利用影像紋理和陰影信息提取城市不透水面的方法
——以咸陽市為例

黃曦濤，李懷恩，張　瑜，白　穆

(1. 西安理工大學西北旱區(qū)生態(tài)水利工程國家重點實驗室培育基地，陜西 西安 710048；2. 陜西省基礎地理信息中心，陜西 西安 710054； 3. 陜西測繪地理信息局，陜西 西安 710054)

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利用影像紋理和陰影信息提取城市不透水面的方法

——以咸陽市為例

黃曦濤1,2，李懷恩1，張瑜3，白穆2

(1. 西安理工大學西北旱區(qū)生態(tài)水利工程國家重點實驗室培育基地，陜西 西安 710048；2. 陜西省基礎地理信息中心，陜西 西安 710054； 3. 陜西測繪地理信息局，陜西 西安 710054)

利用2012年的咸陽市資源三號衛(wèi)星影像，同時利用光譜信息和紋理信息對咸陽市的地表進行監(jiān)督分類，使用閾值和開閉運算提取陰影，并通過TM影像提取NDBI等指數(shù)輔助歸類，優(yōu)化分類結果，提高提取不透水層信息的準確率，旨在為城市合理布局，減少城市內澇等提供基本信息。研究結果表明，利用多源遙感衛(wèi)星影像，同時考慮光譜和紋理信息的分類方法進行不透水面的提取精度提高了17.2%，對陰影檢測和歸類處理提取精度進一步提高了2.7%，方法簡便可行，結果穩(wěn)定可靠；咸陽市研究區(qū)地表不透水率為30.73%，不透水率相對較低，城市生態(tài)環(huán)境較好；不透水面主要分布在渭河以北老城區(qū)。

不透水面；光譜；紋理；陰影；不透水率

不透水面是指能阻止水滲透到地表下層面的硬化地表。諸如屋頂、廣場、瀝青或水泥的道路及停車場等人工不透水面是城市地區(qū)的典型特征，在城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村之間存在顯著差別，是與城市水文過程、水質面源污染及城市植被制圖等研究有關的重要參數(shù)[1-3]。不透水面積與城市總用地面積的比值不透水率，常出現(xiàn)于城市水文、水質、面源污染及城市植被制圖等研究中，既可作為城市化程度的指標，也可作為城市生態(tài)環(huán)境的指標，在城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村之間存在顯著差別。已有的研究結果表明，不透水面的增加會提高城市內澇和城市連片區(qū)域下沉風險，對水質量、小區(qū)域氣候、生存環(huán)境都會產生負面影響。

隨著遙感技術的快速發(fā)展及中高分辨率遙感平臺的大量普及，我國對于城市用地不透水性的研究也逐漸增多，傳統(tǒng)不透水層地面調查需要投入大量人力物力，不適用于大范圍作業(yè)[4]。目前利用中高分辨率遙感影像開展不透水地面提取方法的研究已經(jīng)成為熱點。Slonecker等總結出不透水地面的遙感提取方法主要包括解譯法、光譜法和建模法[5]。近年來，國內基于中高空間分辨率遙感影像提取不透水地面的方法主要有圖像像元分類法、亞像元分類法、決策樹模型法和線性光譜混合分析法等，但在樣本訓練區(qū)的選擇及精度提升上存在較大難度。同時，有限的光譜信息無法為分類提供更多信息，大量地面陰影對地物的遮擋嚴重影響到分類精度。而圖像空間分辨率的提高，使紋理特征表現(xiàn)得越來越明顯，對分類能起到重要作用。因此，本文基于2012年咸陽市城區(qū)內資源三號和TM衛(wèi)星影像，利用光譜和紋理信息進行地表分類及陰影檢測和歸類研究，完成咸陽市不透水面的提取，旨在提高精度，為城市內澇等進一步研究奠定基礎，并為國產影像的應用進行探索。

一、數(shù)據(jù)預處理

本文選用2012年11月的資源三號遙感衛(wèi)星(ZY-3)影像為數(shù)據(jù)源，包括2.5m分辨率的全色波段和10m分辨率的多光譜藍、綠、紅和近紅外4個波段。經(jīng)過對研究區(qū)影像進行正射糾正、全色與多光譜影像(藍、綠、紅3個波段合成)配準、主成分變換法融合后按照咸陽市中心外擴對影像進行裁剪，提取陜西省咸陽市(秦都區(qū)和渭城區(qū))建成區(qū)為研究區(qū)面積約179.41km2。

二、研究方法

1. 基于光譜的監(jiān)督分類

本文對影像的土地利用分類按水泥建筑、地草、喬灌、裸地、金屬篷房、水體、陰影7類進行劃分，使用ERDAS9.3軟件對研究區(qū)預處理后的影像進行監(jiān)督分類[6]，分類結果如圖1所示。

圖1　基于光譜的監(jiān)督分類

分類后利用ERDAS9.3軟件的AccuracyAssessment功能在原始分類圖像上隨機產生256個點，通過隨機點的實際類別與監(jiān)督分類后圖像上的類別進行統(tǒng)計分析，得到分類精度為74.22%，Kappa系數(shù)為0.674 4。由此可見，僅僅基于光譜信息的分類精度較低，不利于不透水層提取。

2. 基于光譜信息與紋理信息的不透水層提取

(1) 主成分分析[7]

為減少計算工作量，隔離噪聲并減少數(shù)據(jù)集維數(shù)，先對研究區(qū)融合影像進行主成分分析，獲取互不相關的主成分波段。各個主分量所占的信息量百分比分別為：前兩個主分量占數(shù)據(jù)信息量的99.34%，幾乎涵蓋了所有信息；第三、四主分量占信息量的0.66%，幾乎全是噪聲，故本次研究將第三、四主分量剔除。

(2) 紋理提取

本文采用ENVI5.0軟件中的Texture紋理分析模塊(co-occurrencemeasures)對研究區(qū)影像的前兩個主分量按照灰度共生矩陣[8-9]的方法進行紋理分析，提取的研究區(qū)紋理特征影像如圖2所示(以第二主分量為例)。

(3) 結合光譜信息與紋理信息的地表分類

經(jīng)過反復試驗，發(fā)現(xiàn)遙感影像的8個紋理特征分量中，Mean分量包含的信息數(shù)據(jù)最為豐富，對后期的分類能夠起到積極作用，故本文將采用ZY-3影像的1、2、3波段(藍、綠、紅)及前兩個主分量的Mean特征分量，組成包含5個波段信息的影像。分類結果如圖3所示。

3. 陰影提取與歸類

(1) 陰影檢測

影像上的陰影主要是由于光照不足造成相應區(qū)域影像亮度小及信息缺乏，即相當于在陰影區(qū)域的景物反射函數(shù)上乘以一個較小的光照亮度函數(shù)。陰影區(qū)域檢測算法包括3個步驟：

圖2　紋理特征圖像

圖3　基于光譜和紋理合成的分類結果

1) 將影像從RGB顏色空間轉換到包含亮度信息的HSI顏色空間，結果如圖4所示。

圖4　RGB色彩空間轉換HSI色彩空間結果

2) 基于影像亮度的直方圖分析進行閾值處理，確定陰影亮度閾值并分離陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域，完成陰影區(qū)域和非陰影區(qū)域分離。對亮度I(x，y)作如下閾值處理

(1)

式中，I(x，y)為影像亮度；K為陰影閾值，代表非陰影區(qū)和陰影區(qū)的光照亮度，經(jīng)試驗閾值設定為0.117提取效果最佳。提取結果如圖5所示。

圖5　閾值設定及陰影提取效果

3) 由于I(x，y)中含有未被去除的地物反射特性信息，只根據(jù)陰影的光照亮度值是無法把陰影區(qū)域完全分離出來的。因此，對I(x，y)陰影數(shù)據(jù)進行數(shù)學形態(tài)學的開閉運算[10]，用帶條件的腐蝕(邊界向內收縮，消除小且無意義的物體)、膨脹(物體與背景點合并，填補空洞)運算，可以進一步分離陰影區(qū)確定最終的陰影范圍。為了去掉地物的反射信息而只近似保留光照函數(shù)信息，選擇基于灰度形態(tài)學的濾波算法來分離亮度的低頻信息

I(x,y)=fo(fc(I(x,y),g),g)

(2)

式中，x、y為影像坐標；I(x，y)為影像陰影； fc為閉運算； fo為開運算；g為結構元素。本次試驗取3×3矩陣。綜上，對影像陰影進行開閉運算后的陰影檢測結果如圖6所示。

圖6　陰影檢測結果

(2) 陰影歸類

獲取陰影區(qū)域后增強對比度發(fā)現(xiàn)城市陰影內部主要由硬化平地和植被組成，由于兩種地類之間的紋理存在明顯區(qū)別，因此需要繼續(xù)使用紋理合成影像對陰影區(qū)域進行監(jiān)督分類，再通過LandsatTM數(shù)據(jù)提取NDBI、MNDWI、NDVI指數(shù)輔助解決陰影的歸類問題。最終得到的陰影部分分類結果如圖7所示。

圖7　陰影分類(植被和不透水層)成果

4. 不透水層提取結果與精度評價

對獲取的分類信息進行劃分：水泥建筑、金屬篷房為不透水層，地草、喬灌、裸地、水體為透水層，陰影中硬化平地為不透水層，植被為透水層，得到咸陽市城市不透水層分布，結果如圖8所示。

通過實地取樣100點，對獲取的分類數(shù)據(jù)進行檢測，基于光譜和紋理合成影像的分類精度為91.42%，Kappa系數(shù)為0.887 7，比原始影像提高了17.2%和0.213 3，考慮陰影歸類后，分類精度為94.12%，Kappa系數(shù)為0.899，比原始影像提高了2.7%和0.011 3。

三、結果分析

通過在ArcGIS9.3中對咸陽市研究區(qū)不透水層數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，可得本次不透水層研究區(qū)總面積接近179.41km2，不透水層面積約為55.25km2，研究區(qū)不透水率為30.80%；考慮到研究區(qū)外圍主要為農村耕地，因此使用咸陽市城區(qū)范圍(基于遙感影像獲取具有城市景觀特征，符合城市形態(tài)的區(qū)域)作為統(tǒng)計單元計算，咸陽市城區(qū)面積53.22km2，城區(qū)內不透水面積接近27.66km2，咸陽市城區(qū)內部不透水率接近51.97%(如圖9所示)，城區(qū)外圍城鄉(xiāng)接合部區(qū)域不透水率接近21.86%，其中，不透水層主要分布在渭河以北秦都、渭城老城區(qū)，透水層主要分布在城鄉(xiāng)結合區(qū)域。這主要是因為城區(qū)渭河以北核心區(qū)人口稠密，建筑硬化表面密度較其他區(qū)域更高，渭濱街辦和東部石橋鄉(xiāng)往東大部區(qū)域為城鄉(xiāng)接踵而至合部，工礦企業(yè)居多，但內部非硬化地表仍然保持較高的比例，另外渭河以南由于近年受房地產、教育等產業(yè)的快速發(fā)展影響，硬化地表比例上升明顯，在渭河咸陽湖段以南偏東方向由于開發(fā)強度較弱，現(xiàn)階段不透水地面比例還保持在較低的水平。

四、結論與討論

本文結合紋理和光譜特征進行不透水面信息的自動提取及基于閾值法和開閉運算對陰影進行檢測和歸類，有效提高了基于中等分辨率國產衛(wèi)星影像提取不透水面信息的精度。根據(jù)美國城市平均水平中高密度居住用地的不透水率為30%～65%[11]的評

價指標來看，咸陽市城區(qū)平均不透水率仍處于相對較低的水平，利于城市生態(tài)環(huán)境保持在較好水平。此外，本研究能夠為下一步開展城市水文模擬、城市內澇等研究提供下墊面參數(shù)，為城市土地利用規(guī)劃提供參考。咸陽市主城區(qū)地表不透水狀況應通過適當增加植被、水體等合理規(guī)劃的方法進一步改善,減少城市內澇發(fā)生的概率，從而改善人居環(huán)境。

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ExtractionMethodofImperviousSurfaceInformationinCitybyTexturesandShadows——TakingXianyangCityasanExample

HUANGXitao，LIHuaien，ZHANGYu，BAIMu

2015-06-16

黃曦濤(1981—)，男，工程師，主要從事測繪地理信息技術應用及相關管理工作。E-mail：huangxitao_81@126.com

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0494-0911(2016)05-0080-04

引文格式： 黃曦濤，李懷恩，張瑜，等. 利用影像紋理和陰影信息提取城市不透水面的方法—以咸陽市為例[J].測繪通報，2016(5)：80-83.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0161.