地球信息科学学报 ›› 2019, Vol. 21 ›› Issue (9): 1455-1466.doi: 10.12082/dqxxkx.2019.190020
收稿日期:
2019-01-15
修回日期:
2019-04-29
出版日期:
2019-09-25
发布日期:
2019-09-24
通讯作者:
刘正军
E-mail:zjliu@casm.ac.cn
作者简介:
唐 璎(1993-),女,广西桂林人,硕士生,主要从事遥感影像的处理与应用研究。E-mail: tyingty12@163.com
基金资助:
TANG Ying1,2,3,4,LIU Zhengjun2,*(),YANG Shuwen1,3,4
Received:
2019-01-15
Revised:
2019-04-29
Online:
2019-09-25
Published:
2019-09-24
Contact:
LIU Zhengjun
E-mail:zjliu@casm.ac.cn
Supported by:
摘要:
随着西部大开发战略的实施以及“一带一路”战略的影响,西北地区的城市发展也发生着巨大变化,利用遥感影像更加准确地提取西北地区城市建筑用地信息对分析城市扩张趋势、规划城市建设具有重要意义。本文以2000年兰州市主城区和2003年西宁市主城区的Landsat 7 ETM +影像为数据源,结合压缩数据维的方法,通过构建三指数合成影像并利用该影像来提取城市建筑用地信息。实验首先根据兰州市主城区的影像光谱特征,创建了归一化差值裸地指数(NDBLI)。然后将该指数与比值居民地指数(RRI)、修正型归一化水体指数(MNDWI)合成为一个包含3个波段的新型三指数合成影像NRM(NDBLI、RRI、MNDWI);同时,根据集成学习思想,为增强城市建筑用地信息,将主成分分析的第一波段(PC1)、归一化差值建筑用地指数(NDBI)和比值居民地指数(RRI)合成为一个包含3个波段的新型三指数合成影像PNR(PC1、NDBI、RRI);最后分别将三指数合成影像NRM和三指数合成影像PNR作最大似然分类提取城市建筑用地信息,将其提取结果与由归一化差值建筑用地指数(NDBI)、修正型归一化水体指数(MNDWI)和土壤调节植被指数(SAVI)所创建的NMS(NDBI、MNDWI 、SAVI)影像得到的最大似然分类结果作精度比较,并利用西宁市主城区影像对本文方法进行了相应验证。结果表明,利用三指数合成影像PNR提取城市建筑用地的总精度和Kappa系数最高,其总精度达到了90%以上,适合于提取西北地区含裸地较多的城市建筑用地。
唐璎,刘正军,杨树文. 基于三指数合成影像的西北地区城市建筑用地 遥感信息提取研究[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(9): 1455-1466.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.190020
TANG Ying,LIU Zhengjun,YANG Shuwen. Mapping Urban Built-Up Land in Northwest China based on Three-Index Synthetic Remote Sensing Imagery[J]. Journal of Geo-information Science, 2019, 21(9): 1455-1466.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.190020
表4
3种三指数合成影像对应的混淆矩阵"
提取影像 | 专题数据 | 参考数据 | 行像元总数 | 使用者精度/% | |
---|---|---|---|---|---|
建筑用地像元数 | 非建筑用地像元数 | ||||
三指数合成影像NRM | 未分类像元数 | 1 | 109 | 110 | |
建筑用地像元数 | 2998 | 455 | 3453 | 86.82 | |
非建筑用地像元数 | 332 | 11 061 | 11 393 | 97.09 | |
列像元总数 | 3331 | 11 625 | 14 956 | ||
生产者精度/% | 90.00 | 95.15 | |||
总精度/% | 94.0024 | ||||
Kappa | 0.8318 | ||||
三指数合成影像PNR | 未分类像元数 | 0 | 24 | 24 | |
建筑用地像元数 | 2913 | 100 | 3013 | 96.68 | |
非建筑用地像元数 | 418 | 11 501 | 11 919 | 96.49 | |
列像元总数 | 3331 | 11 625 | 14 956 | ||
生产者精度/% | 87.45 | 98.93 | |||
总精度/% | 96.3760 | ||||
Kappa | 0.8920 | ||||
三指数合成影像NMS | 未分类像元数 | 19 | 195 | 214 | |
建筑用地像元数 | 2970 | 667 | 3637 | 81.66 | |
非建筑用地像元数 | 342 | 10 763 | 11 105 | 96.92 | |
列像元总数 | 3331 | 11 625 | 14 956 | ||
生产者精度/% | 89.16 | 92.58 | |||
总精度/% | 91.8227 | ||||
Kappa | 0.7782 |
表5
3种三指数合成影像对应的混淆矩阵"
提取影像 | 专题数据 | 参考数据 | 行像元总数 | 使用者精度/% | |
---|---|---|---|---|---|
建筑用地像元数 | 非建筑用地像元数 | ||||
三指数合成影像NRM | 未分类像元数 | 0 | 35 | 35 | |
建筑用地像元数 | 1589 | 440 | 2029 | 78.31 | |
非建筑用地像元数 | 121 | 2537 | 2658 | 95.45 | |
列像元总数 | 1710 | 3012 | 4722 | ||
生产者精度/% | 92.92 | 84.23 | |||
总精度/% | 87.3782 | ||||
Kappa | 0.7399 | ||||
三指数合成影像PNR | 未分类像元数 | 0 | 31 | 31 | |
建筑用地像元数 | 1628 | 319 | 1947 | 83.62 | |
非建筑用地像元数 | 82 | 2662 | 2744 | 97.01 | |
列像元总数 | 1710 | 3012 | 4722 | ||
生产者精度/% | 95.20 | 88.38 | |||
总精度/% | 90.8513 | ||||
Kappa | 0.8094 | ||||
三指数合成影像NMS | 未分类像元数 | 0 | 61 | 61 | |
建筑用地像元数 | 1571 | 358 | 1929 | 81.44 | |
非建筑用地像元数 | 139 | 2593 | 2732 | 94.91 | |
列像元总数 | 1710 | 3012 | 4722 | ||
生产者精度/% | 91.87 | 86.09 | |||
总精度/% | 88.1830 | ||||
Kappa | 0.7553 |
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