水体指数可以抑制背景噪声和提高地表水体的可分性,已经广泛用于地表水体提取。传统FCM聚类算法考虑了地物的不确定性,但没有顾及地物的邻域空间信息,对背景异质性比较敏感。针对传统FCM聚类算法的不足,提出一种可变邻域的区域FCM聚类算法。由于复杂环境下高分二号(GF-2)遥感影像的城市地表水体具有复杂异质背景和不确定性的特点,本文利用水体指数和区域FCM聚类算法的优点,提出一种整合水体指数和区域FCM的城市地表水体自动提取算法,该算法主要步骤包括:(1)去除影像阴影后计算归一化差分水体指数NDWI(Normalized Difference Water Index);(2)区域FCM聚类算法;(3)整合水体指数和区域FCM聚类的城市地表水体自动提取算法。最后采用两景GF-2高分辨率遥感影像(广州和武汉)进行实验,验证了该算法的有效性,并与经典地表水体提取算法进行对比分析。实验结果表明:该算法具有较高的水体提取精度,城市地表水体边界既具有较好的区域完整性又保持了局部细节,同时对城市地表水体复杂背景噪声具有较好的抑制作用,有效减少传统FCM聚类算法的'胡椒盐'现象。
利用混合模型综合模拟不透水表面的时空演化规律及其水环境效应是定量探索湖滨型城市可持续发展模式的有效途径。以滇池流域为研究区域,借助遥感与GIS技术探索2000—2016年城市化过程中不透水表面的时空演变特征及其扩张规律,并采用分区元胞自动机模型对2021年和2031年不透水表面的分布进行模拟与预测。进而在子流域和水文响应单元的尺度上计算2000—2031年不透水表面的覆盖率(ISC),对滇池流域历史和未来的水环境城市非点源污染风险进行评价。结果表明:(1)滇池流域不透水表面的扩张具有以滇池湖体为中心向外辐射的显著特征,不透水表面面积增加了286.28 km 2,增长速率为17.9 km 2/年。2006—2009年增长最快为38.8 km 2/年,其覆盖率从2000年的10.16%增加到2016年的20.64%;(2)相比较不分区元胞自动机模型,分区元胞自动机模型在模拟用地变化时的精度有显著提升(Kappa系数提高超过16%,总体精度提高超过26%),可以借以模拟未来不透水表面的扩张情景;(3)子流域和水文响应单元两种尺度下的不透水表面覆盖率都逐年升高,城市非点源污染风险也逐年增大,若不加以重视,风险将会进一步增加。研究结果可为调整土地利用结构、协调城镇建设与水环境保护提供科学依据。
