自动化的多源遥感不透水面信息提取模型研究

The project proposed a new type of automatic imperviousness information extraction model(the LDI model)by intearating multi-source remote sensing images. By combined with the advantage of multi-source remote sensing data (Nightlight image, DEM terrain data and multi-spectral remote sensing image)and the intelligent information processing, the transformation of spatial object dimension and multi-level knowledge processing were organically linked by "globe- local"analysis process; the targeted information characteristics were steply integreated into each steps gradually, the model achieve the gradual separation and accurate approximation of the imperviouness extract results out from the background. The LDI model achieved the automatic and high-precision extraction of imperviousness at pixel level of multi-spectral remote sensing images, which is the a long-term exist problem of imperviousness extraction. In view of application demand of regional impervviouness information extraction and monitoring, the project developed a practical information imperviouness extraction prototype software system and and preliminary established corresponding imperviouness surface information database，then carried out demonstration application of imperviouness remote sensing monitoring at the typical cities area of China。

为突破长期以来对于不透水面提取研究无法实现自动化的难点，本项目提出的新型的多源遥感集成的不透水面信息自动提取模型-LDI模型，将多源遥感数据（夜间灯光影像、DEM地形数据和多光谱遥感影像）与智能化信息处理的优势结合起来，通过从全域到局部的计算过程将空间对象尺度转换与多层次知识处理等环节有机地衔接起来，在各个环节逐步融入了针对性的特征信息实现不透水面专题与背景的逐步分离和精确逼近，实现了多光谱遥感像元级不透水面覆盖信息提取的自动化和精确化；在应用上，针对区域不透水面信息提取与监测的应用需求，研发实用的不透水面信息提取原型软件系统并初步建立相应的不透水面信息数据库，在此基础上开展对中国典型城市区域不透水面扩展遥感监测的示范应用研究。

本项目以实现多光谱遥感不透水面信息自动化提取方法作为主要研究目标，重点研究了多源遥感（夜间灯光、数字高程和多光谱遥感）的不透水面信息提取模型，通过空间区域的检测与尺度转换的多层次方法，具体实现了多光谱遥感不透水面信息自动化提取方并实现了相应的原型系统，针对城市总体规划开展了不透水面动态监测的应用示范。项目主要研究成果在于以较高精度实现了不透水面提取的自动化流程，其科学意义在于解决了长期困扰不透水面提取对于辅助样本的依赖而导致无法实现自动化及由此带来的效率问题，且在一定程度上解决了不透水面与裸露土地混淆的典型难题。此外，由此建立的信息提取框架具体较好通用性，可以在此基础上扩展应用于不同遥感数据与不同专题信息的提取问题。由此，项目成果将推动不透水面提取从局部实验转化为大区域实用的研究进程。