面向城市生态系统高异质性地表格局的LULC信息提取研究

Land-use and land-cover (LULC) classification plays a key role in understanding the dynamic of urban ecosystem structure, process and function driven by the land-use and land-cover change accompanying urbanization. Remote sensing has been a useful tool to extract land-use and land-cover information. Converting remotely sensed data to LULC information relies on classification systems. The LULC information generated from the existing classification systems is not able to characterize highly-heterogeneous urban surface pattern. It is because the existing classification systems are short of the appreciation of spatial heterogeneity in urban ecosystems. This project aims to develop a new LULC classification system specifically for the highly-heterogeneous urban areas. Based on optical high-spatial-resolution image and polarimetric SAR data, the new LULC classification system will be applied in Shanghai and a new LULC map for Shanghai will be generated. To evaluate the new LULC classification system, the resulting LULC map for Shanghai will be used to estimate the distribution of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). Research outcomes are going to benefit the study on quantitative description of spatial heterogeneity in urban ecosystems.

城市土地利用/土地覆盖（LULC）信息的获取是研究城市土地利用/土地覆盖变化（LUCC）驱动下的城市生态系统结构、过程和功能变化的基础，遥感被认为是提供城市LULC信息的有效工具。LULC分类系统是实现从遥感数据到LULC信息有效转化的重要因素。现有的用于城市LULC信息提取的分类系统缺乏对城市地表系统空间异质性的描述，造成生成的LULC信息不能准确客观地描述城市高异质性地表格局。本项目拟探索和发展快速城市化背景下，面向城市生态系统高异质性地表格局的LULC分类系统，融合使用高分辨率光学遥感数据和全极化雷达遥感数据（PolSAR）生成该分类系统下的上海城市LULC信息，并利用上海持久性有机污染物多环芳烃（PAHs）的空间分布数据验证构建的城市LULC分类系统的有效性和实用性。研究结果对于城市地表格局和环境系统空间异质性的定量描述具有重要意义。

在本项目以城市土地利用/土地覆盖（LULC）分类系统为研究对象，以上海市和西安市（西安市为研究方案调整后新补充的研究区域）为具体研究区域，融合中高分辨率光学遥感数据和全极化雷达遥感数据生成LULC数据集，并利用生成的LULC数据集开展相关城市生态研究领域应用，以检验生成数据集的有效性。在项目执行的三年间主要研究成果包括以下四个方面。第一，获取了研究区域多时相的中高分辨率光学遥感影像和全极化雷达遥感数据，收集了辅助图像解译的GIS数据，实地收集了分类算法训练样本和精度验证样本；第二，利用数据融合、面向对象图像分析技术和决策树分类算法，完成上海市土地利用/土地覆盖数据集；第三，利用生成数据集开展LULC变化的时间特征、LUCC的空间格局、建设用地扩张的空间模式，上海市土地利用/覆被变化的综合驱动机制，以及上海市土地利用/覆被变化的碳排放效应的研究；第四，在现有数据集的基础上，提取城市湿地信息，生成长时间湿地变化数据集，开展长三角城市群的快速城市化过程与湿地变化关系的研究。本项目所提出的数据处理流程和算法可为高效提取城市高异质性环境下的土地利用/土地覆盖（LULC）信息提供技术方案。