基于高分辨率卫星遥感影像的城市不透水面提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于高分辨率卫星遥感影像的城市不透水面提取方法，以高分辨率卫星遥感影像为数据源，结合归一化建筑指数、归一化植被指数、改进的归一化水体指数以及归一化土壤指数建立了一种新的高分辨率城市不透水面综合指数。本发明专利技术考虑不透水面与植被、水体、裸体之间的差异，避免了单个指数提取不透水面时所面临的异物同谱等问题。相对于传统方法单独使用不透水面指数提取城市不透水面，本发明专利技术模型的反演效果较好，能够挖掘不透水面的特征信息，为准确、全面的提取较大范围的高空间分辨率城市不透水面提供新的技术和手段。

【技术实现步骤摘要】
基于高分辨率卫星遥感影像的城市不透水面提取方法
本专利技术涉及遥感影像处理与信息提取
，特别是涉及一种基于高分辨率卫星遥感影像的城市不透水面提取方法。
技术介绍
城市不透水面现已变成城市环境变化和人地相互作用的指示器与重要驱动力，是城市生态环境规划与保护的关键依据。降水在不透水面覆盖地区难以通过树木冠层截留蒸发重新返回大气或以渗透方式进入土壤。不透水面的增加会引起城市径流时间、强度和速度的增大，影响城市的水循环，导致洪涝、内涝灾害风险的增加；此外，地表不透水面的快速扩张和径流的显著增加直接影响了非点源污染的扩散，对城市居民的用水、健康构成了潜在威胁。快速城市化影响下的不透水面快速增长，加速影响地表蒸腾以及感热潜热的存储和交换、形成更加强烈的城市局地气候，从而进一步加剧城市“热岛”的形成，导致城市生态系统的恶化。因此，提取高精度的精细城市不透水面，用于辅助城市规划设计，对建设中国新型城镇化、生态城市、海绵城市有着重要的现实意义，可以为中国新型城镇化的建设以及一系列生态城市、海绵城市的建设提供数据层面的支撑。目前不透水面信息遥感提取常用的方法可分为基于像素、基于亚像元、面向对象方法三类，主要包括回归方法、光谱混合分析法、指数法、决策树分类法以及其他基于分类的方法。上述方法已应用于中、低分辨率影像的大区域不透水面提取。许多算法都应用到中红外、热红外这些有利于建筑不透水面识别的光谱波段。但是现有的高分辨率影像中除了少数具有中红外波段外，大部分只有可见光和近红外波段，从而限制了这些方法的使用。当前针对高分影像开发的算法还很少，这给高分辨率影像不透水面提取带来较大的困难。此外，对于城市尺度精细不透水面的研究主要集中于如何快速、精确地提取特定实验区域内更为细节的不透水面空间结构信息，但由于缺少高分遥感影像数据及高分影像处理技术还不够成熟，一定程度上限制了不透水面的研究与应用。此外，当前不透水面提取研究中的一个难点在于有效地区分不透水面和裸土的光谱。这是因为不透水面和裸土的材质相似，它们之间存在很强的光谱相似性，很容易将不透水面和裸土的光谱混淆在一起。
技术实现思路
鉴于现有技术存在的缺陷，本专利技术致力于提供一种基于高分辨率卫星遥感影像的城市不透水面提取方法，以便从高分辨率卫星遥感影像上准确、全面地挖掘不透水面的特征信息并用于城市不透水面的提取。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下。一种基于高分辨率卫星遥感影像的城市不透水面提取方法，包括如下步骤：获高分辨率的卫星遥感影像数据，并进行大气校正、投影变换和拼接的预处理，以预处理后的影像数据为基础进行以下处理：采用最邻近插值方法对中红外1波段和中红外2波段的影像数据进行插值处理，使分辨率与其他波段影像的分辨率相同；结合绿波段、蓝波段、红波段、近红外波段、中红外1波段和中红外2波段这6个波段信息进行穗帽变换计算，获取亮度信息TC1，并对亮度信息TC1进行归一化处理：利用影像数据在红波段的反射率ρR和近红外波段的反射率ρNIR计算归一化植被指数NDVI，并对归一化植被指数NDVI进行归一化处理：利用影像数据在近红外波段的反射率ρNIR和中红外1波段的反射率ρSWIR1计算归一化建筑指数NDBI，并对归一化建筑指数NDBI进行归一化处理：利用影像数据在绿波段的反射率ρGreen和中红外1波段的反射率ρSWIR1计算改进的归一化水体指数MNDWI，并对改进的归一化水体植被MNDWI指数进行归一化处理：利用影像在绿波段的反射率ρGreen和中红外2波段的反射率ρSWIR2计算归一化土壤指数NDSI，并对归一化土壤指数NDSI进行归一化处理，再结合归一化的亮度信息TC1nor，计算相对归一化土壤指数RNDSI，并对相对归一化土壤指数RNDSI进行归一化处理：基于NDBInor、NDVInor、MNDWInor和RNDSInor构建待提取区域的城市不透水面综合指数模型：CompositedISI＝NDBInor-MNDWInor-NDVInor-RNDSInor结合绿波段、蓝波段、红波段、近红外波段、中红外1波段和中红外2波段这6个波段信息，计算不透水面综合指数，获取高分辨率的城市不透水面综合指数影像，利用Otsu算法对高分辨率的城市不透水面综合指数影像进行阈值提取：上式中，σ2表示透水面和不透水面之间的类间方差，μ1和μ0分别为影像中属于不透水面和透水面的像元的不透水面综合指数平均值，μ为影像中全部像元的不透水面综合指数平均值，w1和w0分别为影像中属于不透水面和透水面的像元的比例；结合所提取的阈值threshold，对高分辨率的城市不透水面综合指数影像进行二值化处理，得到二值分隔后的高分辨率城市不透水面影像IS:(i，j)表示不透水面综合指数影像的像素坐标，CompositedISI(i,j)表示高分辨率的城市不透水面综合指数影像对应(i，j)位置的指数值。本专利技术以高分辨率卫星遥感影像为数据源，结合归一化建筑指数、归一化植被指数、改进的归一化水体指数以及归一化土壤指数建立了一种新的高分辨率城市不透水面综合指数。本专利技术考虑不透水面与植被、水体、裸体之间的差异，避免了单个指数提取不透水面时所面临的异物同谱等问题。相对于传统方法单独使用不透水面指数提取城市不透水面，本专利技术模型的反演效果较好，能够挖掘不透水面的特征信息，为准确、全面的提取较大范围的高空间分辨率城市不透水面提供新的技术和手段。附图说明图1为本专利技术基于高分辨率卫星遥感影像的城市不透水面提取方法的流程示意图；图2为研究区域粤港澳大湾区的概括；图3为粤港澳大湾区Sentinel-2A遥感影像城市不透水面提取结果；图4为高分辨率卫星遥感影像(左列)与基于本专利技术的城市不透水面提取结果(右列)的对比图。具体实施方式如图1所示，一种基于高分辨率卫星遥感影像的城市不透水面提取方法，包括以下具体步骤：(1)如图2所示，本专利技术实施例中，研究区域位于东经112°～115°，北纬21.5°～24°之间，属于粤港澳大湾区区域。粤港澳大湾区是由香港、澳门两个特别行政区和广东省的广州、深圳、珠海、佛山、中山、东莞、惠州、江门、肇庆九市组成的城市群，是国家建设世界级城市群和参与全球竞争的重要空间载体。本专利技术实施例以Sentinel-2A遥感影像为数据源，提取粤港澳大湾区空间分辨率为10m的城市不透水面。(2)首先在哨兵科学数据中心(https://sentinels.copernicus.eu/)下载Sentinel-2A影像数据，并进行大气校正、拼接等预处理，并将上述影像数据统一投影到UTM/WGS84中。(3)采用最邻近插值方法对空间分辨率为20m的中红外1波段(SWIR1)和中红外2波段(SWIR2)进行空间插值处理，得到空间分辨率为10m的SWIR1和SWIR2波段反射率；(4)结合Sentinel-2A影像的蓝波段、绿波段、红波段、近红外波段、中红外波段等6个波段，利用R语言的tasseledCap函数进行穗帽变换计算，获取亮度信息(TC1)，并对亮度信息进行归一化处理：式中，TC1表示某个像元的亮度信息，TC1nor表示该像元亮度信息的归一化值，TC1max、TC1min表示所有像元的亮度信息中的最大值和最小值，后文对于NDBI本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于高分辨率卫星遥感影像的城市不透水面提取方法，其特征在于，包括如下步骤：获高分辨率的卫星遥感影像数据，并进行大气校正、投影变换和拼接的预处理，以预处理后的影像数据为基础进行以下处理：采用最邻近插值方法对中红外1波段和中红外2波段的影像数据进行插值处理，使分辨率与其他波段影像的分辨率相同；结合绿波段、蓝波段、红波段、近红外波段、中红外1波段和中红外2波段这6个波段信息进行穗帽变换计算，获取亮度信息TC1，并对亮度信息TC1进行归一化处理：

【技术特征摘要】
1.一种基于高分辨率卫星遥感影像的城市不透水面提取方法，其特征在于，包括如下步骤：获高分辨率的卫星遥感影像数据，并进行大气校正、投影变换和拼接的预处理，以预处理后的影像数据为基础进行以下处理：采用最邻近插值方法对中红外1波段和中红外2波段的影像数据进行插值处理，使分辨率与其他波段影像的分辨率相同；结合绿波段、蓝波段、红波段、近红外波段、中红外1波段和中红外2波段这6个波段信息进行穗帽变换计算，获取亮度信息TC1，并对亮度信息TC1进行归一化处理：利用影像数据在红波段的反射率ρR和近红外波段的反射率ρNIR计算归一化植被指数NDVI，并对归一化植被指数NDVI进行归一化处理：利用影像数据在近红外波段的反射率ρNIR和中红外1波段的反射率ρSWIR1计算归一化建筑指数NDBI，并对归一化建筑指数NDBI进行归一化处理：利用影像数据在绿波段的反射率ρGreen和中红外1波段的反射率ρSWIR1计算改进的归一化水体指数MNDWI，并对改进的归一化水体植被MNDWI指数进行归一化处理：利用影像在绿波段的反射率ρGreen和中红外2波段的反射率ρSWIR2计算归一化土壤指数NDSI，并对归一化土壤指数NDSI进行归一化处理，再结合归一化的亮度信息TC1nor，计算相对归一化土壤指数RNDSI，并对相对归一化土壤指数RNDSI进行归一化处理：基于NDBInor、NDVInor、MNDWInor和RNDSInor构建...

【专利技术属性】
技术研发人员：许剑辉，张菲菲，胡泓达，赵怡，钟凯文，
申请(专利权)人：广州地理研究所，
类型：发明
国别省市：广东,44