基于GF-1號(hào)的城市綠地信息提取

楊洵 王哲 李紅芳 王琪雯

基于GF-1號(hào)的城市綠地信息提取

楊洵 王哲 李紅芳 王琪雯

城市綠地是指城市中覆蓋有自然或人為植被的地方,它對(duì)都市的外觀風(fēng)貌、生態(tài)環(huán)境、旅游業(yè)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用,同時(shí)還是權(quán)衡城市現(xiàn)代化水平的重要標(biāo)志。本文采用GF-1號(hào)遙感影像為數(shù)據(jù)源,利用ENVI處理軟件對(duì)呼和浩特的城市綠地信息進(jìn)行提取，并對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行有效性評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)結(jié)果表明, 面向?qū)ο笾脖恢笖?shù)法提取綠地信息精度較高,這對(duì)揭示呼市綠色空間的動(dòng)態(tài)變化有重要意義。

城市綠地是城市生態(tài)系統(tǒng)主要自然要素之一，城市綠地的生態(tài)效應(yīng)起著凈化城市的作用，使城市環(huán)境得到綜合整治，從而達(dá)到環(huán)境質(zhì)量舒適的要求。遙感技術(shù)作為一種綜合監(jiān)測(cè)技術(shù)，其不僅可以揭示城市綠色空間的動(dòng)態(tài)變化，還能為城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃貢獻(xiàn)力量。

本文以GF-1號(hào)遙感影像為數(shù)據(jù)源,利用ENVI處理軟件面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽?duì)呼和浩特市的城市綠地信息進(jìn)行提取，并對(duì)提取結(jié)果的有效性進(jìn)行評(píng)價(jià)，以便快速、準(zhǔn)確地辨識(shí)綠地植被分布類型、結(jié)構(gòu)以及面積，為城市的規(guī)劃與建設(shè)提供參考依據(jù)，對(duì)地理國(guó)情的普查亦具有十分重要的意義。

圖1 遙感初始影像

圖2 預(yù)處理后遙感影像

研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取呼和浩特作為研究區(qū)域，區(qū)域經(jīng)緯度為E： 110°46′-112°10′，N：40°51′-41°8′，屬大陸性干旱氣候，晝夜溫差較大，年均降水量約400毫米，冬季漫長(zhǎng)嚴(yán)寒，夏季短暫炎熱，該區(qū)屬典型侵蝕構(gòu)造地形，地貌類型較復(fù)雜。

本文反演數(shù)據(jù)來(lái)源于GF-1號(hào)空間分辨率為 16m 的多光譜遙感影像，因其比較適合夏季反演，故獲取時(shí)間為2016 年 08 月28 日。

遙感影像數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取

由于初始影像在成像過(guò)程中或多或少存在一定的失真與畸變，為了獲得較為準(zhǔn)確的解譯結(jié)果，必須對(duì)初始影像進(jìn)行預(yù)處理。主要包括：輻射定標(biāo)，圖像裁剪、圖像鑲嵌、大氣校正等處理。

一般來(lái)說(shuō)，地表的各種地物類型與遙感影像的各種特征有關(guān)系，因此，選取合適影像特征及其組合同時(shí)參與遙感影像分類，就可以達(dá)到分類目的。

在影像分類時(shí)，添加輔助特征對(duì)遙感圖像計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類精度的提高顯得十分重要，本文結(jié)合呼和浩特市的圖像特點(diǎn)以及前人的工作經(jīng)驗(yàn)，選擇和提取了NDVI。

城市綠地信息提取及精度評(píng)價(jià)

植被指數(shù)法綠地提取

植被指數(shù)法是通過(guò)分析目標(biāo)地物影像特征，選取典型特征構(gòu)建特征空間，再結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)，對(duì)研究區(qū)影像進(jìn)行目視判讀，定義目標(biāo)地物類別，從而執(zhí)行分類。（圖3）

圖3 植被指數(shù)法綠地提取結(jié)果

圖4 決策樹(shù)分類算法綠地提取結(jié)果

決策樹(shù)分類算法綠地提取

基于專家知識(shí)獲取規(guī)則，然后制定決策樹(shù)、執(zhí)行決策從而獲得遙感分類。

精度分析與評(píng)價(jià)

通過(guò)野外驗(yàn)證以及呼和浩特市二類調(diào)查數(shù)據(jù)，精確地在遙感圖像上選取各類地表真實(shí)靶區(qū)，建立混淆矩陣，計(jì)算各統(tǒng)計(jì)量，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算得出兩種分類方法的Kappa 系數(shù)、總體精度等相關(guān)指標(biāo)（表1），結(jié)果表明植被指數(shù)法總體精度為 86.36%，Kappa 系數(shù)為 0. 83，高于決策樹(shù)分類算法，故采用植被指數(shù)法能提取到符合實(shí)際的城市綠地信息。

表1 分類精度統(tǒng)計(jì)表

結(jié)語(yǔ)

本文主要研究基于面向?qū)ο蟮倪b感影像分類方法在城市綠地信息提取方面的應(yīng)用,通過(guò)植被指數(shù)法與決策樹(shù)分類兩種方法對(duì)呼和浩特城市綠地信息進(jìn)行提取,結(jié)果表明采用面向?qū)ο笾脖恢笖?shù)法提取的綠地信息精度更高一些，這對(duì)以后的綠地信息提取工作具有重要的指導(dǎo)意義和實(shí)用價(jià)值，同時(shí)也為城市的綠地規(guī)劃與建設(shè)提供了參考依據(jù)。

（作者單位：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利與土木建筑工程學(xué)院）