珞珈一號(hào)夜間燈光影像的建設(shè)用地提?、?/h1>

2022-02-10 02:55:00李外賓湯軍高賢君

西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)訂閱 2022年2期 收藏

關(guān)鍵詞：珞珈燈光用地

李外賓，湯軍，高賢君

長(zhǎng)江大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，武漢 430100

21世紀(jì)以來(lái)，中國(guó)各大中小城市均出現(xiàn)“冒進(jìn)式”或“大躍進(jìn)式”城市化現(xiàn)象[1]，不斷推進(jìn)的城市化帶來(lái)的是大面積建筑用地的出現(xiàn)、聚集和擴(kuò)張，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展活躍，但經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境等城市病也屢見不鮮[2-3]． 科學(xué)、高效、準(zhǔn)確地掌握建筑用地的實(shí)際情況，對(duì)發(fā)現(xiàn)的城市問(wèn)題提出有效管理措施和預(yù)防再發(fā)生尤為重要[4-5]．

夜間燈光遙感可在夜間工作，有效捕捉夜間城鎮(zhèn)燈光及微弱光源，明顯區(qū)分建設(shè)用地與非建設(shè)用地[6-7]． 當(dāng)前常見數(shù)據(jù)有1km分辨率的實(shí)用行掃描系統(tǒng)(Defense Meteorological Satellite Program’s Operational Linescan System，DMSP/OLS)和500m分辯率的可見光紅外成像輻射儀(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite，VIIRS)生成的數(shù)據(jù)，但二者都因?yàn)榉直媛实?，多被用于大尺度區(qū)域的提取，而且存在不同程度的燈光溢出和燈光過(guò)飽和的問(wèn)題，會(huì)進(jìn)一步加大數(shù)據(jù)的誤差[8]． 因此，許多研究為了提高精確度，利用不同特征多源數(shù)據(jù)獲得更豐富的城市建設(shè)用地信息． 王若曦等[9]將Landsat影像監(jiān)督分類后與DMSP夜間燈光數(shù)據(jù)結(jié)合，在一定程度上消除了噪聲區(qū)域影響，但空間細(xì)節(jié)度較差；Lu等[10]將夜間燈光影像與歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)相結(jié)合，提出了人類居住合成指數(shù)(Human Settlement Index，HSI)，它對(duì)城郊地區(qū)的光信號(hào)進(jìn)行了過(guò)度校正，光源溢出在歸一化植被指數(shù)為0的裸地區(qū)仍然明顯；Zhang等[11]提出了結(jié)合NDVI和夜間燈光影像的VANUI，豐富了城市邊緣信息，在城市建設(shè)用地提取中得到了廣泛應(yīng)用，然而VANUI在植被值和夜光值都較高的地區(qū)仍有局限性． 通過(guò)引用一些高分辨率的影像數(shù)據(jù)，雖然存在一些局限性，但在整體精度上都有不小的提高，還是一種可行的辦法．

2018年6月武漢大學(xué)成功發(fā)射科學(xué)實(shí)驗(yàn)衛(wèi)星01星(珞珈一號(hào))，并向外提供130 m分辨率、250 km幅寬的影像數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)不僅極大地提高了分辨率，而且在燈光溢出與飽和問(wèn)題上也有明顯改善[12]，將珞珈一號(hào)應(yīng)用到建設(shè)用地的提取中會(huì)進(jìn)一步提高精度，高分辨率讓小尺度區(qū)域的高精度研究已成為可能．

有研究證明興趣點(diǎn)(Point of Interest，POI)與建設(shè)用地正相關(guān)，是人類活動(dòng)的一種社會(huì)感知數(shù)據(jù)，其密度的有效劃分可以很好地提取建設(shè)用地[13-14]． 本研究在小尺度城區(qū)上結(jié)合珞珈一號(hào)夜間燈光數(shù)據(jù)、地表溫度(Land Surface Temperature，LST)和POI數(shù)據(jù)，采用經(jīng)驗(yàn)閾值法對(duì)天津6個(gè)主城區(qū)的建設(shè)用地進(jìn)行提取，依據(jù)天地圖影像數(shù)據(jù)校正的樣本點(diǎn)為參考依據(jù)，評(píng)估各點(diǎn)提取的準(zhǔn)確度． 珞珈一號(hào)數(shù)據(jù)與LST結(jié)合提取的建設(shè)用地，在具有較多的細(xì)節(jié)部分和較高的連通性與復(fù)雜性下，還可以保持較高的精確度．

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

華北平原北部的天津，東臨渤海，北依燕山，是中國(guó)北方最大的沿海開放城市，發(fā)展程度較高． 2018年常住人口達(dá)1 559.6萬(wàn)人，人均生產(chǎn)總值120 711元，建設(shè)用地總計(jì)950.6 km2． 如圖1所示，具體選取了天津的和平區(qū)、河?xùn)|區(qū)、河西區(qū)、南開區(qū)、河北區(qū)、紅橋區(qū)6個(gè)主城區(qū)作為研究對(duì)象．

圖1 研究區(qū)概況圖

1.2 數(shù)據(jù)源

1)珞珈一號(hào)夜間燈光數(shù)據(jù)：武漢大學(xué)團(tuán)隊(duì)與相關(guān)機(jī)構(gòu)共同研發(fā)的珞珈一號(hào)擁有高靈敏度的夜光相機(jī)，影像的空間細(xì)節(jié)化更高，分辨率可達(dá)到130 m[15]． 本研究使用2018年珞珈一號(hào)夜間燈光數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于高分辯率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)湖北數(shù)據(jù)與應(yīng)用中心．

2)Landsat8數(shù)據(jù)：選取于2018年9月29日，并且研究區(qū)內(nèi)沒(méi)有云，成像時(shí)間最接近珞珈一號(hào)影像的數(shù)據(jù)，短時(shí)間內(nèi)的地表變化不會(huì)太明顯，這樣可以盡可能減小誤差．

3)POI數(shù)據(jù)：通過(guò)百度地圖獲取天津6個(gè)區(qū)的POI數(shù)據(jù)點(diǎn)，數(shù)據(jù)點(diǎn)類型有：餐飲服務(wù)、公司企業(yè)、交通設(shè)施、教育機(jī)構(gòu)、商場(chǎng)、休閑娛樂(lè)、醫(yī)藥衛(wèi)生、住宅小區(qū)，經(jīng)過(guò)篩選共有76 334個(gè)POI數(shù)據(jù)點(diǎn)．

4)樣本點(diǎn)：通過(guò)ArcGIS自帶功能隨機(jī)生成的1 000個(gè)隨機(jī)點(diǎn)，然后計(jì)算出經(jīng)緯度，通過(guò)高分辨率的天地圖進(jìn)行標(biāo)識(shí)，分出816個(gè)建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)點(diǎn)和184個(gè)非建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)點(diǎn)．

2 研究方法

1)對(duì)珞珈一號(hào)影像進(jìn)行幾何校正、輻射定標(biāo)、裁剪，用夜間燈光數(shù)據(jù)提取建設(shè)用地，得到LJ結(jié)果數(shù)據(jù)．

2)對(duì)POI數(shù)據(jù)進(jìn)行投影、核密度計(jì)算，通過(guò)平均值法與珞珈一號(hào)影像數(shù)據(jù)整合得到LJ/POI，用經(jīng)驗(yàn)閾值法得到LJ&POI結(jié)果數(shù)據(jù)．

3)對(duì)Landsat8數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、裁剪、LST計(jì)算，結(jié)合珞珈一號(hào)數(shù)據(jù)得到LJ/LST，用經(jīng)驗(yàn)閾值法得到LJ&LST結(jié)果數(shù)據(jù)．

2.1 核密度估計(jì)法

核密度估計(jì)是將空間中任意一點(diǎn)周圍的一定規(guī)則區(qū)域作為密度計(jì)算范圍，根據(jù)與中心點(diǎn)的距離賦予權(quán)重，距離越近權(quán)重越高，反之越低[16]．Vi是任意點(diǎn)i的核密度值，計(jì)算公式為

(1)

其中，Wj為數(shù)據(jù)點(diǎn)j的權(quán)重；Dij為空間點(diǎn)i與點(diǎn)j的歐式距離；R為計(jì)算規(guī)則區(qū)域的帶寬(Dij

2.2 平均值法

有研究表明夜間燈光數(shù)據(jù)的亮度值和POI核密度計(jì)算值與建設(shè)用地都成正相關(guān)性[13]，選取平均值法來(lái)綜合兩種數(shù)據(jù)，可以消除噪聲數(shù)據(jù)點(diǎn)，減小極端值的影響達(dá)到更理想的效果． 計(jì)算公式如下：

(2)

其中，Pi為兩種數(shù)據(jù)綜合后的結(jié)果數(shù)據(jù)；Vi為POI核密度值；LLJi為亮度值．

2.3 LST計(jì)算

在NASA官網(wǎng)(http：//atmcorr.gsfc.nasa.gov/)輸入成像時(shí)間、中心經(jīng)緯度等信息后可以獲取大氣透過(guò)率、大氣向上輻射亮度、大氣向下輻射亮度信息，所以選擇使用輻射傳導(dǎo)方程法進(jìn)行地表溫度的計(jì)算． 輻射傳導(dǎo)方程法就是先獲取到大氣水汽含量等信息后預(yù)估大氣對(duì)地表熱輻射的影響，再把這些大氣影響從衛(wèi)星傳感器觀測(cè)到的熱輻射總量中減去，最終得到地表熱輻射強(qiáng)度，最后把這一熱輻射強(qiáng)度轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的地表溫度[18]． 公式如下：

(3)

(4)

ε=0.004Pv+0.986

(5)

Lλ=[εB(Ts)+(1-ε)L↓]τ+L↑

(6)

(7)

(8)

NNIR和R分別為近紅外波段和紅外波段反射率值；Pv是植被覆蓋度；將NNDVI像元值從小到大排序，NNDVIsoil是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)值選取NNDVI像元排序在2%的值；NNDVIveg選取NNDVI像元排序在98%的值；ε為地表比輻射率；Ts為地表真實(shí)溫度，B(Ts)為黑體熱輻射亮度，τ為大氣在熱紅外波段的透過(guò)率，大氣向上輻射亮度L↑，大氣向下輻射亮度L↓[19]．

2.4 LJ&LST綜合指數(shù)計(jì)算

HSI在2008年由Lu等[10]提出，將低分辨率夜間燈光數(shù)據(jù)中社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素與高分辨率的自然要素?cái)?shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行人類居住合成指數(shù)的提取，后來(lái)多被用來(lái)建成區(qū)的提?。?但是HSI指數(shù)需要排除水體干擾，LST同樣可以劃分自然要素類，于是提出類似HSI指數(shù)的LJ&LST綜合指數(shù)，將NDVI替換成LST． 具體計(jì)算公式如下：

(9)

3 結(jié)果與討論

3.1 珞珈一號(hào)建設(shè)用地提取

本研究首先對(duì)經(jīng)過(guò)幾何校正、輻射定標(biāo)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單閾值法的建設(shè)用地提?。?經(jīng)驗(yàn)閾值法易操作，并且依據(jù)真實(shí)的地物劃分，精度也相對(duì)較高，對(duì)輔助數(shù)據(jù)的依賴性也不高，能夠通過(guò)珞珈一號(hào)數(shù)據(jù)快速獲得建設(shè)用地的區(qū)域[20]． 本文采用二分法不斷在0～20范圍內(nèi)變化二分值，隨著閾值的不斷變大，劃分的區(qū)域越來(lái)越不合實(shí)際情況[21]，當(dāng)閾值選取4為分界值時(shí)，最接近真實(shí)情況，結(jié)果數(shù)據(jù)如圖2． 西湖和東湖、金禧園、長(zhǎng)發(fā)物流天津分公司附近、富強(qiáng)公園、長(zhǎng)虹生態(tài)園、勤儉公園、水西莊公園、北岸中心附近、西沽公園、鹽坨公園、思源公園、崇德園、四化河、寧遠(yuǎn)旅游景區(qū)及一些其他植被區(qū)和暫時(shí)閑置土地區(qū)域被剔除，因?yàn)槭窃谛〕叨确秶鷥?nèi)的研究，光源對(duì)周邊亮度影響較大，非建設(shè)用地會(huì)受到臨近建設(shè)用地光源影響，導(dǎo)致提取的面積與實(shí)際面積小了很多，并且城區(qū)內(nèi)海河和新開河完全沒(méi)有剔除．

圖2 珞珈一號(hào)提取建設(shè)用地結(jié)果

3.2 珞珈一號(hào)與POI數(shù)據(jù)結(jié)合的建設(shè)用地提取

已有研究證明POI與夜間燈光影像結(jié)合提取建設(shè)用地是可行的，關(guān)鍵在于POI帶寬的選擇，在300～1 000 m的帶寬范圍內(nèi)調(diào)試，當(dāng)帶寬選擇大于500 m時(shí)，空間細(xì)節(jié)化較粗糙，隨著帶寬變大不斷被粗化；當(dāng)帶寬小于500時(shí)，細(xì)節(jié)化有很大提高，但碎斑化嚴(yán)重，邊緣被過(guò)度平滑． 因此，本研究使用500 m帶寬，30 m的柵格單元進(jìn)行核密度計(jì)算，以達(dá)到更合理的劃分．

珞珈一號(hào)數(shù)據(jù)相比DMSP/OLS和VIIRS，在分辨率和燈光溢出上均有改善，但單獨(dú)使用在建設(shè)用地提取上仍然存在一定誤差． 通過(guò)平均值法得到LJ&POI數(shù)據(jù)，可以在一定程度上消除差異過(guò)大的影響，解決噪聲點(diǎn)和弱光信息缺失的問(wèn)題． 將15作為最佳的劃分閾值，結(jié)果LJ&POI數(shù)據(jù)如圖3所示，與圖2對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在非建設(shè)用地的面積上均有外擴(kuò)的情況，在一定程度上提高了提取的準(zhǔn)確性，并且也把LJ沒(méi)有提取的向陽(yáng)便民菜市場(chǎng)附近、古雅博物館附近、藍(lán)水園附近、柳林公園和詹莊附近這些非建設(shè)用地提取出來(lái)了．

圖3 珞珈一號(hào)和興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)合提取建設(shè)用地結(jié)果

3.3 LJ&LST數(shù)據(jù)的建設(shè)用地提取

有研究表明LST對(duì)建設(shè)用地的提取是可行的，LST會(huì)因?yàn)榈乇淼牟煌瑢傩蕴卣饔休^大的溫差，城區(qū)內(nèi)的建筑用地多會(huì)表現(xiàn)出熱島效應(yīng)，而地表植被覆蓋度較高的地方和水體會(huì)表現(xiàn)出冷島效應(yīng)[22]，這樣就可以在合理的閾值下，有效地劃分出建設(shè)用地與非建設(shè)用地． 前兩種方法均未把城區(qū)內(nèi)的河流剔除，而且對(duì)非城區(qū)的提取也并不完善，LJ&LST綜合指數(shù)方法在提取建設(shè)用地上大有改善，提取數(shù)據(jù)更完善更準(zhǔn)確，將0.45作為劃分界限提取建設(shè)用地，LJ&LST結(jié)果數(shù)據(jù)如圖4．

圖4 LJ&LST數(shù)據(jù)的建設(shè)用地提取結(jié)果

通過(guò)結(jié)果比對(duì)看出，LST的加入剔除了未被識(shí)別出的非建設(shè)用地． LJ&LST數(shù)據(jù)基本完整地將主城區(qū)的海河和新開河剔除，這是LJ數(shù)據(jù)和LJ&POI數(shù)據(jù)都沒(méi)有做到的地方；其次，參照?qǐng)D1影像，東西湖區(qū)域和古雅博物館附近園林可以清晰看出面積再次擴(kuò)大到更接近于真實(shí)的情況，改善了燈光溢出問(wèn)題；另外其他的非建設(shè)用地也在LST的結(jié)合下被剔除，其中包括天津城市綠道公園、天津交管局河西支部東、青年湖、南開大學(xué)附近、天塔湖景區(qū)、復(fù)興公園、北斗公園、詩(shī)景公園、河?xùn)|公園、天津大劇院歌劇廳旁以及其他農(nóng)用地和高植被區(qū)．

3.4 精度評(píng)價(jià)

利用目視解譯的辦法對(duì)研究區(qū)內(nèi)的1000個(gè)隨機(jī)樣本點(diǎn)采取量化． 根據(jù)天地圖的影像數(shù)據(jù)作為參考依據(jù)，將每個(gè)樣本點(diǎn)標(biāo)記為建設(shè)用地和非建設(shè)用地，再與提取的建設(shè)用地進(jìn)行一一驗(yàn)證，通常用制圖精度(Producer’s Accuracy，PA)、用戶精度(User’s Accuracy，UA)、總體分類精度(Overall Accuracy，OA)和Kappa系數(shù)表示，PA表示建設(shè)用地樣本點(diǎn)被正確識(shí)別的概率，UA表示標(biāo)記為建設(shè)用地樣本被確認(rèn)為建設(shè)用地的概率，OA表示所有類正確識(shí)別的概率，Kappa系數(shù)表示樣本點(diǎn)識(shí)別情況與樣本真實(shí)屬性的一致性．

由表1可知，單獨(dú)使用珞珈一號(hào)數(shù)據(jù)提取的用戶精度、制圖精度和總體精度雖然較高，但Kappa系數(shù)較低，這說(shuō)明與樣本點(diǎn)的一致性較差，進(jìn)一步分析是因?yàn)榻ㄔO(shè)用地的樣本點(diǎn)比重較大，在提取建設(shè)用地中，誤將大部分非建設(shè)用地提取成建設(shè)用地，導(dǎo)致建設(shè)用地的樣本點(diǎn)能很大程度被正確標(biāo)識(shí)，但是非建設(shè)用地的樣本點(diǎn)也被誤分在了建設(shè)用地內(nèi)，這種看似總體精度較高的提取，實(shí)際卻并不一致． 在加入POI數(shù)據(jù)后，用戶精度、制圖精度、總體精度及Kappa系數(shù)分別提高了1.6%，1.1%，2.4%和0.083，對(duì)比圖2也可以看出提取變化顯著，但是Kappa系數(shù)為0.442，說(shuō)明在樣本點(diǎn)的一致性上表現(xiàn)一般，仍然有大部分的非建設(shè)用地沒(méi)有提取出來(lái)，只是在基于LJ結(jié)果數(shù)據(jù)上有所提高． 為了更大改善提取的效果，提出了采取LJ&LST綜合指數(shù)法提取，將圖4與圖2和圖3結(jié)合比較看出變化明顯，海河和新開河被提取，非建設(shè)用地的剔除更接近實(shí)際，在精度評(píng)價(jià)上也有很大提高，LJ&LST的用戶精度、總體精度和Kappa系數(shù)分別比LJ&POI提高了6.1%，2.5%和0.178，Kappa系數(shù)也表現(xiàn)出較高一致性，在保證建設(shè)用地樣本點(diǎn)大部分被正確標(biāo)識(shí)下，非建設(shè)用地的樣本點(diǎn)也絕大部分被正確標(biāo)識(shí)． 總體來(lái)說(shuō)，在小尺度的研究上，LST數(shù)據(jù)的加入可以解決河流提取不到的問(wèn)題，并且可以將公園、耕地、濕地等非建設(shè)用地更接近真實(shí)面積剔除．

表1 提取結(jié)果精度評(píng)價(jià)

4 結(jié)論

本研究以天津主城區(qū)為例，通過(guò)珞珈一號(hào)、POI數(shù)據(jù)和LST數(shù)據(jù)的整合，采用經(jīng)驗(yàn)閾值法的方式在小尺度區(qū)域進(jìn)行建設(shè)用地的提取，并且以高分辨率的天地圖影像為參照對(duì)樣本點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)識(shí)和評(píng)價(jià)提取精度． 研究表明：

1)小尺度的建設(shè)用地提取中，珞珈一號(hào)數(shù)據(jù)雖然與建筑區(qū)呈現(xiàn)較好的相關(guān)性，但依然受到分辨率的限制和燈光溢出的影響，導(dǎo)致建設(shè)用地邊界外擴(kuò)，難以將天津主城區(qū)的一些公園及河流剔除．

2)在POI數(shù)據(jù)的結(jié)合后，緩解了燈光溢出產(chǎn)生的邊界外擴(kuò)情況，整體精度都有一定的提高，但還是提取不到位，河流還是被識(shí)別在建設(shè)用地．

3)LJ&LST綜合指數(shù)提取，解決了河流被錯(cuò)誤識(shí)別在建設(shè)用地的問(wèn)題，從精度來(lái)看也表現(xiàn)較好，而且與樣本有較高的一致性．

4)珞珈一號(hào)提供的較高分辨率、更大幅寬的數(shù)據(jù)和更強(qiáng)的夜間燈光量化能力，在城市尺度研究方面顯示巨大的潛力，必將在后續(xù)得到更加廣泛應(yīng)用． 此外，LJ&LST綜合指數(shù)方法為建設(shè)用地的提取提供了有效的途徑，能為城市擴(kuò)張、城市規(guī)劃、城市格局等方面研究提供幫助．

5)LST數(shù)據(jù)的加入改善了建設(shè)用地的提取，但并沒(méi)有全完消除誤分，這與影像分辨率也有一定關(guān)系．

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微拓?fù)鋮?shù)下雙箭頭三星型復(fù)合微結(jié)構(gòu)面內(nèi)沖擊性能研究①