基于GF-1号的城市绿地信息提取

杨洵 王哲 李红芳 王琪雯

基于GF-1号的城市绿地信息提取

杨洵 王哲 李红芳 王琪雯

城市绿地是指城市中覆盖有自然或人为植被的地方,它对都市的外观风貌、生态环境、旅游业发展起着至关重要的作用,同时还是权衡城市现代化水平的重要标志。本文采用GF-1号遥感影像为数据源,利用ENVI处理软件对呼和浩特的城市绿地信息进行提取，并对提取结果进行有效性评价。评价结果表明, 面向对象植被指数法提取绿地信息精度较高,这对揭示呼市绿色空间的动态变化有重要意义。

城市绿地是城市生态系统主要自然要素之一，城市绿地的生态效应起着净化城市的作用，使城市环境得到综合整治，从而达到环境质量舒适的要求。遥感技术作为一种综合监测技术，其不仅可以揭示城市绿色空间的动态变化，还能为城市绿地系统规划贡献力量。

本文以GF-1号遥感影像为数据源,利用ENVI处理软件面向对象的分类方法对呼和浩特市的城市绿地信息进行提取，并对提取结果的有效性进行评价，以便快速、准确地辨识绿地植被分布类型、结构以及面积，为城市的规划与建设提供参考依据，对地理国情的普查亦具有十分重要的意义。

图1 遥感初始影像

图2 预处理后遥感影像

研究区概况及数据来源

本文选取呼和浩特作为研究区域，区域经纬度为E： 110°46′-112°10′，N：40°51′-41°8′，属大陆性干旱气候，昼夜温差较大，年均降水量约400毫米，冬季漫长严寒，夏季短暂炎热，该区属典型侵蚀构造地形，地貌类型较复杂。

本文反演数据来源于GF-1号空间分辨率为 16m 的多光谱遥感影像，因其比较适合夏季反演，故获取时间为2016 年 08 月28 日。

遥感影像数据预处理与特征提取

由于初始影像在成像过程中或多或少存在一定的失真与畸变，为了获得较为准确的解译结果，必须对初始影像进行预处理。主要包括：辐射定标，图像裁剪、图像镶嵌、大气校正等处理。

一般来说，地表的各种地物类型与遥感影像的各种特征有关系，因此，选取合适影像特征及其组合同时参与遥感影像分类，就可以达到分类目的。

在影像分类时，添加辅助特征对遥感图像计算机自动分类精度的提高显得十分重要，本文结合呼和浩特市的图像特点以及前人的工作经验，选择和提取了NDVI。

城市绿地信息提取及精度评价

植被指数法绿地提取

植被指数法是通过分析目标地物影像特征，选取典型特征构建特征空间，再结合先验知识，对研究区影像进行目视判读，定义目标地物类别，从而执行分类。（图3）

图3 植被指数法绿地提取结果

图4 决策树分类算法绿地提取结果

决策树分类算法绿地提取

基于专家知识获取规则，然后制定决策树、执行决策从而获得遥感分类。

精度分析与评价

通过野外验证以及呼和浩特市二类调查数据，精确地在遥感图像上选取各类地表真实靶区，建立混淆矩阵，计算各统计量，并进行统计分析，计算得出两种分类方法的Kappa 系数、总体精度等相关指标（表1），结果表明植被指数法总体精度为 86.36%，Kappa 系数为 0. 83，高于决策树分类算法，故采用植被指数法能提取到符合实际的城市绿地信息。

表1 分类精度统计表

结语

本文主要研究基于面向对象的遥感影像分类方法在城市绿地信息提取方面的应用,通过植被指数法与决策树分类两种方法对呼和浩特城市绿地信息进行提取,结果表明采用面向对象植被指数法提取的绿地信息精度更高一些，这对以后的绿地信息提取工作具有重要的指导意义和实用价值，同时也为城市的绿地规划与建设提供了参考依据。

（作者单位：内蒙古农业大学 水利与土木建筑工程学院）