CN109374564A - 一种多源遥感数据城市不透水面提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种多源遥感数据城市不透水面提取方法，针对现有的线性光谱解混模型的端元选择精度不高的问题，本发明采用更高空间分辨率的Sentinel‑2A遥感影像选择高精度的端元，然后利用线性光谱解混模型对Landsat‑8OLI影像数据进行端元解算，得到各端元的比例，最后结合Otsu方法提取的建筑物影像对线性光谱解混结果进行优化处理，生成高精度的城市不透水面盖度。

Description

一种多源遥感数据城市不透水面提取方法
技术领域
本发明涉及遥感测量技术领域，具体涉及一种多源遥感数据城市不透水面提取方法。
背景技术
近年来城市扩展使得土地利用发生了翻天覆地的变化，不透水面的急剧增加，逐步取代了以植被为主的地表自然景观，给生态环境带来了明显的负面影响，如改变了地表径流方式，增加了暴雨天气下城市内涝风险。因此，如何及时快速地提取高分辨率、高精度的不透水面空间分布信息，是城市规划、环境保护亟待解决的现实问题，对城市生态环境、水文气候的研究具有非常重要的意义。遥感以其快速、大范围、多尺度、可重复的对地观测优势为解决这一问题提供了很好的解决方案。目前为止，不透水面遥感提取研究取得了长足的发展，多种不透水面遥感提取的新技术与新方法被提出，包括光谱混合分析法、指数法、回归模型法与基于分类的方法。线性光谱解混方法是当前广为使用的不透水面遥感提取方法，已成功应用于中低空间分辨率的遥感影像(Landsat、MODIS)提取城市不透水面盖度。
目前常用的线性光谱解混模型已成功应用于中低空间分辨率的遥感影像(Landsat、MODIS)提取城市不透水面盖度。然而，由于人为、地表材质等因素的影响使得部分端元分量的估计出现误差，导致LSMA模型求解时误差增；此外，在森林区域，有少量不透水面如个别房屋等高反照率地物，在端元选取时容易被忽略，影响端元选取的准确度；另外有些区域像元反照率比较低，如植被，裸土等，对不透水面中低反照率部分的影响较大。因此，线性光谱解混结果中，低反照率地物会出现在较暗的透水面上，而低反照率的比例对不透水面、植被和土壤盖度提取结果影响很大。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的旨在提供一种多源遥感数据城市不透水面提取方法，以提取高精度的城市不透水面盖度。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种多源遥感数据城市不透水面提取方法，包括：
(1)对Landsat-8 OLI和Sentinel-2A MSI遥感影像进行数据预处理，包括大气校正、辐射校正、几何校正等；接着结合10-m空间分辨率的Sentinel-2A遥感影像选取合适的纯净像元作为端元；结合提取的10-m分辨率的端元信息与30-m分辨率的Landsat-8 OLI各波段反射率数据，利用线性光谱解混模型进行求解，得到30-m分辨率的低反照率、高反照率、植被和土壤端元盖度；
(2)结合Landsat-8 OLI影像的中红外波段和近红外波段光谱反射率计算NDBI(归一化建筑物指数)，利用Otsu方法计算NDBI的阈值，自动提取区分建筑物和非建筑物像元的阈值，从而得到建筑物影像；
(3)结合建筑物影像，对低反照率盖度影像进行处理；如果此像元为建筑物像元，则此像元对应的低反照率盖度属于低反照率不透水面盖度；最后将低反照率不透水面盖度与高反照率盖度进行相加得到高精度的城市不透水面盖度。
所述线性光谱解混模型为：
式中i＝1,2…,M，M为光谱波段数；n为地物端元数目；Ri是波段i的反射率，fk是端元k在像元中所占的面积比例，Rik波段i的第k个端元的光谱反射率，ERi是波段i的残差；对Landsat 8 OLI影像首先利用改进的归一化水体指数去除水体，然后在此基础上结合Sentinel-2A选择的土壤、植被、高反照率和低反照率四个端元作为解混对象，采用最小二乘法求解各端元所占的比例，且线性光谱解混的求解必须满足以下的条件：
所述归一化建筑物指数NDBI为：
NDBI＝(MIR-NIR)/(MIR+NIR) (3)
式中：MIR为Landsat 8 OLI影像的中红外波段光谱反射率，NIR为Landsat 8 OLI影像近红外波段光谱反射率。
所述预处理包括大气校正、辐射校正、几何校正
本发明的有益效果在于：
针对现有的线性光谱解混模型的端元选择精度不高的问题，本发明采用更高空间分辨率的Sentinel-2A遥感影像选择高精度的端元，然后利用线性光谱解混模型对Landsat-8 OLI影像数据进行端元解算，得到各端元的比例，最后结合Otsu方法提取的建筑物影像对线性光谱解混结果进行优化处理，生成高精度的城市不透水面盖度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的多源遥感数据城市不透水面提取方法的流程原理图；
图2为Sentinel-2A和Landsat-8提取的各端元光谱特征曲线图；
图3为基于Sentinel-2A遥感影像的线性光谱解混结果图：(a)高反照率；(b)土壤；(c)低反照率；(d)植被；
图4为不同方法提取的城市不透水面盖度图：(a)基于Landsat-8遥感影像提取的不透水面；(b)基于Sentinel-2A遥感影像提取的不透水面盖度；(c)基于Sentinel-2A遥感影像与NDBI提取的不透水面盖度。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述：
针对现有的线性光谱解混模型的端元选择精度不高的问题，本发明采用更高空间分辨率的Sentinel-2A遥感影像选择高精度的端元，然后利用线性光谱解混模型对Landsat-8 OLI影像数据进行端元解算，得到各端元的比例，最后结合Otsu方法提取的建筑物影像对线性光谱解混结果进行优化处理，生成高精度的城市不透水面盖度。以下将结合附图1对本专利的具体实施进行详细阐述：
(1)基于线性光谱解混模型的各端元盖度计算
本专利采用的是Sentinel-2A MSI和Landsat-8 OLI遥感影像数据。Landsat-8OLI遥感影像由由美国联邦地质调查局地球资源观测与科学中心(https://espa.cr.usgs.gov/)提供注册下载；Sentinel-2A MSI遥感影像由哥白尼开放获取中心提供下载(https://scihub.copernicus.eu/)。分别利用ENVI和SNAP软件对Landsat-8 OLI和Sentinel-2A MSI遥感影像进行大气校正、辐射校正等预处理，得到不同波段的反射率数据。
结合高分辨率的Sentinel-2A MSI遥感数据，利用ENVI软件的n维可视化工具定位、识别、聚集数据集中最纯的像元，从而获取高精度的纯净的端元波谱。提取的Sentinel-2A和Landsat-8 OLI遥感影像各端元的光谱特征曲线如图2所示。
由图2可以看出，Landsat-8遥感影像提取的植被、高反照率和土壤的光谱会相交，很难将它们较好地区分；而利用更高空间分辨率的Sentinel-2A遥感影像提取的端元，其光谱特征曲线没有交集，可以较好地区分植被、高反照率、土壤。
结合Sentinel-2A遥感影像提取的高精度纯净端元，利用线性光谱解混模型对Landsat-8的各波段反射率进行求解各端元比例。线性光谱解混模型(LSMA)假设影像每个像元的反射率由该像元所有地物端元的反射率及其所占面积比例为权重系数的线性组合，其表达式为：
式中i＝1,2…,M，M为光谱波段数；n为地物端元数目。Ri是波段i的反射率，fk是端元k在像元中所占的面积比例，Rik波段i的第k个端元的光谱反射率，ERi是波段i的残差。对Landsat 8 OLI影像首先利用改进的归一化水体指数(MNDWI)去除水体，然后在此基础上结合Sentinel-2A选择的土壤、植被、高反照率和低反照率四个端元作为解混对象，采用最小二乘法求解各端元所占的比例，且线性光谱解混的求解必须满足以下的条件：
结合高空间分辨率的Sentinel-2A遥感影像选择的高精度端元，利用线性光谱解混模型估计Landsat-8遥感影像各端元的盖度，其结果如图3所示。
(2)建筑物像元影像提取
首先利用Landsat-8遥感影像的中红外和近红外波段反射率计算归一化建筑物指数(NDBI)：
NDBI＝(MIR-NIR)/(MIR+NIR) (3)
式中：MIR为Landsat 8 OLI影像的中红外波段光谱反射率，；NIR为Landsat 8 OLI影像近红外波段光谱反射率。
在此基础上，在归一化建筑物指数中利用Otsu方法自动提取区分非建筑物和建筑物的阈值，得到建筑物像元影像。Otsu方法是由OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效方法。该方法将影像按灰度级分为目标像元和背景像元两类，通过计算数理统计意义内的最大类间方差来确定阈值达到最佳分离效果，其数学表达式如下：
式中，σ为NDBI影像的类内方差，M是NDBI影像的平均值；Pnu和Pu分别为非建筑物和建筑物像元的比例；Mnu和Mu为NDBI影像中非建筑物和建筑物像元的平均值；t为最优阈值。
(3)高精度不透水面盖度提取
结合前面提取的建筑物影像对线性光谱解混结果进行优化处理：如果该像元为建筑物像元，那么该像元对应的低反照率盖度属于低反照率不透水面盖度；最后将低反照率不透水面盖度与高反照率盖度进行相加得到高精度的城市不透水面盖度，其结果如图4所示。
图4为不同方法提取的城市不透水面盖度：(a)基于Landsat-8遥感影像提取的不透水面；(b)基于Sentinel-2A遥感影像提取的不透水面盖度；(c)基于Sentinel-2A遥感影像与NDBI提取的不透水面盖度。
利用决定系数、均方根误差和评价绝对误差分别三个方法提取的城市不透水面盖度进行精度评价，如表1所示。
表1精度评价
从表1可以看出，基于Sentinel-2A遥感影像与NDBI提取的不透水面盖度平均绝对误差仅有0.089，均方根误差为0.120，决定系数达到了0.882，其精度优于基于Landsat-8遥感影像提取的不透水面和基于Sentinel-2A遥感影像提取的不透水面盖度。总的来说，本发明提出的基于线性光谱解混模型的多源遥感数据城市不透水面提取方法能够提取高精度的城市不透水面盖度。
对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种多源遥感数据城市不透水面提取方法，其特征在于，包括
对Landsat-8 OLI和Sentinel-2A MSI遥感影像进行数据预处理，以得到不同波段的反射率数据；
在Sentinel-2A MSI遥感影像中提取合适的的纯净像元作为端元；
结合在Sentinel-2A MSI遥感影像中所提取到的端元信息与Landsat-8 OLI各波段反射率数据，利用线性光谱解混模型对Landsat-8 OLI的各波段反射率进行求解，以得到低反照率、高反照率、植被和土壤端元盖度；
结合Landsat-8 OLI影像的中红外波段和近红外波段光谱反射率计算归一化建筑物指数NDBI，利用Otsu方法计算NDBI的阈值，自动提取区分建筑物和非建筑物像元的阈值，以得到建筑物影像；
结合建筑物影像，对低反照率盖度影像进行处理；如果此像元为建筑物像元，则此像元对应的低反照率盖度属于低反照率不透水面盖度；最后将低反照率不透水面盖度与高反照率盖度进行相加得到城市不透水面盖度。
2.如权利要求1所述的多源遥感数据城市不透水面提取方法，其特征在于，所述线性光谱解混模型为：
式中i＝1,2…,M，M为光谱波段数；n为地物端元数目；Ri是波段i的反射率，fk是端元k在像元中所占的面积比例，Rik波段i的第k个端元的光谱反射率，ERi是波段i的残差；对Landsat 8 OLI影像首先利用改进的归一化水体指数去除水体，然后在此基础上结合Sentinel-2A选择的土壤、植被、高反照率和低反照率四个端元作为解混对象，采用最小二乘法求解各端元所占的比例，且线性光谱解混的求解必须满足以下的条件：
且fk≥0 (2)
3.如权利要求1所述的多源遥感数据城市不透水面提取方法，其特征在于，所述归一化建筑物指数NDBI为：
NDBI＝(MIR-NIR)/(MIR+NIR) (3)
式中：MIR为Landsat 8 OLI影像的中红外波段光谱反射率，NIR为Landsat 8 OLI影像近红外波段光谱反射率。
4.如权利要求1所述的多源遥感数据城市不透水面提取方法，其特征在于，所述预处理包括大气校正、辐射校正、几何校正。
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