林蔚，楊仲元，蔣金亮，徐建剛

（1.南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京210023；2.南京大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，南京210093）

縣域城鎮(zhèn)用地信息提取研究
——以福建省長(zhǎng)汀縣為例

林蔚1，楊仲元1，蔣金亮1，徐建剛2

（1.南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，南京210023；2.南京大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，南京210093）

針對(duì)如何快速、準(zhǔn)確地獲取縣域城鎮(zhèn)用地的信息問題，該文以2010年的TM影像為數(shù)據(jù)源，以典型的山地城市福建省長(zhǎng)汀縣為研究區(qū)，比較和分析常用的城鎮(zhèn)用地提取方法的優(yōu)勢(shì)和不足；借鑒分層分類法的思路，綜合運(yùn)用歸一化植被指數(shù)結(jié)合地形調(diào)節(jié)植被指數(shù)、多波段譜間關(guān)系法結(jié)合改進(jìn)型歸一化水體指數(shù)、歸一化裸土指數(shù)結(jié)合歸一化不透水面指數(shù)，對(duì)長(zhǎng)汀城鎮(zhèn)用地進(jìn)行提取，總體精度超過85%。分析表明該方法是一種可行有效的城鎮(zhèn)用地提取方法。

城鎮(zhèn)用地信息；TM影像；長(zhǎng)?。环謱臃诸惙?；信息提取

1 引 言

隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的加快，城鎮(zhèn)用地在迅速地?cái)U(kuò)大。快速提取城鎮(zhèn)用地信息，反映城鎮(zhèn)用地的動(dòng)態(tài)變化，已成為研究城市問題的必然要求。近年來(lái)遙感技術(shù)因具有重復(fù)觀測(cè)、覆蓋范圍大、成本低的優(yōu)點(diǎn)，已成為城鎮(zhèn)用地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的有效手段之一。特別是在“大數(shù)據(jù)時(shí)代”的背景下，不同類型、多種分辨率的遙感影像獲取十分便利，如何對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，獲得研究所需的信息已成為熱點(diǎn)之一。因此，探尋一種快捷、準(zhǔn)確與客觀地獲取城鎮(zhèn)用地信息的方法，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)城市擴(kuò)張過程，對(duì)分析城市擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力機(jī)制，科學(xué)合理地指導(dǎo)城市規(guī)劃、控制城市用地規(guī)模具有十分重要的意義。

利用遙感影像提取城鎮(zhèn)用地最常用的方法是計(jì)算機(jī)分類，但由于“同物異譜”和“同譜異物”的現(xiàn)象存在，造成了選擇訓(xùn)練樣本的困難，導(dǎo)致分類精度達(dá)不到要求。為了獲取更高的精度，只能通過目視判讀或手工屏幕數(shù)字化的方法，但工作量很大。楊山、查勇提出歸一化建筑指數(shù)法［1－2］提取城鎮(zhèn)用地，以其計(jì)算方便快速的優(yōu)勢(shì)而被廣泛應(yīng)用。但后續(xù)的證明研究中［3－5］都發(fā)現(xiàn)在不同的研究地區(qū)，會(huì)有其他的地類表現(xiàn)出與城鎮(zhèn)用地類似的光譜特征，所以單純依靠歸一化建筑指數(shù)大于0就認(rèn)定為城鎮(zhèn)用地并不可靠。很多學(xué)者針對(duì)不同的研究區(qū)域?qū)Ω鞣N歸一化差異型指數(shù)進(jìn)行了改良，如徐涵秋［6］提出了一種綜合歸一化建筑指數(shù)（Normalized Differece Built－up Index，NDBI）、修正歸一化水體指數(shù)（Modified Normalized Difference Water Index，MNDWI）和土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（Soil Adjusted Vegetation Index，SAVI）的新型指數(shù)（Index－based Built－up Index，IBI），能夠有效地抑制提取城市建成區(qū)時(shí)的背景噪音，并且精度可以達(dá)到95%以上，并在福州、廈門、泉州等城市得到了成功的應(yīng)用。但有研究［7］指出，當(dāng)城鎮(zhèn)建筑用地信息在影像中處于主導(dǎo)位置的情況下，TM影像三指數(shù)法（NDBI、MNDWI、SAVI）精度很高，否則，由于各種復(fù)雜地物的混淆，三指數(shù)法的精度無(wú)法滿足應(yīng)用需求。利用遙感圖像譜間關(guān)系分析也是提取城鎮(zhèn)用地的主要方法之一，總體提取效果較好［8－9］。譜間關(guān)系法利用了遙感影像光譜波段多、每個(gè)波段反映不同信息的特點(diǎn)，使用單波段的光譜特征或者多波段光譜之間的關(guān)系對(duì)城鎮(zhèn)用地進(jìn)行提取，這種方法在提取城鎮(zhèn)用地時(shí)往往需要不斷地調(diào)試閾值和復(fù)雜的邏輯判斷規(guī)則，需要根據(jù)不同的研究區(qū)域進(jìn)行選擇，普適性不高，比較繁瑣。

作為我國(guó)基本的行政單元，縣是統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展的中間環(huán)節(jié)，是“新型城鎮(zhèn)化”的重點(diǎn)所在。而目前縣域城鎮(zhèn)用地提取的研究尚不多見，因此有必要填補(bǔ)這方面的空缺。綜上所述，不管是傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)分類或目視解譯，還是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的指數(shù)法或譜間關(guān)系法，在提取城鎮(zhèn)用地時(shí)均存在不同程度的缺點(diǎn)，無(wú)法同時(shí)達(dá)到快速、準(zhǔn)確、客觀提取城鎮(zhèn)用地的要求。為了彌補(bǔ)幾種常用的城鎮(zhèn)用地提取方法的不足，本文借鑒分層分類法的思路對(duì)城鎮(zhèn)用地進(jìn)行提取，該方法需要的遙感數(shù)據(jù)量小且分類算法簡(jiǎn)單：針對(duì)各地物不同的信息特點(diǎn)，將圖像按一定原則進(jìn)行層層分解，信息提取的環(huán)境比較純凈［10］。分層分類法已在土地利用／覆蓋遙感監(jiān)測(cè)中被證明了是一種可行的方法［11］，并且能夠提高分類精度。本研究在總結(jié)和借鑒前人研究方法的基礎(chǔ)上，以長(zhǎng)汀為研究區(qū)，提出一種適用于縣域范圍的城鎮(zhèn)用地提取方法。

2 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)來(lái)源與技術(shù)流程

2.1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)汀縣隸屬于龍巖市，位于福建省西南部，武夷山南段，南與廣東近郊，西與江西接壤。長(zhǎng)汀縣地形復(fù)雜且破碎，山地丘陵面積大，形成了其“八山一水一分田”的自然地理格局。2009年以來(lái)，在海西經(jīng)濟(jì)區(qū)的優(yōu)惠政策和沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移的大背景下，長(zhǎng)汀縣幾年來(lái)在經(jīng)濟(jì)總量上取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，地區(qū)生產(chǎn)總值增速穩(wěn)定，但是以山地為主的地形條件極大的限制了城市的擴(kuò)展空間，可建設(shè)用地嚴(yán)重不足，為了保證長(zhǎng)汀經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，需要準(zhǔn)確的把握城鎮(zhèn)用地的范圍。本次研究選擇長(zhǎng)汀縣的大同鎮(zhèn)、汀州鎮(zhèn)、策武鎮(zhèn)以及河田鎮(zhèn)組成的發(fā)展區(qū)（集中了長(zhǎng)汀縣大部分城鎮(zhèn)用地）作為研究區(qū)域，如圖1所示。

圖1 研究區(qū)2010年Landsat TM影像（RGB：543）

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取的數(shù)據(jù)為美國(guó)陸地衛(wèi)星（Landsat）TM影像，成像時(shí)間為2010年1月14日，軌道號(hào)為121／42，數(shù)據(jù)質(zhì)量高，云量幾乎為0。遙感影像數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)（http：／／www.gscloud.cn），該數(shù)據(jù)已經(jīng)經(jīng)過系統(tǒng)輻射校正和地面控制點(diǎn)幾何校正，并且通過DEM進(jìn)行了地形校正。

2.3 技術(shù)流程

本文利用分層分類法的思路，綜合已有提取方法的優(yōu)點(diǎn)，從某一類地物的光譜、空間、時(shí)間特征分析入手，找到反映這些特征的典型波段，采用適合此類地物的信息提取方法進(jìn)行專題信息提取。當(dāng)一種地物成功提取后，通過掩膜將其從原始圖像中去除，以避免它對(duì)其他地物提取的影響。這樣按層處理，只針對(duì)一類目標(biāo)進(jìn)行提取，提高了每一類目標(biāo)的提取精度。

圖2 城鎮(zhèn)用地提取技術(shù)流程圖

3 長(zhǎng)汀縣城鎮(zhèn)用地的提取

3.1 林地和耕地的提取

長(zhǎng)汀縣內(nèi)主要的土地利用／覆蓋類型為林地、耕地、居民點(diǎn)、水體、工業(yè)和道路用地及裸地。由于長(zhǎng)汀縣山地丘陵面積大，植被覆蓋率一直較高，因此林地是占長(zhǎng)汀縣土地利用／覆被類型中比重最大的，宜先對(duì)林地進(jìn)行提取，植被指數(shù)是最常用的方法，如土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（SAVI）［12］、歸一化植被指數(shù)等。有學(xué)者認(rèn)為SAVI最適合于研究低植被覆蓋區(qū)［13］，因此在長(zhǎng)汀并不適用；歸一化植被指數(shù)（NDVI）在復(fù)雜地形山區(qū)容易受到地形的影響［14］，目前的解決辦法有先進(jìn)行遙感影像地形校正［15－18］，再計(jì)算植被指數(shù)，但地形校正受制于高精度DEM數(shù)據(jù)的可獲取性，同時(shí)難以避免不同數(shù)據(jù)之間的匹配精度問題，實(shí)際應(yīng)用效果受到制約［19］。因此，有學(xué)者建立地形調(diào)節(jié)植被指數(shù)（TAVI）［20］，并已在不同地形地貌研究區(qū)域進(jìn)行了應(yīng)用［21］，能夠有效消除山區(qū)地形對(duì)常用植被指數(shù)影響。已有學(xué)者運(yùn)用TAVI對(duì)長(zhǎng)汀的植被覆蓋度成功的進(jìn)行了監(jiān)測(cè)［20］，同時(shí)還有研究提出復(fù)合植被指數(shù)（VBSI）［22］，也能較好削弱影像中山體陰影、土壤背景、巖石、建筑用地等地物對(duì)植被覆蓋度干擾的。

根據(jù)對(duì)已有植被指數(shù)的分析，首先采用NDVI對(duì)研究區(qū)的林地范圍進(jìn)行提取，算法如式（1）所示。如圖3中紅框所示，山體陰影隨著林地一并提取出來(lái)，可見計(jì)算NDVI時(shí)受到了地形的影響。因此，還必須削弱地形因素在提取林地時(shí)造成的影響。根據(jù)已有的研究，這里選擇TAVI對(duì)NDVI進(jìn)行修正，計(jì)算公式如式（2）所示。圖4為TAVI計(jì)算結(jié)果，可以觀察到紅框中（與圖2中的紅框位置大致對(duì)應(yīng)）及圖4中的黑色點(diǎn)均為山體陰影，通過設(shè)定閾值即可將這些山體陰影從NDVI結(jié)果去去除，得到更為準(zhǔn)確的林地范圍。由于所選遙感影像的時(shí)相為1月，此時(shí)耕地中只有越冬作物，因此可能會(huì)有部分耕地存在閑置，在光譜特征上與裸土類似，在計(jì)算NDVI時(shí)，經(jīng)過閾值調(diào)試，取0.25時(shí)能夠同時(shí)提取林地和未閑置耕地，閑置的耕地將在提取裸土的步驟中進(jìn)行處理。

式中，TM4、TM3分別代表TM影像第4波段和第3波段的反射率，下同。

式中，f（Δ）表示地形調(diào)節(jié)因子，由文獻(xiàn)［20］可知f（Δ）取0.3，MTM3表示第3波段的最大值。

圖3 歸一化植被指數(shù)計(jì)算結(jié)果

3.2 水體的提取

水體提取方法包括單波段閾值法［23］，多波段譜間關(guān)系法［24］和水體指數(shù)法等。在使用單波段閾值法提取水體時(shí)，一般選取TM第5波段數(shù)據(jù)（水體在此波段吸收最強(qiáng)，反射率幾乎為零），該方法對(duì)陰影區(qū)和水體的區(qū)分較差［25］。有研究使用基于閾值的多波段譜間關(guān)系法，分別在平原地區(qū)和山區(qū)進(jìn)行了驗(yàn)證［26］。最早且最具有代表性的水體指數(shù)是由Mcfeeters提出的歸一化差異水體指數(shù)［27］（NDWI）。NDWI提出后，很多學(xué)者針對(duì)不同的研究區(qū)和數(shù)據(jù)源創(chuàng)建了新的或改進(jìn)的水體指數(shù)，如MNDWI［28］、EWI［29］和NWI［30］。徐涵秋在驗(yàn)證和對(duì)比EWI和MNDWI兩種指數(shù)后認(rèn)為后者精度較高，且無(wú)論在是否經(jīng)過大氣校正的影像中都能將水體有效地提取出來(lái)［31］。

圖4 地形調(diào)節(jié)植被計(jì)算指數(shù)

根據(jù)上文的分析，本文分別用NDWI、MNDWI（計(jì)算方法如式（3）所示）、NWI 3種水體指數(shù)對(duì)研究區(qū)域的水體進(jìn)行了計(jì)算，發(fā)現(xiàn)NDWI和NWI兩種方法并不適用于本地區(qū)，再將MNDWI的計(jì)算結(jié)果與基于閾值的多波段譜間關(guān)系法［26］（計(jì)算方法如式（4）所示）的提取結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。從圖5、圖6的比較可以看出，MNDWI提取的汀江比用多波段譜間關(guān)系法的提取結(jié)果更為完整，但是同時(shí)也出現(xiàn)了一部分的山體陰影同時(shí)被錯(cuò)誤提?。t色方框中所示）。所以在第一步提取林地和耕地時(shí)已將山體陰影的影像去除的前提下，推薦使用MNDWI對(duì)水體進(jìn)行提取。

3.3 裸地的提取

長(zhǎng)汀縣內(nèi)由于水土流失造成地表裸露，雖然近幾十年來(lái)面積逐漸減少但仍有一定的數(shù)量，裸地并不屬于城鎮(zhèn)用地，應(yīng)予以去除。此外，還有3.1中未提取的閑置耕地也屬于裸地的范圍，在此一并進(jìn)行處理。

已有研究提到的譜間關(guān)系法不能夠很好地區(qū)分研究區(qū)域城鎮(zhèn)用地和裸地［9］，因此這里引入雙重指數(shù)法［32－33］對(duì)裸土進(jìn)行提取。NDBI指數(shù)是提取建筑用地最常用的指數(shù)，此外還有歸一化裸土指數(shù)NDSI與NDBI的算法相同，參與計(jì)算的都是5波段和4波段，說(shuō)明兩個(gè)指數(shù)同樣增強(qiáng)的都是高亮度、低植被覆蓋的地區(qū)。因此不管計(jì)算哪個(gè)指數(shù)，裸土和建筑用地都是同時(shí)被提取出來(lái)，導(dǎo)致裸土與建筑用地相混淆。

本研究引入NDSI［34］與不透水面指數(shù)NDISI［35］（計(jì)算公式如式（5）和式（6）所示）組成雙重指數(shù)，由于不透水面指數(shù)NDISI增強(qiáng)的只是建筑物、道路等地表不透水面信息，因此可以提取混合信息中的裸地。雙重指數(shù)法在增強(qiáng)裸土和不透水面信息后，采用邏輯運(yùn)算［34］（式（7））得到研究區(qū)的裸土信息：

圖5 改進(jìn)型歸一化水體指數(shù)計(jì)算結(jié)果

圖6 基于閾值的多波段譜間關(guān)系法結(jié)果

式中，T1為裸土的閾值，大于T1的即為裸土；T2為不透水面的閾值，大于T2的為不透水面。

3.4 獲取城鎮(zhèn)用地范圍

將3.1中提取的林地和耕地、3.2中得到的水體，3.3中得到的裸土從長(zhǎng)汀縣發(fā)展區(qū)的范圍中剔除，得到最終的城鎮(zhèn)用地范圍（圖7）。

圖7 2010年發(fā)展區(qū)（縣域的大同鎮(zhèn)、汀州鎮(zhèn)、策武鎮(zhèn)以及河田鎮(zhèn)）城鎮(zhèn)用地范圍

4 結(jié)果分析及精度評(píng)定

從2010年長(zhǎng)汀城鎮(zhèn)用地提取結(jié)果來(lái)看，大致符合現(xiàn)實(shí)情況，長(zhǎng)汀主城中心，河田副中心的位置十分明顯，長(zhǎng)汀經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)內(nèi)的工業(yè)用地規(guī)模不斷擴(kuò)大，策武鎮(zhèn)內(nèi)的河梁工貿(mào)新城也已具規(guī)模，策武鎮(zhèn)內(nèi)麻陂村附近的長(zhǎng)汀稀土工業(yè)園于2009年底通過了控制性詳細(xì)規(guī)劃評(píng)審，因此在2010年初的影像上暫時(shí)還未有明顯的城鎮(zhèn)用地分布。

本文研究的是城鎮(zhèn)用地的提取，可以理解為將所有地物劃分成城鎮(zhèn)用地和非城鎮(zhèn)用地兩類，因此采用類型精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文以目視解譯的結(jié)果為參考，在研究區(qū)范圍內(nèi)隨機(jī)選取240個(gè)樣本點(diǎn)，計(jì)算得到總體精度?？傮w精度的計(jì)算方法是：（分類正確的樣點(diǎn)數(shù)／總樣點(diǎn)數(shù)）×100%。

表1 2010年城鎮(zhèn)用地提取結(jié)果評(píng)價(jià)

5 結(jié)束語(yǔ)

本文以TM影像為數(shù)據(jù)源，以山地城市長(zhǎng)汀作為研究區(qū)，借鑒分層分類法的思路，選用歸一化植被指數(shù)結(jié)合地形調(diào)節(jié)指數(shù)提取了林地和耕地，利用改進(jìn)型歸一化水體指數(shù)篩選出水體，最后使用雙重指數(shù)法剔除出研究區(qū)中的裸地（包括閑置的耕地），得到城鎮(zhèn)用地的范圍，總體精度達(dá)到86.7%，kappa系數(shù)為0.73，證明本方法是一種可行有效的提取城鎮(zhèn)用地的方法。

在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)研究區(qū)域的實(shí)際用地類型特征，分析各種用地類型的面積分布和混淆程度來(lái)決定篩選的先后順序，綜合運(yùn)用計(jì)算機(jī)分類法、目視解譯法、歸一化差異型指數(shù)和譜間關(guān)系法，避免單一歸一化差異型指數(shù)的局限性，譜間關(guān)系法過多的閾值調(diào)試和復(fù)雜的邏輯判斷規(guī)則，逐一將非目標(biāo)地物分離，最終得到所需的用地范圍，達(dá)到準(zhǔn)確、簡(jiǎn)單快捷提取城鎮(zhèn)用地的目的。

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Urban Land Extraction Based on TM Imagery：A Case Study of Changting，F(xiàn)ujian Province

LIN Wei1，YANG Zhong－yuan1，JIANG Jin－liang1，XU Jian－gang2
（1.School of Geographic and Oceanographic Science，Nanjing University，Nanjing210023；2.School of Architecture and Urban Planning，Nanjing University，Nanjing210093）

To grasp the scope of urban land in the county level is significant for successfully carrying out the urban planning and guaranteeing the sustainable development of rural economy.This paper aims at quick and accurate acquisition of the urban land.The study area is located in Changting，a typical mountainous city of Fujian province，where the merits and drawbacks of some traditionally used urban land extraction methods were compared and analyzed.Inspired by the hierarchical classification method，this paper extracted the urban land of Changting county by using NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）＆TAVI（Topograpy Adjusted Vegetation Index），MNDWI（Modified Normalized Difference Water Index），NDSI（Normalized Difference Soil Index）＆NDISI（Normalized Difference Impervious Surface Index）methods considering their merits，and the overall accuracy is 85%，which illustrates that the adopted method is useful and efficient for urban land extraction.

urban land；TM imagery；Changting；hierarchical classification；information extraction

10.3969／j.issn.1000－3177.2015.02.022

P237

A

1000－3177（2015）138－0120－06

2014－01－13

2014－04－14

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51278239）。

林蔚（1986～），男，博士研究生，研究方向?yàn)槌鞘羞b感。

E－mail：gis＿xifan＠163.com

徐建剛（1960～），教授，博導(dǎo)，主要從事城市與區(qū)域規(guī)劃、城市遙感與GIS研究。

E－mail：xjg129＠sina.com