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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (2): 241-250    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.02.31
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1990—2017年间杭州市不透水面比例遥感监测
杨玉婷1, 陈海兰2, 左家旗2()
1.西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都 611756
2.巴中市自然资源和规划局,巴中 636000
Remote sensing monitoring of impervious surface percentage in Hangzhou during 1990—2017
Yuting YANG1, Hailan CHEN2, Jiaqi ZUO2()
1. Faculty of Geosciences and Environmental Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China
2. Bazhong Bureau of Natural Resources and Planning,Bazhong 636000, China
全文: PDF(9064 KB)   HTML  
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摘要 

不透水面比例是区域城镇化程度和生态环境变化的重要指示因子,分析不透水面比例时空格局分布可以揭示城市现在和未来的发展潜力,为城市环境保护和绿色可持续发展提供参考依据。以杭州市市辖区作为研究区,选取一期Sentinel-2B影像提取不透水面比例作为参考数据,基于4期Landsat影像利用随机森林算法反演获取1990—2017年间30 m空间分辨率杭州市不透水面比例数据集,精度验证结果表明,估算结果的平均绝对误差(mean absolute error, MAE)为6.3%~6.7%,均方根误差(root mean square error, RMSE)为13.4%~14.3%,表明反演模型具有较好的精度,能够准确反映不透水面的空间分布。结合不透水面加权中心、标准差椭圆和景观格局指数分析杭州市不透水面时空格局分布。结果表明: 1990—2017年间,杭州市整体的不透水面比例呈增长趋势,2010—2017年间,年均不透水面比例增长最高,主要集中在余杭区和萧山区; 由于杭州市发展的不平衡,在1990—2017年间,不透水面加权中心先后向北偏东—南—北方向移动; 杭州市不透水面发展以西北—东南方向为主,聚集趋势较为稳定; 景观格局变化显示各等级的不透水面景观均呈增长趋势且各等级不透水面景观分布渐趋均衡; 自然地表、中密度和极高密度不透水面景观的团聚程度持续降低,破碎度越来越高,聚集度最高的是自然地表,且在研究时段内聚集度呈下降趋势。

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杨玉婷
陈海兰
左家旗
关键词 不透水面比例变化监测时间序列杭州市随机森林    
Abstract

The impervious surface percentage is an important indicator of regional urbanization and ecological environment changes. The spatial and temporal distribution of impervious surface percentage can reveal the current and future development potential of the city, and provide a reference for urban environmental protection and green sustainable development. In this paper, Hangzhou was selected as the study area, and one Sentinel-2B satellite image was used to extract the impervious surface percentage as reference data. Based on the four-phase Landsat satellite imagery, the authors used the random forest algorithm to invert the 30 m spatial resolution impervious surface percentage datasets from 1990 to 2017 in Hangzhou. The accuracy verification results show that the mean absolute error is from 6.3% to 6.7%, and the root mean square error is from 13.40% to 14.25%, indicating that the inversion model has great accuracy and can accurately reflect the spatial distribution of the impervious surface. Based on the impervious surface weighted mean center, standard deviation ellipse and landscape pattern index, the authors analyzed the spatial and temporal patterns of impervious surface in Hangzhou. The results are as follows: The impervious surface percentage in Hangzhou was increasing from 1990 to 2017, and the annual average growing of impervious surface percentage was the fastest from 2010 to 2017, mainly concentrated in Yuhang and Xiaoshan; Due to the unbalanced development of Hangzhou between 1990 and 2017, the impervious surface weighting mean centre moved to northeast at first, then moved to south, and finally moved to north; The northwest-southeast profile was the main direction of urban growth and the gathering trend was relatively stable in Hangzhou; The change of landscape pattern shows that the impervious landscapes of all types were increasing, and were distributed in a balanced trend; The natural surface, medium density and super high density impervious landscapes became less aggregated and increasingly fragmented; The aggregation of the impervious landscapes of all types was relatively stable, the highest degree of aggregation was the natural surface, and the lowest was the medium density impervious landscape.

Key wordsimpervious surface    change detection    time series    Hangzhou    random forest
收稿日期: 2019-05-17      出版日期: 2020-06-18
:  TP79  
通讯作者: 左家旗
作者简介: 杨玉婷(1996-),女,硕士研究生,主要从事城市遥感研究。Email: 569099906@qq.com。
引用本文:   
杨玉婷, 陈海兰, 左家旗. 1990—2017年间杭州市不透水面比例遥感监测[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 241-250.
Yuting YANG, Hailan CHEN, Jiaqi ZUO. Remote sensing monitoring of impervious surface percentage in Hangzhou during 1990—2017. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(2): 241-250.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.02.31      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I2/241
Fig.1  2017年研究区Landsat 8 B5(R),B4(G),B3(B)合成影像
数据类型 采集时间 采用波段 轨道号
1990-10-08;
Landsat5 TM 2000-09-17; B1~B5 P119/R039
2010-10-31
Landsat8 OLI 2017-11-03 B2~B6 P119/R039
Sentinel-2B 2017-10-31 B2~B4,B8 R089
Tab.1  研究所用的影像
光谱指数 指数作用 表达式
BAI 用于检测人工建筑面 BAI=BLUE-NIRBLUE+NIR
MNDWI 用于增强水体和其他地物的区别 MNDWI=GREEN-MIRGREEN+MIR
NDVI 用于增强植被和其他地物的区别 NDVI=NIR-REDNIR+RED
NDBI 对于城镇用地信息有较好的检测效果 NDBI=MIR-NIRMIR+NIR
SAVI 考虑了土壤亮度背景,能够增强不透水面和植被的区分,对于城市内植被的提取具有良好的效果。 SAVI=1.5(NIR-RED)NIR+RED+0.5
IBI 增强了不透水面特征并且有效抑制了背景噪声 IBI=(NDBI-SAVI+MNDWI2)(NDBI+SAVI+MNDWI2)
Tab.2  光谱指数
Fig.2  1990—2017年不透水面比例不变像元选取
类型 不透水面 其他 总和
不透水面 420 39 459
其他 37 435 472
总和 457 474 931
总体精度=91.84% Kappa=0.837
Tab.3  2017年sentinel-2B影像分类结果
Fig.3  2017年Sentinel-2B影像提取的不透水面比例参考数据
误差 1990年 2000年 2010年 2017年
MBE -0.8 0.7 0.2 -0.7
MAE 6.7 6.6 6.4 6.3
RMSE 14.3 14.0 13.9 13.4
Tab.4  各年份反演误差
Fig.4  1990—2017年杭州市不透水面比例反演结果
时期 增长总面积 年均增长面积
1990—2000年 607.72 60.772
2000—2010年 977.23 97.723
2010—2017年 725.91 103.702
Tab.5  不同时期不透水面比例增长情况
Fig.5  不同时期的不透水面加权中心
年份 长轴/m 短轴/m 方位角/(°) 长短轴比
1990年 24 164.634 17 135.538 100.451 1.410
2000年 25 338.331 17 502.960 94.155 1.448
2010年 26 426.510 18 208.927 96.039 1.451
2017年 26 449.593 18 757.402 97.937 1.410
Tab.6  不同时期SDE参数
Fig.6  不同时期的SDE
Fig.7  1990—2017年间杭州市不透水面景观格局变化
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