基于TM影像提取城区 - 图文

基于TM影像提取城市区域

基于TM影像提取城市区域 提取说明

Landsat5影像条带号124、036；

Landsat5影像 TM3、TM4、TM5波段分别为红、中红、近红；

数据与方法 数据采用landsat5的TM3、TM4、TM5波段。提取方法为指数提取。即在归一化裸露指数(NDBI)的基础上，用归一化植被指数(NDVI)去掉噪声点，通过对图像的二值处理、栅格计算。最终提取城市建设用地。研究表明提取的平均精度达到90%。提取的流程如下图所示： NDVI 二值处理 NDBI landsat影像

建设用地 图1 建设用地提取流程图 栅格计算 Landsat5影像

1

基于TM影像提取城市区域

NDBI NDBI NDBI NDBI 栅格计算

2

基于TM影像提取城市区域

局部放大 图2 影像提取流程 信息提取解释

归一化植被指数(NDVI)可以间接表达地表植被的覆盖。利用TM影像提取NDVI的公式为：

NDVI =(TM4 - TM3) /(TM4 + TM3)

归一化裸露植被指数(NBVI)可以很好的反映出地表面的裸露程度。利用TM影像提取NDBI的公式为：

NDBI =( TM5 - TM4) /( TM5 + TM4)

一般来说，NDVI<0表示裸地和水体。将NDVI二值化处理。小于0的区域用1表示。大于0用0表示。NDBI>0表示城市建设区域和低密度植被覆盖的裸地。将NDBI大于0的区域赋值为1，小于0的区域赋为0.然后再进行栅格计算，将二值化后的NDVI和NDBI相乘，值为1的区域即为城市建设用地。地物二值化处理表格如下：

表1

NDVI

部分地物二值化处理表

水体 1

3

建设用地

1

低植被覆盖区

0

基于TM影像提取城市区域

NDBI NDVI*NDBI

1 1

0 0

1 0

阈值改进

考虑到影像成像时间处在春夏季，低密度植分类被容易混淆，因此可以通过设置分类的阈值来改进提取区域的精度。根据精度需要，将NDVI的阈值设为0.1，即原值在0~0.1的范围内二值化后值为1，其余为0。设置NDBI的阈值为-0.1，即原值在-0.1~1的范围内二值化后值为1，其余为0。

城市区域提取成果展示

根据指数提取方法，2006年建设用地提取结果如下图： 图3 阈值为0，提取城市区域

图4 NDVI阈值为0.1，NDBI阈值为-0.1

4

基于TM影像提取城市区域

图5 不同阈值提取结果对比

图3、图4中，白色区域表示城市区域，图3表示阈值为0时，提取城市区域成果。图4表示NDVI阈值为0.1，NDBI阈值为-0.1时城市区域提取成果。图5为不同阈值提取成果叠加。

改进与总结

对比图3、4、5发现，设置阈值的不同对结果的重要影响。建议实际研究中修改阈值，做精度评价，客观选择阈值；图3中部分道路信息清晰可见。但提取结果与实际城区任有很大差别；图4中将部分水体裸地纳入城区，可以用归一化水体指数进一步修正。 该方法克服了单一NDBI指数提取信息，排除了监督分类的主观干扰，效果客观可信。但提取阈值较难把握，需反复改进。提取成果影像仅能做参考，不能全面代表实际面积。

5

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/l1xp.html