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随着中国城市化进程的不断加快,城市正向着区域化,连绵化发展。区域性的城市集群发展迅速,人为活动加剧,城市不断扩张,导致了城市区域内部植被面积被人工不透水面所替代。随着城市的发展,不透水地表覆盖度是城市化进程中的一个重要指标。利用遥感影像和地理信息系统提取城市不透水面的分布和扩张变化具有重要意义。本文阐述了基于遥感影像的城市群地表不透水层信息提取的背景和意义,介绍了不透水层遥感提取的发展进程,以及目前国内外在不透水面提取的相关研究,总结了遥感和GIS技术在城市不透水面信息提取研究中的应用现状。利用2009、2013、2017三个时相的Landsat遥感影像来提取昆明和玉溪的不透水面信息。将遥感技术和地理信息系统相结合,先对采集的2009年Landsat7遥感数据进行坏道修复,再将所有影像进行影像配准,影像融合,辐射定标,大气校正,以及图像裁剪等预处理。将Landsat7和Landsat8的全色波段和多光谱波段进行影像融合,提升其影像分辨率为15m。基于植被-不透水面-土壤(Vegetation-Impervious-Soil,VIS)模型,利用线性光谱混合分解模型(linear spectral mixture model,LSMM),通过计算改正的归一化水体指数(MNDWI)进行水体掩膜,来区分水体,减小水体对信息提取的影响,提升了分类精度,降低了不透水层遥感提取的难度。随后进行最小噪声分离(Minimum Noise Fraction,MNF),以及像元纯净指数(Pixel Purity Index,PPI)计算,选择植被,水体,低反照度地物,高反照度地物等四种端元,提取昆明市,玉溪市和呈贡区的地表不透水面信息,并进行精度检验,分析区域内不透水面变化的空间特征。采用基于特征的面向对象分类方法,提取研究区域内不透水面信息,并且利用Google earth为辅助数据,对线性光谱混合分解模型和面向对象分类方法的提取结果进行精度评价,确定了线性光谱混合分解模型的精度最高。构建中心城市-区域城市-县级城市,即昆明市-玉溪市-呈贡区三级城市结构,分别提取不透水面信息,分析其不透水面发展变化。对2009-2017年的三级城市结构进行不透水面信息对比分析发现,昆明市的不透水面增长速率最快为5.52%,呈贡区不透水面增长速率次之为5.05%,玉溪市不透水面呈稳步增长为4.21%。从2009年到2013年,研究区域内水域面积有所减少,从2013年到2017年,研究区域内水域面积呈显著增加。最后从自然地理因素,文化因素,政策因素等三个方面来分析不透水面变化的原因。