城鎮(zhèn)化背景下基于時(shí)序TM/NDVI的建成區(qū)檢測(cè)方法

馬丹　劉曙光　陳雯虹

摘要：對(duì)1990—2010年49景福州市TM時(shí)間序列影像進(jìn)行處理，采用MODTRAN4+模型進(jìn)行大氣校正，得到研究區(qū)土地覆蓋類型的NDVI值的多時(shí)相軌跡圖。分析城鎮(zhèn)化背景下建成區(qū)的變化特征和NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)的季節(jié)特征，添加耕地發(fā)展為建設(shè)用地的地物特征到學(xué)習(xí)樣本，比較不同數(shù)據(jù)組合對(duì)最大似然法、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、面向?qū)ο蠓▽?duì)分類和檢測(cè)城鎮(zhèn)化背景下建設(shè)用地精度的影響，以及比較添加樣本特征后對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程中建設(shè)用地檢測(cè)方法的影響。結(jié)果表明，對(duì)于小樣本數(shù)據(jù)集，面向?qū)ο蠓ň哂凶罡叩姆诸惥?，不同的?shù)據(jù)組合與不同季節(jié)對(duì)面向?qū)ο蠓ǚ诸惥鹊挠绊懛謩e達(dá)3.49%和5.22%，引入NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)和添加變化地物的學(xué)習(xí)樣本，總體分類精度提高了3.54%，建設(shè)用地的制圖精度提高了4.24%。

關(guān)鍵詞：土地覆蓋；時(shí)序影像；面向?qū)ο蠓?；福?/p>

中圖分類號(hào)：TP751.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：16744764（2016）01012906

Abstract：

Atmospheric corrections were conducted with the MODTRAN4+ model for 49 TM data from 1990 to 2010 in Fuzhou. Multitemporal trajectories of major land cover type were derived from NDVI images. The trends of Mean NDVI were analyzed. To investigate the influence of different data combination on the classification and detection accuraly of different methods，induding maximum likelihood classification， support vector machine， artificial neural network， and objectoriented methods， and compared the deteetion methods before and after adding a sample， the areas converted from cropland to builtup land were added to the learning sample. The results show that the objectoriented method is the most accurate method compared with other methods for a small sample. By using the method， the classification accuracy improves up to 3.53% and 4.24% for different data combination and different season respectively.Adding NDVI data and the sample of changing features improves 3.54% of the whole classification accuracy and 4.24% of drawing accuracy of the buidup land.

Keywords：land cover；time series of images；objectoriented methods；Fuzhou

遙感技術(shù)是監(jiān)測(cè)城市發(fā)展和變化的主要手段。利用時(shí)間域與NDVI數(shù)據(jù)成為城鎮(zhèn)化過程中建成區(qū)檢測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)[17]。 過去，一般都是利用兩到三景遙感圖像，較少利用多個(gè)時(shí)間序列與季節(jié)的信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程 [89]。城鎮(zhèn)化過程中，一般發(fā)展為新城區(qū)的主要是耕地，其他土地類型比重很小，而且城區(qū)一般不太可能被轉(zhuǎn)回為耕地。因此，主要關(guān)注耕地與建設(shè)用地的混分問題。一年中至少有一個(gè)季節(jié)會(huì)被種上植被的概率較高，通過多個(gè)年份和不同季節(jié)的數(shù)據(jù)可以區(qū)分城鎮(zhèn)化過程中發(fā)展的新城區(qū)和休耕地。國(guó)外采用不同數(shù)據(jù)源和最大似然法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)法、面向?qū)ο蠓ǖ确椒ㄑ芯拷ǔ蓞^(qū)的檢測(cè)方法 [1013]，研究表明利用多個(gè)時(shí)間系列與季節(jié)信息可提高建設(shè)用地的分類精度[56]。中國(guó)開始出現(xiàn)利用多時(shí)相MODIS與NDVI數(shù)據(jù)分離土地覆蓋分型和簡(jiǎn)單地物提取[1416]。但未比較不同數(shù)據(jù)組合對(duì)分類結(jié)果的影響，也未引入多時(shí)相數(shù)據(jù)前后的分類精度與不同分類方法進(jìn)行比較，也未針對(duì)分類精度進(jìn)行分析。本文擬使用49景Landsat TM小樣本數(shù)據(jù)集，研究1990—2010年福州市土地覆蓋類型的NDVI多時(shí)相軌跡，研究城鎮(zhèn)化背景下基于時(shí)序TM/NDVI的建成區(qū)檢測(cè)方法，比較不同數(shù)據(jù)組合和季節(jié)對(duì)檢測(cè)新城區(qū)的影響，研究添加的變化地物到學(xué)習(xí)樣本對(duì)城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的新城區(qū)檢測(cè)精度的影響。

1材料與方法

1.1研究區(qū)概況

福州市位于北緯25°15′～26°49′，東經(jīng)118°08′～120°31′，城區(qū)主要位于其南部，土地覆蓋類型以林地為主，耕地較少，全年冬短夏長(zhǎng)[17]。自2002年來，福州市政府提出 “東擴(kuò)南進(jìn)、沿江向?！钡陌l(fā)展策略，城市快速向南部的倉(cāng)山區(qū)、閩侯縣和東部的晉安區(qū)、馬尾方向快速擴(kuò)張，耕地面積迅速減少。福州市在中國(guó)東南沿海城市中具有一定的代表性。

1.2研究數(shù)據(jù)與方法

1.2.1數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)為1T級(jí)Landsat TM數(shù)據(jù)，經(jīng)過系統(tǒng)輻射校正和地面控制點(diǎn)幾何校正，且通過DEM進(jìn)行了地形校正?？臻g分辨率為30 m，數(shù)據(jù)來源于http：//www.gscloud.cn 與http：//glovis.usgs.gov。圖像的大小為2 669×2 668，共7 120 892個(gè)像素，覆蓋面積達(dá)1 600 km2。

研究區(qū)土地覆蓋類型包括耕地、林地、建設(shè)用地和水體、沙灘。其中，建設(shè)用地包括所有非植被的人工建筑要素，公園綠化定義為非城區(qū)。耕地若一個(gè)像元內(nèi)作物覆蓋度超過60%，則認(rèn)為該像元屬于耕地類[6]。參與分類評(píng)價(jià)的總樣本為71 202個(gè)像素，平均每個(gè)類別的學(xué)習(xí)樣本數(shù)為250，測(cè)試樣本總數(shù)為405，分別占比例為0.35%和0.57%。其中耕地91個(gè)，林地98個(gè)，建設(shè)用地93個(gè)，水體75個(gè)，沙灘48個(gè)。

1.2.2方法

首先，檢查研究區(qū)所有數(shù)據(jù)的幾何精度，對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)1、2、3、4、5、7波段進(jìn)行組合和研究區(qū)域裁剪。密集時(shí)間堆棧TM影像不必進(jìn)行條帶數(shù)據(jù)修復(fù)[6]。采用MODTRAN4+模型進(jìn)行輻射定標(biāo)與大氣糾正[18]。其次，抽取TM4和TM3波段的表面反射率計(jì)算歸一化植被指數(shù)（NDVI）。將NDVI值不在（-1，+1）的值，其最大值賦值為1，最小賦值為-1，繪制主要土地類型的NDVI多時(shí)相軌跡圖。接著，借助Google Earth VHR（2013）與多季節(jié)的TM數(shù)據(jù)，選擇訓(xùn)練樣本進(jìn)行判讀解譯，在學(xué)習(xí)樣本中添加耕地發(fā)展為建設(shè)用地的樣本特征。最后，采用最大似然法、面向?qū)ο蠓?、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法分別對(duì)3種不同組合數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并采用分層隨機(jī)抽樣法對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2結(jié)果與分析

2.1主要土地覆蓋類型的時(shí)間序列NDVI

2.1.1主要地物類型的NDVI的時(shí)間趨勢(shì)分析

由圖1可見， 隨著年際與年內(nèi)的變化，各類型的NDVI具有明顯不同的波形特征，幅值和變化趨勢(shì)。耕地呈現(xiàn)兩極化的雙峰循環(huán)模式，震蕩較為明顯，有明顯的峰值與峰谷，振幅最高，出現(xiàn)震蕩的頻率較高；建城區(qū)隨著時(shí)間的推移略有變化，振幅小，震蕩頻率較低；林地隨著時(shí)間的改變而呈波浪起伏式變化，振幅不大，略高于建設(shè)用地，震動(dòng)頻率與耕地相當(dāng)。

2.1.2耕地發(fā)展為建設(shè)用地的NDVI時(shí)間趨勢(shì)分析

隨著時(shí)間與季節(jié)的變化，耕地發(fā)展為建設(shè)用地在每個(gè)階段內(nèi)有著明顯時(shí)間痕跡，隨著城市的擴(kuò)張耕地發(fā)展為建設(shè)用地的區(qū)域具有唯一的時(shí)間趨勢(shì)（表2）。根據(jù)耕地和建設(shè)用地NDVI值的振幅、時(shí)間和頻率的不同，可以通過時(shí)間將二者進(jìn)行分離。在耕地發(fā)展為新城區(qū)之前，與耕地NDVI值接近，大體走向與耕地基本一致，呈現(xiàn)耕地兩極化的雙峰循環(huán)特征的時(shí)間趨勢(shì)，但在其發(fā)展為新城區(qū)后，NDVI值下降，服從建設(shè)用地NDVI的時(shí)間趨勢(shì)（圖1）。

2.24種方法分類結(jié)果

2.2.1分類結(jié)果總體評(píng)價(jià)

得到研究區(qū)3種數(shù)據(jù)組合： TM經(jīng)大氣糾正后的波段（數(shù)據(jù)1）/ NDVI值（數(shù)據(jù)2）/TM大氣糾正后的波段與NDVI合成數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)3）的分類結(jié)果。以數(shù)據(jù)3作為分類的原始數(shù)據(jù)得到不同方法的分類結(jié)果見表3和圖2。面向?qū)ο蠓ǖ某叨确指顓?shù)設(shè)置為35；支持向量機(jī)采用徑向基RBF函數(shù)，核參數(shù)γ值設(shè)為0.048，懲罰參數(shù)設(shè)為100；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)活化函數(shù)選擇對(duì)數(shù)，訓(xùn)練貢獻(xiàn)閾值設(shè)置為0.9，權(quán)重調(diào)節(jié)參數(shù)設(shè)置為0.2，訓(xùn)練動(dòng)量參數(shù)設(shè)置為0.9，訓(xùn)練中誤差退出參數(shù)設(shè)置為0.9，隱藏層參數(shù)設(shè)置為1。實(shí)驗(yàn)表明，面向?qū)ο蠓ň哂凶罡叩姆诸惥龋_(dá)到84.44%，具有最佳的分類效果，而支持向量機(jī)的分類精度次之，最大似然法最低。

2.2.2建設(shè)用地的精度比較

總體上，面向?qū)ο蠓ㄔ诟魍恋仡愋偷木C合效果最佳，在各土地覆蓋類型都具有較高的精度，且差異較小，其在建設(shè)用地分類中具有最高的制圖精度和用戶精度，見圖3、圖4。

各分類方法在各土地類型的制圖精度都比較接近，支持向量機(jī)法在建設(shè)用地的制圖精度僅次于面向?qū)ο蠓ǎㄒ妶D3）。除面向?qū)ο蠓ㄍ猓渌椒ㄔ诓煌恋仡愋偷挠脩艟炔町愝^大，最大差異值達(dá)40%左右，最大似然法在建設(shè)用地的用戶精度最低（見圖4）。

2.3討論

2.3.1數(shù)據(jù)組合對(duì)分類方法的影響

通過對(duì)多個(gè)時(shí)段福州市TM影像進(jìn)行多種數(shù)據(jù)組合，測(cè)試多種分類算法的效果，各分類算法的參數(shù)通過多次調(diào)試，得到每種方法的最佳參數(shù)與最佳分類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，多個(gè)年份的分類結(jié)果顯示，無論是采用以上4種方法的任一種，數(shù)據(jù)3得到的分類結(jié)果都是最佳；以2009年6月的數(shù)據(jù)為例，使用NDVI數(shù)據(jù)的分類精度能達(dá)75%，與TM原始數(shù)據(jù)的分類精度略低，不同數(shù)據(jù)組合的分類精度差值達(dá)3.49%。

2.3.2季節(jié)對(duì)檢測(cè)新城區(qū)的影響

實(shí)驗(yàn)表明，2003年夏季的TM影像的分類精度比其他時(shí)段的明顯要高，不同時(shí)間段的選擇對(duì)面向?qū)ο蠓ǚ诸惤Y(jié)果影響最高可達(dá)5.22%，見表5。建設(shè)用地和耕地的制圖精度和用戶精度明顯也要比春季與冬季分別高368%與5.08%，見表6?？傊?，同一年不同季節(jié)監(jiān)測(cè)建設(shè)用地的難度是不同。在春夏季節(jié)較易識(shí)別建設(shè)用地，而在秋冬季節(jié)則比較難區(qū)分耕地與建設(shè)用地。

2.3.3添加地物特征對(duì)檢測(cè)新城區(qū)的影響

以2001—2003年時(shí)間段為例，經(jīng)過大氣糾正后的2003年5月TM影像與NDVI合成的數(shù)據(jù)組合，引入102個(gè)耕地發(fā)展為建設(shè)用地的樣點(diǎn)到學(xué)習(xí)樣本，占總學(xué)習(xí)樣本的40%。

結(jié)果表明，添加耕地發(fā)展為建成區(qū)的樣點(diǎn)到學(xué)習(xí)樣本中，總體分類精度提高了3.54%，建設(shè)用地的制圖精度提高了4.24%，見表7。

根據(jù)表2繪出極限上拔力理論值[6]與設(shè)計(jì)驗(yàn)算值的對(duì)比曲線，如圖6所示。由表2以及圖6可以看出，擴(kuò)底樁進(jìn)行上拔穩(wěn)定驗(yàn)算時(shí)所采用的設(shè)計(jì)最大剪切上拔力，即容許設(shè)計(jì)值以及理論極限上拔力，都是隨著埋深比的增大而增加的，而且呈相同的增長(zhǎng)趨勢(shì)，但是擴(kuò)底樁進(jìn)行上拔穩(wěn)定驗(yàn)算時(shí)所采用的設(shè)計(jì)容許最大剪切上拔力，即容許設(shè)計(jì)值在數(shù)值上遠(yuǎn)小于極限上拔力的理論值?？紤]到工程的安全性和穩(wěn)定性以及理論計(jì)算的絕對(duì)理想狀態(tài)，設(shè)計(jì)時(shí)進(jìn)行驗(yàn)算所用到的容許設(shè)計(jì)值需要具有一定的保守性，應(yīng)該在理論的基礎(chǔ)上有一定的折減，亦即除以安全系數(shù)。由此可見，規(guī)范中給出擴(kuò)底樁的抗拔驗(yàn)算公式，即式（1）是合理、可行和相對(duì)安全的。

通過以上理論公式以及數(shù)值模擬計(jì)算結(jié)果的全面對(duì)比分析，可得出的聯(lián)合板索基礎(chǔ)錨板圓形錨板的抗拔穩(wěn)定驗(yàn)算式

γfT′≤0.4A1cwh2t+0.8A2γsh3l+Qf下

（2）

式中：T′為作用于錨索上的上拔力的設(shè)計(jì)驗(yàn)算值，kN；ht為從基礎(chǔ)上板底面開始計(jì)算的基礎(chǔ)錨板的埋置深度，m；hc為從基礎(chǔ)上板底面開始計(jì)算的基礎(chǔ)錨板的臨界埋深，可按照表3.3確定，m；cw為計(jì)算凝聚力，kN/m2，可通過實(shí)驗(yàn)或設(shè)計(jì)資料獲得；γs為基礎(chǔ)錨板上部土體的加權(quán)平均重度，kN/m3；Qf下為基礎(chǔ)自重，kN；B為基礎(chǔ)上板的邊長(zhǎng)，m；A1、A2為土的內(nèi)摩擦角φ和相對(duì)埋深比ht/B的函數(shù)，可借用擴(kuò)底樁基礎(chǔ)設(shè)計(jì)規(guī)范[9]確定；γf為基礎(chǔ)附加分項(xiàng)系數(shù)，可從擴(kuò)底樁規(guī)范獲得[9]。

3結(jié)論

針對(duì)目前使用的既抗壓又抗拔基礎(chǔ)存在的缺陷和不足[1215]構(gòu)建了聯(lián)合板索基礎(chǔ)，它是一種新型基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)型式，即由一個(gè)具有一定厚度的鑲嵌在地表中的上板和埋設(shè)在地下的下板，由預(yù)應(yīng)力錨索（桿）連接起來構(gòu)成的結(jié)構(gòu)。通過理論分析和數(shù)值模擬計(jì)算相結(jié)合，探討了聯(lián)合板索基礎(chǔ)的抗拔機(jī)理，研究了該基礎(chǔ)所能承受的極限上拔力，獲得了其上拔力的容許設(shè)計(jì)值，即容許上拔力和抗拔穩(wěn)定驗(yàn)算公式，可供聯(lián)合板索基礎(chǔ)設(shè)計(jì)和施工參考。得到如下結(jié)論：

1）聯(lián)合板索基礎(chǔ)與擴(kuò)底樁基礎(chǔ)的抗拔機(jī)理極為相似，均適用“剪切法”計(jì)算。

2）聯(lián)合板索基礎(chǔ)與擴(kuò)底樁基礎(chǔ)的抗拔上拔破裂面極為相似，極限上拔力極為相似。

3）聯(lián)合板索基礎(chǔ)錨板淺埋條件下，理論計(jì)算值與數(shù)值模擬相互吻合。

4）獲得了聯(lián)合板索基礎(chǔ)錨板設(shè)計(jì)用極限上拔力，即容許設(shè)計(jì)值和穩(wěn)定驗(yàn)算公式。

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（編輯胡英奎）