基于遥感的合肥市不透水层覆盖度研究

2018-07-10高学武李茂林曹艳陈立君黄仁庆方刚

商丘师范学院学报 2018年9期

高学武，李茂林，曹艳，陈立君，黄仁庆，方刚

(宿州学院环境与测绘工程学院，安徽宿州 234000)

0　引　言

随着城市经济的快速发展，城市化进程的不断加快，城市最突出的变化是城市不透水层面积不断增加.不透水层被定义为屋顶、沥青、水泥道路、停车场等具有不透水性的地物表面[1]，随着城市不透水面的不断增加，城市热岛效应及水质面源污染也会不断加剧，城市不透水面是表征城市环境的一个重要因子，也是衡量城市化水平的一个重要指标[2].城市地表同种地物光谱变异强烈，给终端单元选取带来较大的不确定性，直接影响线性光谱混合模型对各端元分量的拟合精度[3].目前，利用遥感技术估算城市不透水层的方法大致分为五类：(1)用其他地类(如植被)和不透水面关系获取不透水面信息.(2)使用最小噪音(MNF)变换和线性光谱分解模型(LSMA)估算不透水面面积.(3)通过将影像分类结果和其他数据生成的不透水面系数进行解算获取不透水面面积.(4)通过影像分类，手工或半自动获取不透水面信息.(5)利用主成分分析(PCA)融合算法获取不透水面信息[4].前两种方法是基于VIS模型.在此之前，周纪、张道卫[5]、金晶[6]等也进行了类似研究.合肥市作为安徽省省会，对其进行城市不透水面信息研究是十分重要的.作者在参考前人研究成果的基础上，利用Landsat 8卫星数据和徐涵秋提出的归一化差值不透水指数(NDISI)模型[7]，提取合肥市城市不透水面信息，并对合肥市城市不透水层覆盖度进行分析.

1　研究区概况及数据来源

1.1　研究区概况

合肥市地处长江和淮河之间，位于116°41′-117°58′E，30°57′-32°32′N间，面积为11900 km2，其中巢湖水域面积为809.4 km2，市区总面积为838.52 km2，本文研究区为合肥市市区及其县区，由于2017年合肥市进行了行政区划调整，研究区也做了相应调整，如图1所示.

图1　合肥市行政区划图Fig.1　Map of the administrative divisions of Hefei

图2　研究区影像图Fig.2　Image of study area

1.2　数据来源

2013年美国成功发射Landsat-8卫星.由于Landsat-8卫星OLI影像能提供更大的灰度值区间，使不同土地覆盖类型的区分更加明显，能明显提升水体、不透水层、耕地和裸土分类精度[8].TIRS主要用于收集地球两个热区地带的热量流失，目标是了解所观测地带的水分消耗.论文采用的遥感数据是2017年4月23日Landsat8卫星影像，天气晴好，轨道号为121-38，云量为0%.由于Landsat 8数据已进行几何校正，因此只需对其进行辐射定标和大气校正，利用合肥市矢量边界图裁剪出合肥市影像图，其影像大小为4021×6097像元，研究区影像图如图2所示.

2　研究方法

徐涵秋在研究不透水层时发现，不透水面在热红外波段具有较高的辐射率，而在近红外波段具有较低的反射率，可利用热红外波段与复合波段比值运算来增强不透水面信息，在此基础上提出归一化差值不透水面指数(Normalized Difference Impervious Surface Index，NDISI)，并将其在福州、厦门地区实验成功.归一化差值不透水面指数的计算原理：在多光谱波段内分别找出对不透水层辐射最强波段和最弱波段，将辐射弱者作为分母，强者作为分子.为了去除水体对不透水层信息的影响，将改进型归一化水体指数(MNDWI)加入NDISI指数中的弱反射波段[7]，即：

(1)

公式(1)中RG为绿色波段反射值，是Landsat8卫星OLI影像第3波段.

(2)

公式(2)中RNIR、RMIR和RTIR分别为Landsat8卫星近红外波段、中红外波段和热红外波段反射值.在Landsat 8卫星OLI影像中：NIR是第5波段，MIR是第6波段；在Landsat 8卫星TIRS影像中：TIR是第10波段[9].在公式(2)中，由于水体在可见光波段中的反射率要低于不透水层，所以将改进型归一化水体指数(MNDWI)加入NDISI指数中的弱反射波段.为了避免出现分子太小和分母太大而造成指数偏低的状况，特将弱反射组值(MNDWI+RNIR+RMIR)除以3，使不透水层信息值为正值，植被、沙土和水体信息值均为负值，扩大不透水层和植被、沙土、水体的反差，抑制这些背景地物信息，从而增强不透水面信息.NDISI指数的缺点在于其所使用的热红外波段分辨率较低，虽与多光谱波段的混合计算起到了一定融合细化作用，仍加剧了中分辨率影像的混合像元现象.克服这一问题的思路是先对热红外波段影像进行细化，然后再计算该指数，可明显提高NDISI影像的清晰度[10].

NDISI具有归一化指数特征，NDISI值介于-1和1之间，如果取“0”值作为阈值，则大于“0”的值是被增强的不透水层信息，受抑制的其他地物值要小于或等于“0”.对NDISI反演的结果进行归一化处理，使其值介于0-1之间，其结果可作为城市不透水面盖度.

3　合肥市归一化差值不透水面指数的计算与分析

在参考和借鉴前人研究成果的基础上，以Landsat8卫星影像为数据源，利用归一化差值不透水面指数(NDISI)、公式(1)和公式(2)来计算合肥市城市不透水面信息，计算结果如图3所示.由图3可知，合肥市NDISI指数大于0的范围(即城市不透水信息)主要分布在城市建成区、平原区和河流两侧.

在前面图像处理的基础上，将NDISI指数值进行归一化处理，使其值统一到0-1间，归一化结果可作为合肥市城市像元的不透水面盖度，2017年合肥市城市不透水面盖度如图4所示.利用ENVI软件的统计功能，经统计得到合肥市2017年平均不透水盖度为6.22%.

图3　2017年NDISI指数图Fig.3　2017 NDISI index chart

图4　2017年合肥市不透水盖度图Fig.4　Impervious coverage of Hefei city in 2017

图5　基于NDISI的不透水面二值化结果图Fig.5　Two value map of impervious surface Based on NDISI

图6　研究区不透水盖度分布图Fig.6　Coverage of impervious surface chart in study area

为了更直观地了解不透水面盖度在合肥市区的分布，在ENVI5.3软件中，以“0”值作为阈值进行二值化处理，结合合肥市实际情况，将合肥市不透水面盖度分为不透水层、水体、植被、裸土等四类，分类结果如图5和图6所示.由图5可知，研究区不透水层主要分布在城市建成区，透水层主要分布在市郊及县城，而且分布相对集中.

在ENVI5.3软件中，利用“Class Statistics”功能统计出合肥市2017年不透水层面积，统计结果见表1.

表1　2017年合肥市不透水盖度

由表1可知，2017年合肥市城市不透水层面积为739.35 km2，透水层面积为11154.1 km2，为了更详细地了解不透水层盖度在空间上的分布特征，通过ENVI掩膜功能计算出研究区各个区县范围内的不透水层盖度，计算结果见表2.

表2　2017年合肥市各区县不透水层盖度

合肥市市区的不透水层盖度明显高于郊区，城市中心的不透水层盖度最高，且由市中心老城区向外，各县不透水层面积均有所增加.主要是由于合肥市近几年城市化快速发展，城市不断向外扩张所致，城市内的居民区、地铁线路、工厂等建设，使不透水层明显增多.由表2可知，在研究区范围内，合肥市的不透水层盖度最高，比例达27.8%，庐江县的不透水层盖度最低，比例只有2.9%，肥东县、肥西县和长丰县不透水层盖度比例基本持平.