一種基于Sentine-2A影像的高分辨率不透水面提取遙感指數(shù)

張菲菲 阮惠華 許劍輝 趙怡

（1.廣東第二師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)系，廣東 廣州 510303;2.廣東省氣象探測(cè)數(shù)據(jù)中心，廣東 廣州 510080;3.廣州地理研究所//廣東省遙感與地理信息應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室//廣東省地理空間信息技術(shù)與應(yīng)用公共實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510070;4.中國(guó)科學(xué)院 廣州地球化學(xué)研究所，廣東廣州 510640;5.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049）

摘要：以粵港澳大灣區(qū)為研究區(qū)域，以2017年11月1日Sentinel-2A高分辨率多光譜遙感影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，在BAEM指數(shù)基礎(chǔ)上，結(jié)合歸一化建筑物指數(shù)（NDBI）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、歸一化水體指數(shù)（MNDWI）和歸一化裸土指數(shù)（RNDSI），提出一種針對(duì)城市群的高分辨率不透水面綜合指數(shù)（CompositedISI），并利用Otsu算法實(shí)現(xiàn)粵港澳大灣區(qū)空間分辨率為10 m的城市不透水面識(shí)別與提取，并與傳統(tǒng)的NDBI指數(shù)提取的不透水面結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證與對(duì)比。結(jié)果表明，CompositedISI指數(shù)較好地避免單個(gè)指數(shù)提取不透水面時(shí)所面臨的異物同譜等問題。NDBI指數(shù)提取不透水面的總體精度和Kappa系數(shù)分別為86.80%和0.68，CompositedISI指數(shù)提取不透水面的總體精度和Kappa系數(shù)達(dá)到了88.92%和0.74。相比傳統(tǒng)的NDBI指數(shù)，CompositedISI指數(shù)提取的不透水面效果更優(yōu)，這是因?yàn)镃ompositedISI指數(shù)綜合考慮了不透水面與植被、水體、裸體之間差異。

關(guān)鍵詞：粵港澳大灣區(qū);Sentinel-2A;歸一化建筑物指數(shù);不透水面綜合指數(shù)

中圖分類號(hào)：TP75? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）27-0279-06

Abstract： To extract 10-m urban impervious surfaces in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area （GBA）， the cloud-free Sentinel-2A imagery on 1 November 2017 was used in this study. The normalized difference built-up index （NDBI） was examined to the newer Sentinel-2A data for extracting high-resolution impervious surface during this study， and a new composited impervious surface index （CompositedISI） for impervious surfaces extraction has been proposed. Instead of using individual impervious surface index， CompositedISI may make full use of integrated advantages of NDBI， normalized difference vegetation index （NDVI）， modified normalized difference water index （MNDWI）， and ratio normalized difference soil index （RNDSI）. Then， an impervious surface image with the spatial resolution of 10 m was extracted from the CompositedISI image using the Otsus method. Through integration of NDBI， NDVI， MNDWI， and RNDSI， the CompositedISI was able to improve overall accuracy of impervious surface extraction compared to the NDBI method， with the overall accuracy of 88.92% and a Kappa value of 0.74. The overall accuracy and Kappa of the impervious surface extracted from the NDBI were 86.80% and 0.68， respectively. Results indicate that the CompositedISI was more accurate at mapping high-resolution impervious surfaces when applied to Sentinel-2A imagery as compared to the NDBI method.

Key words： Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area;Sentinel-2A;Normalized difference built-up index;Composited impervious surface index

城市不透水面是指城市中各種不透水建筑材料所覆蓋的表面[1]，現(xiàn)已變成了城市環(huán)境變化和人地相互作用的指示器與重要驅(qū)動(dòng)力，是城市生態(tài)環(huán)境規(guī)劃與保護(hù)的關(guān)鍵依據(jù)。不透水面的增加會(huì)影響城市的水循環(huán)，導(dǎo)致洪澇、內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的增加[2]，影響地表蒸騰以及感熱潛熱的存儲(chǔ)和交換、形成更加強(qiáng)烈的城市局地氣候，從而進(jìn)一步加劇城市“熱島”的形成，導(dǎo)致城市生態(tài)系統(tǒng)的惡化[3-5]。因此，準(zhǔn)確估算與提取高精度的精細(xì)不透水面信息對(duì)建設(shè)中國(guó)新型城鎮(zhèn)化、生態(tài)城市、海綿城市有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

隨著衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的不透水面遙感提取方法被相繼提出。當(dāng)前，利用遙感技術(shù)提取不透水面信息的方法主要包括回歸方法[6， 7]、光譜解混分析法[8-10]、指數(shù)法[11-13]、影像分類法[14，15]等。光譜解混分析方法主要致力于解決中低分辨率影像中存在的混合像元問題[16， 17]。由于其線性關(guān)系對(duì)地物的解釋能力強(qiáng)，且結(jié)果可靠，線性光譜混合分析模型（Linear Spectral Mixture Analysis，LSMA）是目前最為常用的光譜混合分析模型[8， 9， 18]。然而，在LSMA 中，僅僅用1或2個(gè)固定端元無法有效地代表城市中各種不透水面物質(zhì)，使得很多裸土?xí)煸诓煌杆嫘畔⒅?有限的多光譜影像的光譜分辨率不能有效地獲取代表純凈像元的端元光譜特征[19]。分類回歸樹（classification and regress tree，CART）的方法首先通過高分辨率的數(shù)據(jù)建立訓(xùn)練樣本，然后通過回歸樹的方法來對(duì)中低分辨率大范圍的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)[20， 21]。但結(jié)果的準(zhǔn)確性很大程度上依賴于高質(zhì)量的訓(xùn)練樣本[20]。指數(shù)法是通過遙感光譜指數(shù)來增強(qiáng)和提取不透水面信息，可以自動(dòng)、快速地提取大范圍的不透水面。常用的提取不透水面的光譜指數(shù)包括：歸一化不透水面指數(shù)NDISI（Normalized Difference Impervious Surface Index）[1]、城市指數(shù)UI（Urban Index）[12]、歸一化建筑物指數(shù)NDBI（Normalized Difference Built-up Index）[22]、IBI指數(shù)（Index-based Built-up Index）[23]、修正的歸一化不透水面指數(shù)MNDISI（Normalized Difference Impervious Surface Index）[24]、NDII指數(shù)（Normalized Difference Impervious Index）[25]、EBBI指數(shù)（Enhanced Built-up， and Bareness Index）[26]、BCI指數(shù)（Biophysical Composition Index）[27]以及CBI指數(shù)（Combinational Built-up Index）[28]等。這些指數(shù)都可以用于遙感不透水面提取，并取得了一定的效果。

總的來說，用于不透水面提取的方法很多，但上述大部分方法主要集中于基于中、低分辨率影像的大區(qū)域不透水面制圖。許多算法都應(yīng)用到中紅外、熱紅外這些有利于建筑不透水面識(shí)別的光譜波段。但是現(xiàn)有的高分辨率影像中除了少數(shù)具有中紅外波段外，大部分只有可見光和近紅外波段，從而限制了這些方法的使用。當(dāng)前針對(duì)高分影像開發(fā)的算法還很少，這給高分辨率影像不透水面提取帶來較大的困難[19]。

Sentinel-2衛(wèi)星是全球環(huán)境與安全監(jiān)視系統(tǒng)（GMES）中的多光譜遙感成像任務(wù)，該任務(wù)的實(shí)施由歐洲委員會(huì)和歐空局共同執(zhí)行。該任務(wù)用于對(duì)全球陸地狀況的監(jiān)測(cè)，可用于農(nóng)業(yè)估產(chǎn)，勘察土壤和水的覆蓋，內(nèi)陸河道和海岸地區(qū)。Sentinel-2包括兩顆A和B星，可以每5天實(shí)現(xiàn)對(duì)全球一次觀測(cè)，相較于Landsat 8衛(wèi)星具有較高的空間分辨率和重訪能力。Sentinel-2A/2B衛(wèi)星已被廣泛應(yīng)用于水體提取、農(nóng)作物監(jiān)測(cè)和不透水面蓋度提取，取得了不錯(cuò)效果。Sentinel-2 影像數(shù)據(jù)已應(yīng)用于葉面積指數(shù)反演、監(jiān)視植被健康、水體提取、不透水面蓋度提取等[29-33]（鄭陽等，2017;謝巧云，2017;方燦瑩等，2017;Yang et al.，2017;Du et al.，2017）。就目前來看，針對(duì)高分辨率的Sentinel-2影像數(shù)據(jù)自動(dòng)提取城市不透水面信息的遙感指數(shù)，目前還沒有相關(guān)的成果發(fā)表。

本研究以粵港澳大灣區(qū)為研究區(qū)域，2017年11月1日Sentinel-2A無云遙感影像為數(shù)據(jù)源，對(duì)BAEM在算法上進(jìn)行改進(jìn)，提出一種針對(duì)城市群的高分辨率不透水面綜合指數(shù)（CompositedISI），并利用Otsu算法提取粵港澳大灣區(qū)10 m分辨率的不透水面。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)

本研究以粵港澳大灣區(qū)為研究區(qū)域（東經(jīng)112°～115°，北緯21.5°～24°）進(jìn)行高分辨率不透水面提取研究，如圖1所示?；浉郯拇鬄硡^(qū)海陸兼?zhèn)洌雍＝换?，涵蓋了珠三角9市（廣州、深圳、東莞、佛山、中山、珠海、江門、惠州和肇慶）和香港、澳門2個(gè)特別行政區(qū)。40多年的高速發(fā)展，粵港澳大灣區(qū)城鎮(zhèn)化高度發(fā)達(dá)，土地?cái)U(kuò)張明顯，建設(shè)用地面積增加顯著，其中建設(shè)用地面積由2000年的4486 km2增長(zhǎng)至2016年的6442 km2，人口約7000萬[34]，是國(guó)家建設(shè)世界級(jí)城市群和參與全球競(jìng)爭(zhēng)的重要空間載體，也是世界上最具發(fā)展?jié)摿Φ臑硡^(qū)之一。

1.2 Sentinel-2A影像

本研究以Sentinel-2遙感影像為數(shù)據(jù)源，提取粵港澳大灣區(qū)空間分辨率為10 m的城市不透水面。Sentinel-2是高分辨率多光譜成像衛(wèi)星，搭載多光譜成像儀MSI（multi spectral? instrument），可用于陸地監(jiān)測(cè)，可提供植被、土壤和水覆蓋、內(nèi)陸水路及海岸區(qū)域等圖像，還可用于緊急救援服務(wù)。Sentinel-2包括2A和2B兩顆衛(wèi)星，重訪周期5天。Sentinel-2A包括從可見光和近紅外和短波紅外通道覆蓋13個(gè)光譜波段，空間分辨率分為10 m、20 m和60 m，如表1所示。本研究選取2017年11月1日無云的Level-1C Sentinel-2A影像數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于Copernicus Open Access Hub（https：//scihub.copernicus.eu）。利用Sen2cor軟件包對(duì)Sentinel-2A的Level-1C產(chǎn)品進(jìn)行大氣校正、拼接等預(yù)處理，并將上述影像數(shù)據(jù)統(tǒng)一投影到UTM/WGS84中。采用最鄰近插值方法對(duì)空間分辨率為20m的近紅外波段（NIR，Band 8b）和中紅外波段1（SWIR1，Band 11）進(jìn)行空間插值處理，得到空間分辨率為10m的NIR和SWIR1波段反射率。

2 研究方法

2.1不透水面綜合指數(shù)

BAEMOLI指數(shù)是由Bhatti和Tripathi針對(duì)Landsat 8 OLI影像數(shù)據(jù)提出的不透水面綜合指數(shù)[35]。BAEMOLI指數(shù)結(jié)合了歸一化建筑指數(shù)（NDBI）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)（MNDWI），綜合考慮了不透水面與植被和水體之間的差異，能夠快速、自動(dòng)地提取不透水面，并且在不透水面提取過程中不需要掩膜水體。BAEMOLI指數(shù)的計(jì)算公式為：

式中，[NDVIOLI]為利用Landsat 8近紅外波段（NIR）和紅波段（Red）計(jì)算的歸一化植被指數(shù);[MNDWIOLI]表示利用Landsat 8綠波段（Green）和中紅外波段1（SWIR1）計(jì)算的改進(jìn)歸一化水體指數(shù);[NDBIOLI]為歸一化建筑物指數(shù)，利用Landsat 8的NIR、SWIR和熱紅外波段（TIR）聯(lián)合計(jì)算得到：

[NDBIOLI=1stPCAof Bands6，7+1stPCAof Bands10，11-Band 51stPCAof Bands6，7+1stPCAof Bands10，11+Band 5]? ? （2）

式中，[1stPCAof Bands6，7]表示Landsat 8 的SWIR1和SWIR2的第一主成分，[1stPCAof Bands10，11]表示Landsat 8 的熱紅外波段10和11的第一主成分，Band 5表示Landsat 8的NIR波段。然而，由于Sentinel-2A影像數(shù)據(jù)并沒有熱紅外波段，BAEMOLI指數(shù)并不適用于Sentinel-2A提取10 m分辨率的不透水面。參考BAEMOLI指數(shù)，本研究基于NDBI、NDVI、MNDWI和RNDSI（歸一化裸土指數(shù)）構(gòu)建出一個(gè)基于Sentinel-2A高分辨率遙感影像的城市不透水面綜合指數(shù)：

式中，[NDBInor]、[MNDWInor]、[NDVInor]和[RNDSInor]為經(jīng)過歸一化處理的歸一化建筑指數(shù)（NDBI）、歸一化水體指數(shù)（MNDWI）、歸一化植被指數(shù)（NDVI）和相對(duì)歸一化裸土指數(shù)（RNDSI）。利用Sentinel-2A的SWIR1和NIR波段反射率計(jì)算NDBI[36]，并對(duì)NDBI指數(shù)進(jìn)行歸一化處理：

式中，[TC1nor]表示歸一化的裸土亮度信息（Soil Brightness）。采用Landsat 8穗帽變換計(jì)算系數(shù)，結(jié)合Sentinel-2A影像的藍(lán)波段、綠波段、紅波段、近紅外波段和中紅外波段等6個(gè)波段信息計(jì)算Sentinel-2A影像的裸土亮度信息[TC1nor]：

結(jié)合Sentinel-2A遙感影像的6個(gè)波段信息，利用式（3）計(jì)算研究區(qū)不透水面綜合指數(shù)，獲取高分辨率的城市不透水面綜合指數(shù)影像;利用Otsu算法對(duì)高分辨率的城市不透水面綜合指數(shù)影像進(jìn)行閾值提取[39]：

式中，m1和m0分別為影像中屬于不透水面和透水面像元的平均值，m為整幅影像像元平均值，w1和w0分別為影像中屬于不透水面和透水面的比例。

結(jié)合式（15）提取的閾值，對(duì)高分辨率的城市不透水面綜合指數(shù)影像進(jìn)行二值化處理，得到二值分割后的高分辨率城市不透水面影像IS（Impervious Surface）：

式中，（i，j）表示不透水面綜合指數(shù)影像的像素行列號(hào)，threshold為Otsu閾值分割方法自適應(yīng)選取的分割閾值。

2.2精度評(píng)價(jià)

不透水面綜合指數(shù)提取的結(jié)果是不透水面和非不透水面的分類信息，可以采用傳統(tǒng)的混淆矩陣和Kappa系數(shù)來檢驗(yàn)分類精度。本研究通過Google高分影像進(jìn)行交叉驗(yàn)證并隨機(jī)選擇均勻分布的5000個(gè)樣本（如圖2所示），采用總體精度、Kappa系數(shù)、生產(chǎn)者精度和使用者精度評(píng)價(jià)城市不透水面綜合指數(shù)提取的精度。

3 結(jié)果與分析

結(jié)合Sentinel-2A遙感影像數(shù)據(jù)，本研究分別采用CompositedISI和NDBI指數(shù)提取空間分辨率為10 m的粵港澳大灣區(qū)不透水面，結(jié)果如圖3所示。從圖3可以看出，CompositedISI和NDBI指數(shù)能較好地提取粵港澳大灣區(qū)的不透水面，不透水面具有類似的倒U型空間分布，主要分布在廣州、東莞、深圳、香港特別行政區(qū)、佛山、中山、珠海。然而，在肇慶的森林、裸土地區(qū)，NDBI會(huì)把部分屬于植被、土壤的像元被劃分為不透水面，而CompositedISI具有較好的結(jié)果，如圖3左上角所示。

為了更客觀地分析高分辨率不透水面提取結(jié)果，本研究采用總體精度OA（Overall Accuracy）、Kappa系數(shù)、生產(chǎn)者精度（Producers Accuracy）和使用者精度（Users Accuracy）比較CompositedISI和NDBI提取精度，精度結(jié)果如表2所示。由表2可以看出，NDBI的總體精度和Kappa系數(shù)分別為86.80%和0.68，生產(chǎn)者精度達(dá)到91.88%，而使用者精度僅有66.71%;而CompositedISI的總體精度和Kappa系數(shù)都比NDBI高，達(dá)到了88.92%和0.74?？偟膩碚f，CompositedISI用于提取空間分辨率為10 m的城市不透水面是可行的，精度也比較理想。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本研究提出的方法提取粵港澳大灣區(qū)城市群不透水面提取情況，對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行分區(qū)可視化。選擇3個(gè)典型樣區(qū)，分別為建筑物密集區(qū)域、森林區(qū)域和農(nóng)田區(qū)域，如圖4所示，其中圖4a為高分遙感影像，圖4b為本研究提出的CompositedISI指數(shù)提取的不透水面，圖4c為傳統(tǒng)NDBI指數(shù)提取的不透水面。

從圖4可以看出，CompositedISI指數(shù)和NDBI都能較好地提取不透水面。NDBI提取的結(jié)果存在一些不足，在樹木冠層覆蓋比較大的道路或河流沿岸，有部分植被覆蓋的像元被分成了不透水面;在森林區(qū)域，部分裸地像元被劃分為不透水面（如圖4c所示），這是不合理的。這是因?yàn)镹DBI不能很好地區(qū)分不透水面和裸土。CompositedISI指數(shù)能夠從植被、水體、裸土中較好地提取不透水面，道路也能較好地提取。這是因?yàn)楸狙芯刻岢龅母叻直媛蔆ompositedISI指數(shù)考慮了不透水面與植被、水體、裸體之間的差異，避免了NDBI指數(shù)提取不透水面時(shí)所面臨的異物同譜等問題。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】