泰安市区不透水面覆盖度遥感估算研究
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摘 要
区域不透水面覆盖度是该区域城镇化程度、生态环境状况的重要指示因子。针对传统线性混合像元分解丰度图经常出现负值或者大于1的情况，采用完全约束最小二乘混合像元分解方法，利用泰安市市区Landsat8 OLI遥感影像提取了其不透水面分布状况，运用高分辨率遥感影像随机采样进行了精度检验，并对该区域不透水面空间特征进行了分析。结果表明：该文方法对泰安市市区不透水面分布提取的精度较高；植被、水体、高和低反照率不透水面四种光谱端元的线性组合，可以较好地模拟OLI影像的波谱特征；高、低反照率不透水面两种光谱端元可以很好地表达泰安市市区不透水面信息。
引用格式
引用格式：姜增琛，张继贤，梁勇，等．泰安市区不透水面覆盖度遥感估算研究［Ｊ］．测绘科学，２０１７，４２ （５）：７６-８１．
正文
不透水面是阻止水渗入土壤的土地覆盖表面，主要包括道路、停车场、人行道、屋顶和城市地物中其他不具有渗透性的表面[1]。从遥感角度来理解，不透水面指的是相对于植被和土壤渗透率较小的建筑区域[2]。城市不透水面面积所占城市总面积比例是表征城市生态系统是否健康的重要指标之一，它常常用来监测城市中环境状况的变化、城市中人和自然的和谐状况。
在城区尺度上，不透水面覆盖度是表征城市化程度的重要指标，现已广泛应用于城市居民区的人口估算、土地利用规划、地表覆盖制图等各方面。从城市水文学的角度讲，不断增加的不透水面覆盖度会提高城市径流的速度和体积，从而给市政排水和防洪带来了很大的压力[3]。另外，城市化所带来的径流增加也会令更多的非点源污染被排放到水道中[4]。高密度的不透水面会减弱降水渗透的作用从而影响到地下水的补给[5]。同时，不透水面会吸收更多的热量，其覆盖率、分布和变化，因此也与地表温度有着一定的正相关性[6-7]。综合以上情况，不透水面分布对许多环境因素都有着直接或者间接的影响，其空间分布情况的变化也能够直接反映出城市的扩张和发展情况，因此城市不透水面的分布估计和发展变化监测已经受到发达国家政府部门的重视[8]。由美国地质调查局所提供的官方权威全美不透水面分布监测信息已经为研究城市或区域的发展和扩张提供了可靠的数据支持[9-12]。
不透水面遥感提取主要由基于像元的分类方法和亚像元提取方法。在传统不透水面遥感信息提取中，基于像元的遥感影像分类方法长期占据主导地位。此类方法中，不透水面被看作一种地类，通过遥感监督分类、非监督分类方法可以获得。由于受遥感影像空间分辨率等因素的影响，不透水面与其他地类的混淆问题十分突出[13]。为了更好地解决混淆像元问题，近年来，亚像元级的不透水面遥感提取得到了快速发展，提取的方法包括光谱混合分析法、回归方法、指数方法等[14]。亚像元级不透水面遥感提取，使得连续的不透水面覆盖度代替了之前像元中单一的地物类型表达，不透水面提取工作由此进入了定量化阶段。但是，已有的线性混合像元分解丰度图经常出现负值或者大于1情况。为此，本文采用完全约束最小二乘混合像元分解方法（FCLS Spectral Unmixing）进行泰安市城区的不透水面信息提取。
研究区为泰安市市区。泰安市市区地处山东省中部，属于鲁中南低山丘陵区，位于东经116︒50′21.93″～117︒28′44.454″，北纬35︒52′27.948″～36︒28′32.9952″之间。属于温带大陆性半湿润季风气候区。泰安城市空间格局为“一山一城一线二轴二带”，分别为泰山、泰城、环山线、历史文化轴、时代发展轴、泮河景观带和大汶河景观带。
本研究通过选取亮、暗植被端元、水体端元、及高、低反照度不透水面端元，采用LSMM提取了城区尺度的不透水面，得到了2016年泰安市区的不透水面覆盖度图。在不透水面提取过程中，充分利用App Store for ENVI中的扩展工具FCLS Spectral Unmixing，有效地避免了混合像元分解过程中丰度图经常出现负值或者大于1情况的发生。最终获取的不透水面结果，既包含不透水面的盖度情况，又包含不透水面的空间分布信息。通过精度验证可知，该方法既有效、又可靠，不失为一种城区尺度上快速准确提取不透水面的遥感方法。由于高分影像缺乏，仅对部分地区进行了精度验证，此方法获得的结果在一定程度上说服力不强。但是，整个区域使用相同的端元样本，操作流程及方法也相同，由此推断整个区域精度可靠性较高。
本文的方法，充分地利用了NDVI数据集，有效地避免了植被同低覆盖度不透水面混淆；避免了一些水体和阴影容易同低覆盖度不透水面混淆的情况。但是，研究区内受实验数据空间分辨率的限制，有些不透水面未被发现。本文下一步的研究将侧重融合多源数据，尤其是激光雷达与高分辨率遥感影像，进行更精细的不透水面分类。
2017年（第42卷）第5期
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