【技术实现步骤摘要】
一种城市不透水面遥感提取方法及系统
本专利技术涉及不透水面遥感提取领域，特别是涉及一种城市不透水面遥感提取方法及系统。
技术介绍
传统获取不透水面信息的方法主要是人工测绘，但是该方法费时费力，耗资巨大，实时性差。随着卫星遥感技术的快速发展，其快速、大范围和多尺度等优势解决了传统方法的不足，越来越多的不透水面信息遥感反演方法被相继提出，目前，研究方法主要分为以下5种：分类法、光谱混合分析法、回归模型法、决策树模型法和基于光谱的指数法。目前，针对不透水面信息的分类方法主要包括最大似然算法、面向对象法、人工神经网络分类法ANN(ArtificialNeuralNetwork)、支持向量机SVM(SupportVectorMachine)等，各分类方法可以有效提取不透水面，但在应用到大范围区域时存在一定的限制，例如需要人工处理大量的数据、耗时以及计算复杂等问题。此外对于中等分辨率光学影像来说，不能很好地解决混合像元的问题。光谱混合分析法(SpectralMixtureAnalysis,SMA)可以有效解决混合像元问题，但是由于获取代...
【技术保护点】
1.一种城市不透水面遥感提取方法，其特征在于，包括：/n获取Landsat数据；/n对所述Landsat数据进行预处理，得到预处理后的遥感数据；/n根据所述遥感数据，分别计算NDUI指数、MNDWI指数和SAVI指数；/n将所述NDUI指数、所述MNDWI指数和所述SAVI指数进行拉伸处理，得到拉伸后的NDUI指数、拉伸后的MNDWI指数和拉伸后的SAVI指数；/n根据所述拉伸后的NDUI指数、所述拉伸后的MNDWI指数和所述拉伸后的SAVI指数，计算归一化差值城市综合指数；/n根据所述归一化差值城市综合指数采用阈值法，提取不透水面信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种城市不透水面遥感提取方法，其特征在于，包括：
获取Landsat数据；
对所述Landsat数据进行预处理，得到预处理后的遥感数据；
根据所述遥感数据，分别计算NDUI指数、MNDWI指数和SAVI指数；
将所述NDUI指数、所述MNDWI指数和所述SAVI指数进行拉伸处理，得到拉伸后的NDUI指数、拉伸后的MNDWI指数和拉伸后的SAVI指数；
根据所述拉伸后的NDUI指数、所述拉伸后的MNDWI指数和所述拉伸后的SAVI指数，计算归一化差值城市综合指数；
根据所述归一化差值城市综合指数采用阈值法，提取不透水面信息。
2.根据权利要求1所述的城市不透水面遥感提取方法，其特征在于，所述对所述Landsat数据进行预处理，得到预处理后的遥感数据，具体包括：
对所述Landsat数据进行辐射定标、大气校正预处理，得到预处理后的遥感数据，所述遥感数据包括：蓝光的反射率、近红外的反射率、第二短波红外的反射率、绿光的反射率、红光的反射率和第一短波红外的反射率。
3.根据权利要求1所述的城市不透水面遥感提取方法，其特征在于，所述根据所述遥感数据，分别计算NDUI指数、MNDWI指数和SAVI指数，具体包括：
根据所述遥感数据采用公式和分别计算NDUI指数、MNDWI指数和SAVI指数；
其中，BLUE为蓝光的反射率，NIR为近红外的反射率，SWIR2为第二短波红外的反射率，GREEN为绿光的反射率，RED为红光的反射率，SWIR1为第一短波红外的反射率，l为土壤调节系数。
4.根据权利要求1所述的城市不透水面遥感提取方法，其特征在于，所述根据所述拉伸后的NDUI指数、所述拉伸后的MNDWI指数和所述拉伸后的SAVI指数，计算归一化差值城市综合指数，具体包括：
根据所述拉伸后的NDUI指数、所述拉伸后的MNDWI指数和所述拉伸后的SAVI指数采用公式计算归一化差值城市综合指数；
其中，NDUII为归一化差值城市综合指数，NDUI*为拉伸后的NDUI指数，MNDWI*为拉伸后的MNDWI指数，SAVI*为拉伸后的SAVI指数。
5.根据权利要求1所述的城市不透水面遥感提取方法，其特征在于，所述根据所述归一化差值城市综合指数采用阈值法，提取不透水面信息，具体包括：
采用目视解译和人工选取相结合的方式，确定阈值；
根据所述阈值将所述归一化差值城市综合指数进行二值化处理，得到不透水面信息。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈艳玲，宫阿都，陈云浩，雷添杰，曾婷婷，杨雨晴，
申请(专利权)人：北京师范大学，中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11
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