于此方法的城市范圍提取也隨著相關(guān)的光譜指數(shù)和指數(shù)模型如歸一化差異建筑指數(shù)（Normalized Difference Built-up Index， NDBI）[8]、圖像卷積運(yùn)算模型[9]等的發(fā)展而得到大量應(yīng)用。NDBI相對(duì)來說使用最廣泛，它是在對(duì)歸一化植被指數(shù)NDVI經(jīng)過深入研究后的拓展，最早由楊山[10]對(duì)提取無錫市城鄉(xiāng)聚落空間信息而提出，稱之為仿植被歸一化指數(shù)。Y.ZHA[8]等基于TM數(shù)據(jù)的TM4與TM5波段特性，得到表達(dá)式

NDBI=（band5-band4）/（band5+band4）

運(yùn)算后城鎮(zhèn)區(qū)域的亮度值增大，其他區(qū)域的亮度值都減小，其中NDBI>0的部分為城市，NDBI≤0的部分為非城市區(qū)，從而提取出城市范圍。NDBI在分類中也存在不足，鄧文勝等[11]就曾證明其在大面積復(fù)雜區(qū)域的應(yīng)用效果不是很好。基于此光譜指數(shù)的城市范圍方法也在不斷的改進(jìn)，徐涵秋[12]就放棄了單純使用NDBI，同時(shí)利用了NDBI、土壤調(diào)節(jié)指數(shù)SAVI、修正歸一化差異調(diào)節(jié)指數(shù)MNDWI將ETM+數(shù)據(jù)的六個(gè)波段壓縮為呈不相關(guān)的三個(gè)波段，并用譜間信息的相關(guān)性邏輯運(yùn)算，提取出城市建成區(qū)域，且抽樣驗(yàn)證精度達(dá)到 91.3%。

基于光譜指數(shù)和指數(shù)模型方法充分利用了圖像波段間的光譜信息差異，城市范圍確定精度通常高于基于圖像分類方法的結(jié)果。由于此方法充分挖掘了城市地物與非城市地物間光譜信息異同，所以光譜指數(shù)和指數(shù)模型方法的可重用性更加強(qiáng)，適用范圍也更加廣泛。

2.4 基于相關(guān)因素提取方法

城市作為一個(gè)綜合體，其包容的元素多樣，所表現(xiàn)的性質(zhì)從不同的角度觀察也有不同的結(jié)果，因此，除了如上常用的一些方法外，還有一些利用相關(guān)因素間接提取出城市范圍的方法。endprint

基于不透水面的確定來提取城市范圍的方法。廣義的不透水面（Impervious Surface Area，ISA）是指天然或人為建造，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)[13]。目前研究的人工不透水面多指停車場(chǎng)，道路，屋頂，廣場(chǎng)等地物，然而這些地物也是城市的組成部分，再加上如今城市的建設(shè)都離不開人工修建的不透水面，所以對(duì)城市不透水面范圍的確定，在一定程度上可以看作是對(duì)城市范圍的確定。白楊[14]等人已經(jīng)完成了在不透水面的基礎(chǔ)上，用面向?qū)ο蟮姆椒?，?duì)城市建成區(qū)域的提取，得到的城市范圍基本與實(shí)際吻合。

基于地表溫度的確定來提取城市范圍的方法。地表溫度主要受地表覆蓋物影響，由于城市建設(shè)，城市地表主要被水泥等人工化合物取代，導(dǎo)致與農(nóng)田、林地、水體等自然覆蓋物的地表溫度有明顯差異。李昕瑜[15]等人就已經(jīng)通過反演地表亮溫發(fā)現(xiàn)，地表溫度與歸一化不透水面指數(shù)NDISI、NDBI呈正相關(guān)。王躍[16]等更是利用Landsat的熱紅外波段，將反演的亮溫以296K為界，提取出了蘇州市城市范圍。

基于這些相關(guān)因素提取來提取城市范圍的方法突破了以往比較固定的思維，為城市區(qū)域研究提供了一種新的思路。但此方法的不足在于難以驗(yàn)證這些相關(guān)因素和城市范圍之間的聯(lián)系緊密度，因而有時(shí)會(huì)對(duì)準(zhǔn)確提取城市范圍造成較大影響。

3 結(jié)論與討論

城市范圍的提取在對(duì)城市擴(kuò)張、城市總體規(guī)劃、城市生態(tài)環(huán)境等研究中都具有基礎(chǔ)性的作用。隨著對(duì)城市的研究增多，出現(xiàn)了多種多樣的城市范圍提取方法，經(jīng)過對(duì)大量研究的對(duì)比總結(jié)，基于對(duì)各種方法的主體思想或關(guān)鍵步驟的分析，本文將眾多城市范圍提取的方法歸納為人工解譯方法、圖像分類方法、光譜指數(shù)與光譜模型方法以及相關(guān)因素提取方法。

經(jīng)過分類后的對(duì)比還發(fā)現(xiàn)，人工解譯方法提取的相對(duì)精度較高，但進(jìn)度慢，耗時(shí)多；圖像分類方法較人工解譯方法更加便捷，但結(jié)果相對(duì)較差，同時(shí)分類前的影像處理和分類方法的選擇對(duì)分類的結(jié)果有較大的影響；光譜指數(shù)與光譜模型方法在指數(shù)和模型建立之前需要進(jìn)行大量的分析，但其方法適應(yīng)范圍廣，同時(shí)對(duì)城市范圍的提取結(jié)果又有充分的物理依據(jù)；相關(guān)因素提取方法通過對(duì)城市特有的相關(guān)信息的提取來確定城市范圍，此方法思路新穎，發(fā)展前景廣，但相關(guān)因素與城市相關(guān)性的確定將是其研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)。各種方法雖有不同之處，但在研究中往往又相互聯(lián)系，相互補(bǔ)充，使城市范圍的提取朝著更加精確的方向發(fā)展。

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市的擴(kuò)張還將持續(xù)，由此給我們帶來的影響，將會(huì)引起越來越多學(xué)者的關(guān)注。筆者認(rèn)為，隨著遙感信息提取技術(shù)的發(fā)展，多源數(shù)據(jù)的應(yīng)用，以及土地信息數(shù)據(jù)庫的完善，基于遙感的城市范圍研究也必然會(huì)有新的突破。

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