武漢市2015年不透水面的提取及其空間自相關分析

袁修柳++楊昆++王保云

摘要：利用分類回歸樹（CART）從高分一號遙感影像提取武漢市2015年不透水面，總體精度為94.17%，Kappa系數為0.898 6，滿足精度要求。然后通過Moran指數I和Moran散點圖對武漢市13個城區的不透水面蓋度進行了空間自相關分析。結果表明，Moran指數為0.241 2，高度顯著，說明武漢市13個城區的不透水面蓋度存在較強的正向空間自相關。同時，位于武漢市中部的武昌區、青山區、江岸區、江漢區、漢陽區和硚口區都位于Moran散點圖的第一象限，說明武漢市不透水面在中部地區高度集聚；其他7個城區位于第二象限，說明這7個城區的不透水面蓋度較低且呈離散分布。總體而言，武漢市2015年13個城區不透水面蓋度存在較強的空間自相關，且中部高，四周低，與實際情況基本一致。

關鍵詞：武漢市；不透水面；分類回歸樹；空間自相關；Moran指數；Moran散點圖

中圖分類號：TP79 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2017）09-1642-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.09.011

Extraction of Impervious Surfaces and Their Spatial Autocorrelation Analysis of Wuhan City in 2015

YUAN Xiu-liu1，2，YANG Kun2，WANG Bao-yun2

（1.School of Tourism and Geographical Sciences， Yunnan Normal University， Kunming 650500， China； 2.GIS Technology Research Center of Resource and Environment in Western China， Ministry of Education， Kunming 650500， China）

Abstract： The impervious surfaces of Wuhan in 2015 were extracted from the GF1 remote sensing image by the classification and regression tree （CART）. The Overall accuracy was 94.17%， and Kappa coefficient was 0.898 6. Then spatially autocorrelation analysis of the impervious surface coverage of 13 regions of Wuhan was carried out by Moran index and Moran scatter plot. The results showed that Moran index was 0.241 2， and reached highly significant， which indicated that there was a strong positive spatial autocorrelation in impervious surface coverage of 13 areas of Wuhan. Meanwhile， Wuchang district， Qingshan district， Jiangan district， Jianghan district， Qiaokou district and Hanyang district in the central of Wuhan were located in the first quadrant of Moran scatter plot， indicating the impervious surfaces of Wuhan highly concentrated in the central region； other seven regions in the second quadrant， indicating that impervious surface coverage of these seven area were low and presented discrete distribution. Overall， the impervious surface coverage of 13 regions in Wuhan in 2015 has strong spatial autocorrelation， and the center areas were high， and around areas were low， this tendency basically was consistent with the actual situation.

Key words： Wuhan city； impervious surface； the classification and regression tree； spatial autocorrelation； Moran index； Moran scatter plot

不透水面指不透水的人造硬化地表，主要包括屋頂、瀝青或水泥道路以及停車場等具有不透水性的地表面，與透水性的植被和土壤地表面相對；不透水面蓋度（Impervious surface coverage，ISC）指某區域內不透水面覆蓋面積與區域面積的比例[1]。不透水面是城市景觀的最主要特征，近年來，城市化的快速發展使得不透水面不斷擴張，利用遙感影像提取不透水面并分析不透水面的密度、空間范圍和格局以及動態變化有助于城市土地的合理利用與發展規劃。Yang等[2]采用閾值分割的方法將ISC分為自然地表、低密度城市用地、中等建設密度用地和高密度城市用地。任鵬飛等[3]利用Landsat ETM+影像提取了昆明市主城區的不透水面，且分析指出了2000-2010年該地區的不透水面明顯增加，并向郊區擴張。王麗云等[4]利用TM影像分析了寧波市2000-2010年不透水面變化，該地區不透水面在10年間不斷增長，且不同年份之間增長速度不同。翟珂[5]利用Landsat8 OLI影像分析了渤海地區的不透水面趨向海岸分布，不透水面斑塊化程度增加。謝慧君等[6]利用光譜混合分解的方法提取了天津于橋水庫流域的不透水面的蓋度，并分析指出了該流域的不透水面蓋度在30年間逐年增高，且呈線性增長。綜上，已有很多研究對不透水面的密度、空間范圍和格局以及動態變化進行了分析，但是幾乎沒有對不透水面的空間自相關性進行分析。然而，通過分析不透水面的空間相關性可以進一步了解某地區不透水面的空間分布規律以及空間差異，從而揭示該地區城市化水平的空間差異。

本研究利用高分一號遙感影像為主要數據源，通過分類回歸樹（Classification and regression tree，CART）提取了武漢市2015年12月6日的不透水面，在保證有效提取精度基礎上，對該地區13個行政區劃單元的不透水面蓋度進行了空間自相關分析。通過此分析可以了解武漢市2015年13個城區不透水面蓋度的空間分布規律和空間分布差異，進而揭示該地區城市化水平的空間差異，這對該城市的規劃與發展具有重要意義。

1 數據來源與方法

1.1 研究區概況

武漢市位于東經113°41′-115°05′，北緯29°58′-31°22′。地處中國中心，江漢平原東部，長江與漢江的交匯處，是國家區域中心城市（華中）、副省級市和湖北省省會。武漢市現有13個轄區，其中江岸區、江漢區、硚口區、漢陽區、武昌區、洪山區、青山區7個為中心城區，東西湖區、蔡甸區、江夏區、黃陂區、新洲區、漢南區6個為新城區。截至2014年末，武漢市全境面積8 494.41 km2；常住人口1 033.80萬人，戶籍人口827.31萬人；其中，農業人口268.03萬人，非農業人口559.26萬人。武漢還是中國重要的工業基地，擁有鋼鐵、汽車、光電子、化工、冶金、紡織、造船、制造、醫藥等完整的工業體系；2014年，武漢市GDP達到10 069.48億元，邁入中國城市“萬億GDP俱樂部”居華中首位。

2 結果與分析

2.1 不透水面提取

武漢市2015年主要的土地覆蓋類型分為植被（含農用地）、水體和不透水面（建筑用地）、裸地4類。因此，在遙感影像樣本選擇時選擇植被、水體、裸地和不透水面4類樣本，選取的4類樣本用于建立CART分類規則和分類的精度驗證。4類樣本的數量和樣本的可分離性如表2所示。為了利用CART有效地提取不透水面，需對樣本進行統計分析，提取CART分類規則。首先通過波段運算得到新波段的比居民地指數（RRI）和歸一化差異水體指數（NDWI），其中RRI=■[11]，NDWI=（B2-B4）/（B2+B4）[12]，其中，B為波段b的像元值。然后把RRI和NDWI和已有的4個波段（b1，b2，b3，b4）進行波段疊加，生成具有6個波段的新遙感影像，最后在新的遙感影像的基礎上對4類樣本進行樣本統計，如表3所示，得到4類樣本在6個波段上的平均像元統計值，為CART分類規則的建立提供依據。

在樣本統計的基礎上建立初步的CART分類規則，構建初步的分類樹，并通過多次的閾值調整對分類規則進行修改，從而得到最終的分類規則和分類樹（圖1）。分類規則構建步驟如下：①如表3所示，水體的NDWI平均值為-0.27，而其他類型的NDWI平均值都大于0，因此，利用NDWI<0可把水體基本去除；②植被和裸地的RRI平均值都小于0.3，而其他兩類的RRI平均值遠大于0.3，因此，利用RRI<0.3可去除裸地和絕大部分的植被；③水體在b4波段的像元平均值為380.51，而其他3類的值遠大于380.51，結合具體試驗，在步驟①的基礎上利用B4<450可去除剩余的水體；④經過步驟②，植被已被基本去除，但仍然還有少量植被。由于植被的RRI平均值為0.16，而不透水面的RRI為0.60，結合具體試驗，則可利用RRI<0.54去除剩余的植被，得到最終的不透水面。

CART分類樹建立之后執行分類樹，則可提取到武漢市2015年13個城區的不透水面。為了進行不透水面的空間自相關分析，需保證不透水面提取的精度。遙感影像分類精度的驗證通常用Kappa系數和總體精度來檢驗，利用之前選取的4類樣本對分類結果進行精度驗證，結果顯示，Kappa系數為0.898 6，總體精度為94.17%，不透水面生產者精度為81.63%，戶精度為98.53%。由此可知，利用CART得到武漢市2015年的遙感影像分類結果滿足基本精度需要，保證了不透水面的提取精度，可以對不透水面進行后續的分析。由于本研究主要是對不透水面進行空間自相關分析，因此在ENVI5.1平臺上先把得到的不透水面柵格圖轉化為矢量圖，再在ARCMAP10.2平臺上對矢量圖進行進一步處理與分析，得到武漢市2015年13個城區不透水面蓋度（圖2）。

2.2 不透水面空間自相關分析

由表4可知，武漢市中部的江漢、江岸、硚口、漢陽、青山、武昌和東西湖7個地區的不透水面蓋度均在0.4以上，最高的為江漢區，不透水面蓋度為0.815 9，最低是黃陂區，不透水面蓋度為0.133 1。總體顯示，武漢市2015年不透水面中部高，四周低。

為了更好地體現武漢市2015年13個城區不透水面的分布規律，利用各個城區的不透水面蓋度來進行空間自相關分析。按照公式（6）來定義鄰近關系wij，依照公式（5）計算全局Moran指數I，用公式（7）來計算其檢驗的標準化統計值Z，得出I為0.241 2，Z為1.2，P為0.01。由于全局Moran指數可能掩蓋完全隨機化的樣本數據子集，有時甚至出現全局的空間趨勢和局部的空間趨勢相反的情況。因此，為了進一步揭示武漢市2015年13個城區不透水面蓋度的空間自相關性，需采用局部Moran指數進行進一步分析。

按照公式（6）來定義鄰近關系wij，依照公式（8）計算局部Moran指數Ii，用公式（7）來計算其檢驗的標準化統計值Zi。結果顯示，全局Moran指數與局部Moran指數一致，都等于0.241 2，且都位于α=0.01置信區間，表明高度顯著。這說明武漢市2015年13個城區的不透水面蓋度分布存在顯著的空間集聚現象，而且各城區的不透水面蓋度呈現較強的正向空間自相關。

為了進一步揭示武漢市2015年13個城區不透水面蓋度空間集聚存在哪幾種形式，借助GeoData 9.0軟件繪制Moran散點圖，如圖3所示，可以看出樣本點分布在第一和第二象限，說明13個城區不透水面蓋度的空間自相關形式主要是高值與高值、低值與高值集聚。具體表現為江漢、江岸、硚口、漢陽、青山、武昌6個城區2015年不透水面蓋度較高，且這6個城區周圍地區的不透水面蓋度也較高，6個城區在空間上集聚在一起；東西湖、洪山、蔡甸、漢南、新洲、江夏、黃陂7個城區2015年不透水面蓋度較低，但這7個城區周圍地區的不透水面蓋度較高。

由圖2可知，不透明水平蓋度較高的江漢、江岸、硚口、漢陽、青山、武昌、東西湖和洪山8個城區集中在武漢市中部，而低不透水面蓋度的蔡甸、漢南、新洲、江夏、黃陂5個城區分布在武漢市的四周。結合圖3，第一象限的6個城區和第二象限的7個城區則更能說明武漢市2015年不透水面主要集中在中部，而四周的不透水面蓋度較低，從而反映出武漢市2015年城市化水平中部高而四周低，且差異較大。這與江岸、江漢、硚口、漢陽、武昌、洪山、青山7個城區是中心（老）城區，而東西湖、蔡甸、江夏、黃陂、新洲、漢南6個城區是新城區的實際情況基本一致。

3 小結與討論

3.1 討論

武漢市2015年不透水面提取的有效精度是對13個城區不透水面蓋度進行空間自相關分析的前提。本研究采用精度較高的CART分類樹進行不透水面的提取，但由于武漢市地表特征復雜及遙感影像空間分辨率較低，武漢市2015年不透水面的提取精度受到一定限制。

武漢市原有的7個中心城區開發較早，城市發展較快，各類建筑用地較多，這些地區主要的土地利用類型為建筑用地（不透水面）和綠地，但有不少綠地和裸地位于建筑物之間，且有的綠地或裸地面積不及高分一號影像的一個像元（16 m×16 m）大小，使得這些綠地或裸地被錯分為不透水面。同時，武漢市后來新加的6個新城區開發較晚，城市發展也較緩慢，各類建筑用地較少，且過于分散，這些地區主要的土地利用類型為植被和農用地；有些建筑面積往往不及一個像元大小，而被錯分為植被。總之，武漢市地表復雜，加之所用遙感影像空間分辨率的限制，混合像元普遍存在，在一定程度上影響了不透水面的提取精度。并且，武漢市中心城區高大建筑較多，使得遙感影像存在較多的陰影，影響了不透水面的有效提取。最后，武漢市建筑類型很多，建筑用地使用的材料各異，使得不透水面的光譜反射值存在很大的差異，使得很難建立不透水面的提取規則，最終影響不透水面的提取精度。

由于缺乏武漢市同時期高分辨率遙感影像或者同時期的土地利用圖，故用選取的樣本進行分類的精度驗證，但4類樣本的數量有限，且不透水面和裸地兩類樣本的可分離性小于1.9，這對分類精度的驗證產生一定影響，也表明不透水面和裸地存在一定的錯分。因此，為提高不透水面的提取精度，需進一步區分不透水面和裸地。除此之外，遙感影像上顯示出武漢市界內長江上有船舶，這些船舶在提取時很難與不透水面區分開來。同時，長江邊和江心上的一些沙灘的光譜反射值與建筑物的光譜反射值差別很小，分類時很難對兩者進行區分，導致這些沙地被分為不透水面。但這些錯分地物可以在ARCMAP10.2平臺上進行糾正，即去除明顯的沙地等一些不是不透水面的地物，在一定程度上提高了不透水面的提取精度。

3.2 結論

本研究利用CART對武漢市2015年不透水面進行提取，其Kappa系數為0.898 6，總體精度為94.17%，滿足基本精度要求。同時，為了使提取到的不透水面更符合實際情況，利用ARCMAP10.2對提取的不透水面進行了人工糾正，不透水面的提取精度得到進一步提高。

在ENVI5.1平臺上利用CART提取到武漢市2015年不透水面，并在ACRMAP10.2平臺上對提取到的不透水面進行進一步分析，最終得到武漢市2015年13個城區的不透水面蓋度。在此基礎上借助GeoData9.0平臺對武漢市2015年13個城區的不透水面蓋度進行空間自相關分析，結果顯示，全局和局部Moran指數都為0.241 2，位于α=0.01置信區間，高度顯著，說明武漢市13個城區的不透水面蓋度存在較強的正向空間自相關。同時，位于武漢市中部的武昌區、青山區、江岸區、江漢區、漢陽區和硚口區都位于Moran散點圖的第一象限，說明武漢市不透水面在中部地區高度集聚。其他7個城區位于第二象限，說明這7個城區的不透水面蓋度較低且呈離散分布。總體來說，武漢市2015年13個城區的不透水面蓋度存在較強的空間自相關，且中部高，四周低，與實際情況基本一致。不透水面作為城市化的標志之一，武漢市2015年不透水面的空間分布特征在一定程度上反映了武漢市城市化建設過于集中，地區間差異較大，這與武漢市行政區劃變化和武漢市城市發展規劃密切相關。

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