基于遥感影像的无锡市不透水面信息提取方法研究开题报告

1. 研究目的与意义

背景：

近年来，随着我国城市化进程不断加快、城市社会经济发展水平不断提高，不透水面所占比例也显著提高，已逐渐成为反映城市化程度、衡量生态环境质量的重要指标。不透水面是指水体不能下渗至土壤的地表面，包括自然不透水面和人工不透水面。不透水面逐渐取代原有的自然景观，对城市原有的生态环境造成破坏，同时增加城市内涝的风险，进一步研究也表明不透水面是城市热岛效应的影响因素之一。因此，如何快速且准确地实现城市不透水面的提取对城市建设具有十分重要的意义。

初期的不透水面研究主要是人工遥感解译和人工测绘，这两种方式成本高、实时性差，不适应及时更新的需求，而遥感技术具有数据获取快、覆盖范围广、多时相监测和尺度多样化等多种优势，可以提供综合系统性、瞬时同步性的大范围土地覆盖利用信息，现在被广泛应用于不透水面的相关研究中，学者们也对城市不透水面遥感的相关方法进行了广泛研究。目前已有许多国内学者对城市不透水面提取进行研究，徐涵秋等人重点分析了提取不透水面的技术方法，详细说明各类方法的优势和不足，为进一步的不透水面提取和分析提供良好的方法参考；王李良等人基于google earth engine云平台和landsat影像对河南省受水区不透水面进行提取，选取扩张强度等指标分析不透水面的变化特征，避免传统提取方法耗时耗力、无法处理大量数据的缺点；王璠等人利用sentinel-2、landsat8和珞珈一号数据结合，提取不透水面信息，证明数据的结合能够准确且高精度地提取不透水面信息。

2. 研究内容和预期目标

主要研究内容

1）指数法提取不透水面

完成对于指数法的调查记录，包括有哪几种方法、原理是什么、如何进行使用等。调查清晰后，利用其中的ndisi、mndisi、endisi、bci、buai等方法提取无锡市不透水面，将提取出的不透水面输出。

3. 研究的方法与步骤

研究方法：

使用哨兵2号（sentinel-2）数据进行研究。指数法是通过遥感光谱指数来增强和提取不透水面信息，其中包括ndisi、buai、bci等方法，ndisi是基于不透水面在热红外波段辐射率高、在近红外波段反射率低的特征提出的，操作简单方便，能够让不透水面信息与砂土和水体区别开来；buai指数由归一化建筑指数ndbi和归一化植被指数ndvi构建而成，其计算公式为buai=ndbi-ndvi。

不透水面的研究方法还包括支持向量机分类法和随机森林算法等。支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法，可以自动寻找那些对分类有较大区分能力的支持向量，由此构造出分类器，将类与类之间的间隔最大化，因而有较好的推广性和较高的分类准确率。svm分类方法的一个突出优点在于尽管只需要较少的训练样本，但其分类结果的精度能保持在较高的水平。随机森林算法是breimanl在2001年结合自己的bagging集成学习理论和hotk的随机子空间思想创建的一种机器学习方法。该模型利用分类与回归树算法构建森林中独立分布的二叉树，每颗二叉树对样本分类时都会进行预测并投票，得票最多的预测结果将作为最终结果输出。随机森林算法作为一种抗噪能力强、异常值敏感度低的机器学习方法已越来越多地应用到遥感影像分类和回归分析中。

4. 参考文献

[1]边万超,张辛佳,张斌,颜洋洋,宋瑜.城市不透水面遥感信息提取方法的比较研究[j].杭州师范大学学报(自然科学版),2022,21(06):657-663.doi:10.19926/j.cnki.issn.1674-232x.2022.06.015.

[2]张凯选,徐娜,李修会,尹茁,涂丽莹.一种提取不透水面的综合指数[j].测绘科学,2022,47(10):153-160.doi:10.16251/j.cnki.1009-2307.2022.10.020.

[3]王璠,杨璐萍.多源高分辨率遥感影像不透水面提取[j].北京测绘,2022,36(09):1159-1163.doi:10.19580/j.cnki.1007-3000.2022.09.007.

5. 计划与进度安排

一、研究工作准备阶段（2024.3.6——2024.3.19）：

2024.3.6——2024.3.12为准备工作阶段，包括查阅资料、实验数据收集等；

2024.3.13——2024.3.19为开题阶段，主要工作是撰写开题报告等。