V律指數(shù)法提取城市建筑用地遙感影像的研究

蔡志明

（福建工程學(xué)院 電子信息與電氣工程系，福建 福州 350108）

V律指數(shù)法提取城市建筑用地遙感影像的研究

蔡志明

（福建工程學(xué)院 電子信息與電氣工程系，福建 福州 350108）

通過(guò)對(duì)Landsat ETM+不同波段遙感影像主要土地利用類型光譜特征曲線進(jìn)行分析，提出一種新的提取城市建筑用地的方法：V律指數(shù)法（V law index，VLI）. 該方法采用3個(gè)波段的遙感影像，并結(jié)合約束條件，通過(guò)簡(jiǎn)單的邏輯判斷和乘法運(yùn)算實(shí)現(xiàn)建筑用地的提取. 隨機(jī)矩陣點(diǎn)實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明：VLI法能夠獲得較好的提取效果，與其他建筑用地提取指數(shù)如NDBI單指數(shù)、NDBI/SAVI/MNDWI三指數(shù)方法相比，具有更低的誤判率.

建筑用地提??；V律指數(shù)；遙感影像處理

在城市化的進(jìn)程中，土地絕大部分做了建筑用地，因此，及時(shí)準(zhǔn)確地了解城市建筑用地的狀況及變化信息，對(duì)城市規(guī)劃、土地合理利用以及城市的可持續(xù)發(fā)展具有十分重要的意義. 建筑用地信息的獲取可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)或者實(shí)地考察獲得，但這些方法效率低、周期長(zhǎng). 近幾年，隨著遙感信息技術(shù)的發(fā)展，利用衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)技術(shù)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)城市土地利用和土地覆蓋變化成為一個(gè)重要的研究和應(yīng)用領(lǐng)域. 目前，已有不少學(xué)者研究出利用遙感信息提取城市建筑用地信息的方法：楊山[1]通過(guò)對(duì)無(wú)錫市土地遙感影像的光譜特征分析，采用仿歸一化植被指數(shù)法提取了無(wú)錫市城鄉(xiāng)聚落空間信息；房世波等[2]利用TM和SPOT遙感影像，采用IHS融合技術(shù)和比值、差值綜合處理技術(shù)對(duì)南京市城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)展進(jìn)行了監(jiān)測(cè)；查勇等[3]提出一種歸一化建筑指數(shù)NDBI，并利用TM圖像成功提取了無(wú)錫市城鎮(zhèn)用地信息；劉玉芳等[4]采用遙感影像的對(duì)比度紋理特征，對(duì)圖像進(jìn)行分類、密度分割及后處理得到城市用地信息；徐涵秋[5-6]采用比值運(yùn)算對(duì)多個(gè)波段進(jìn)行組合，實(shí)現(xiàn)多波段數(shù)據(jù)維壓縮，并利用NDBI、SAVI和MNDWI指數(shù)對(duì)復(fù)雜城市建筑用地進(jìn)行提取，精度達(dá)到91%以上；陳志強(qiáng)等[7]運(yùn)用多波段K-L變換法提取福州市城市用地信息；岳文澤等[8]以Landsat衛(wèi)星的TM和ETM+遙感影像為數(shù)據(jù)源，利用改進(jìn)后的線性光譜分解技術(shù)對(duì)上海舊城改造進(jìn)行分析. 綜上，對(duì)于建筑用地的提取方法主要是指數(shù)法、混合像元線性分解法，本文對(duì)各類地物的光譜特征曲線進(jìn)行分析，提出一種V律指數(shù)（V Law Index，VLI）方法提取信息城市建筑用地.

1 VLI基本原理和方法

提取城市建筑用地信息首先要分析城市的主要地類，文獻(xiàn)[5]通過(guò)對(duì)福州市Landsat ETM+影像進(jìn)行目視判別，將福州試驗(yàn)區(qū)的土地利用類型分為9類，即高密度建筑區(qū)、低密度建筑區(qū)、新建筑區(qū)、灌木林、森林、山地陰影（植被）、草地/菜地、湖泊、河流，并通過(guò)詳細(xì)分析各類地物的波段均值得到光譜特征曲線，如圖1-a所示. 從圖1-a不難發(fā)現(xiàn)：各類地物的光譜特征在3、4、5三個(gè)波段的差異最大，且建筑用地（包括高密度建筑區(qū)、新建筑區(qū)和低密度建筑區(qū)）的光譜特征曲線在3、4、5波段呈現(xiàn)V形，因此這3個(gè)波段是地物類型區(qū)分的較佳波段. 各類地物在3、4、5三個(gè)波段的光譜特征曲線可以歸納為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ4種類型，如圖1-b所示，其中Ⅰ、Ⅲ為V形，Ⅱ、Ⅳ為非V形，建筑用地主要以Ⅰ型為主.

圖1 福州試驗(yàn)區(qū)土地利用類型的光譜特征

為了描述V形，定義如下V律指數(shù)：

式中，Red、NIR和MIR分別為3、4、5波段，a為V形朝向系數(shù). 為了區(qū)分Ⅰ、Ⅲ類的V型口朝向，做如下約定：

由此得到，建筑用地的VLI指數(shù)為正數(shù)、其他地物類型的VLI指數(shù)為負(fù)數(shù). 本文根據(jù)VLI指數(shù)對(duì)城市建筑用地進(jìn)行提取，結(jié)果部分水體也被視為建筑用地提取了. 經(jīng)過(guò)對(duì)圖1-a特征曲線進(jìn)行仔細(xì)觀察發(fā)現(xiàn)，湖泊的特征曲線也滿足VLI指數(shù)為正數(shù)的情形，但是從圖中可以看出，該系數(shù)相對(duì)于建筑用地的VLI指數(shù)應(yīng)該小很多（因?yàn)楹吹?MIR-NIR)值很?。? 為此，進(jìn)一步引入約束條件，把式（1）修正為：

根據(jù)圖1-a，ΔI大約取1～20之間的正數(shù). 因此，我們得到改進(jìn)后的建筑用地提取條件應(yīng)該滿足公式（2）的條件，且VLI指數(shù)為正數(shù).

2 提取效果分析

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)源

為了驗(yàn)證VLI指數(shù)對(duì)不同地域的適應(yīng)性，實(shí)驗(yàn)以從GLCF下載的中國(guó)南京市Landsat ETM+遙感影像（3 500像素×1 900像素，2005年，http://glcf.umiacs.umd.edu/data/.）為源數(shù)據(jù). 這些影像具有8個(gè)波段，本文選用1、2、3、4、5五個(gè)波段. 截取的市區(qū)部分（850像素×470像素）未做任何處理，在Matlab 7.7上進(jìn)行測(cè)試.

2.2 提取比較

現(xiàn)有的指數(shù)提取建筑用地的方法主要是NDBI單指數(shù)方法[1,3,9]和SAVI、NDBI、MNDWI三指數(shù)（以下簡(jiǎn)稱“ThreeI”）方法[10-11]. 前者定義的建筑指數(shù)為：

該指數(shù)主要基于城市建筑用地在5波段的反射率高于4波段的特點(diǎn)而創(chuàng)建，提取方法是當(dāng)NDBI＞0時(shí)就認(rèn)為是建筑用地；后者采用NDBI、SAVI和MNDWI指數(shù)，3個(gè)指數(shù)的定義分別為：

式中，L為土壤調(diào)節(jié)因子，其值介于0～1之間，通常選擇0.5.

提取方法采用如下的邏輯表達(dá)式：

本文VLI的提取方法描述如下：

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

圖2給出了不同約束條件和調(diào)節(jié)因子下采用幾種指數(shù)提取城市建筑用地的結(jié)果，其中圖2-a為原始影像的3、2、1波段構(gòu)建的圖像，白色區(qū)域內(nèi)部為山地、公園或者農(nóng)村用地.

從圖2-b看，NDBI指數(shù)的提取效果很差，大量的綠色區(qū)域被視為建筑用地提取出來(lái). 這主要是由于在4、5波段，建筑用地與水、植被的光譜特征曲線走勢(shì)類似，因此，單靠NDBI一種指數(shù)，以NDBI＞0判斷是建筑用地的提取方法是不可靠的[10]. 對(duì)于VLI指數(shù)提取方法，由圖2-c可以發(fā)現(xiàn)：當(dāng)ΔI較小時(shí)，非建筑用地可能被視為建筑用地提取出來(lái)；而當(dāng)ΔI較大時(shí)，部分建筑用地又會(huì)被過(guò)濾掉（如圖2-g）. 對(duì)于ThreeI指數(shù)提取方法，在本次實(shí)驗(yàn)中，調(diào)節(jié)因子L對(duì)建筑用地提取的影響很小，但也出現(xiàn)了部分非建筑用地被視為建筑用地提取出來(lái)的情形.

圖2 不同指數(shù)提取建筑用地的效果比較 南京市（2005年）

為了進(jìn)一步驗(yàn)證各指數(shù)法提取的精度，在TM321影像上選擇一些抽樣點(diǎn)進(jìn)行測(cè)試. 同時(shí)為了減少人為因素的影響，抽樣點(diǎn)采用計(jì)算機(jī)產(chǎn)生隨機(jī)行列矩陣點(diǎn)的方法進(jìn)行選擇. 每次抽樣的矩陣點(diǎn)為10行×20列（200點(diǎn)），測(cè)試10次，共2 000點(diǎn). 對(duì)于每種指數(shù)方法，每次抽樣的矩陣點(diǎn)位置相同，當(dāng)抽樣點(diǎn)被判為建筑用地時(shí)，則在TM321圖的相應(yīng)位置上標(biāo)注綠十字符號(hào)，否則標(biāo)注紅十字符號(hào)，如圖3-a、3-c所示. 限于篇幅，只給出NDBI的抽樣（圖3-b）和VLI的抽樣（圖3-d）. 通過(guò)目視判斷，抽樣點(diǎn)分為建筑用地點(diǎn)、非建筑用地點(diǎn)、建筑用地點(diǎn)誤判為非建筑用地點(diǎn)（以下簡(jiǎn)稱“建當(dāng)非”）、非建筑用地點(diǎn)誤判為建筑用地點(diǎn)（以下簡(jiǎn)稱“非當(dāng)建”）和難以分辨點(diǎn)（以下簡(jiǎn)稱“難辨點(diǎn)”）. 10次測(cè)試的結(jié)果見(jiàn)表1. 為了比較各種指數(shù)提取的效果，由表1數(shù)據(jù)，圖4和圖5分別給出了各種指數(shù)提取法建當(dāng)非、非當(dāng)建和平均誤判的結(jié)果.

圖3 隨機(jī)矩陣點(diǎn)抽樣

表1 各種指數(shù)提取測(cè)試結(jié)果

指數(shù)提取時(shí)，誤判包含建當(dāng)非和非當(dāng)建. 從圖4-a可以看出：相對(duì)于ThreeI和VLI，NDBI指數(shù)提取時(shí)，建當(dāng)非的概率最低. 然而NDBI指數(shù)提取卻有很大的非當(dāng)建概率，相比之下VLI指數(shù)提取的非當(dāng)建概率最低，如圖4-b. 從圖5可以看出：NDBI指數(shù)提取時(shí)，誤判的概率最高，ThreeI次之，VLI最低.

圖4 各種指數(shù)提取造成的建當(dāng)非、非當(dāng)建比較（不含難辨點(diǎn)）

2.4 VLI提取建筑用地面積偏小的討論

綜合表1和圖4可以發(fā)現(xiàn)，采用VLI指數(shù)提取時(shí)，由于建當(dāng)非的概率高于非當(dāng)建的概率，因此存在提取面積小于實(shí)際面積的風(fēng)險(xiǎn). 造成這一現(xiàn)象的原因是：為了克服VLI提取時(shí)部分水體可能會(huì)被當(dāng)作建筑用地提取出來(lái)的缺點(diǎn)，在式（2）引入修正系數(shù)a時(shí)，在條件0＜MIR-NIR＜ΔI中設(shè)置的閾值ΔI偏高. 在VLI指數(shù)中，閾值ΔI的設(shè)置較為敏感，設(shè)置偏小將導(dǎo)致部分水體被提取，設(shè)置太大，又會(huì)導(dǎo)致提取的建筑用地面積偏小；因此建議在實(shí)際應(yīng)用中，實(shí)地測(cè)量當(dāng)?shù)氐乃w和建筑物中MIR波段和NIR波段的反射率的差值(MIR-NIR)，選擇較合適的閾值ΔI.

圖5 各種指數(shù)提取的平均誤判比較（不含難辨點(diǎn)）

3 結(jié)論

本文提出了VLI提取建筑用地的方法，并與NDBI單指數(shù)和NDBI、SAVI、MNDWI三指數(shù)提取方法進(jìn)行比較. 從算法的復(fù)雜性來(lái)看，NDBI單指數(shù)提取只要采用MIR和NIR 2個(gè)波段的影像，計(jì)算量最小，但是提取效果最差；VLI指數(shù)提取需要采用Red、NIR和MIR 3個(gè)波段的影像，只涉及到邏輯判斷和乘法運(yùn)算，運(yùn)算量相對(duì)較??；NDBI、SAVI、MNDWI 3指數(shù)提取需要用到Green、Red、NIR和MIR 4個(gè)波段的影像，涉及到邏輯判斷和乘除運(yùn)算，運(yùn)算量較大. 城市建筑用地的提取是一個(gè)復(fù)雜的工程. 從光譜分析的角度看，需要實(shí)地測(cè)量各類地物準(zhǔn)確的光譜特征曲線，由于地域、氣候、溫度的差別，同類地物的光譜特征可能會(huì)有所差異，本文摒棄常規(guī)光譜特征研究主要考慮反射率的方法，改用以光譜特征曲線的形狀來(lái)研究光譜特征. 實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，本文提出的VLI具有較好的地域適應(yīng)性，對(duì)建筑用地提取具有較低的誤判率，但仍然存在提取面積小于實(shí)際面積的風(fēng)險(xiǎn). 隨著城市化進(jìn)程的快速發(fā)展，城市建筑的頂層構(gòu)造類型越來(lái)越復(fù)雜，既有從隔熱考慮采用高反射材料或者琉璃瓦的，也有為提高城市綠化率在高樓頂層種植植物進(jìn)行綠化的，這些都與傳統(tǒng)建筑物鋼筋混凝土的光譜特征存在很大區(qū)別，也給采用光譜特征分析提取建筑用地帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn). 如何更好地提取建筑用地光譜的共性特征，是本文后續(xù)努力的方向.

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Research a New Method for Urban Built-up Land Extraction from Remote-sensing Images

CAI Zhi-ming
(Department of Electronic Information and Electrical Engineering, Fujian University of Technology, Fuzhou 350108, China)

This paper makes an analyses of the spectral characteristic curves of the major land use categories based on Landsat ETM + different bands remote-sensing images and proposes a new VLI(V law index）method to extract images of urban built-up land. It adopts three-band remote-sensing images and combines with constraints to extract images of urban built-up land using simple logic determination and multiplication operations. Experimental random matrix point tests show that the VLI index, compared with other building land index, such as NDBI index and NDBI/SAVI/MNDWI index, can achieve better extraction results and has a lower misjudged rate.

built-up land extraction; V law index; remote-sensing image processing

TP751.1

A

1006-7302（2011）01-0043-07

2010-08-28

蔡志明（1977—），男，福建漳浦人，講師，在職博士生，主要從事圖像處理與模式識(shí)別的研究.