珞珈一号夜间灯光影像在建设用地提取中的应用：以武汉市为例

刘权毅; 詹庆明; 李建松; 杨晨; 刘稳

doi:10.13203/j.whugis20190376

珞珈一号夜间灯光影像在建设用地提取中的应用：以武汉市为例

刘权毅^{1, 2,},
詹庆明^{1, 2, ,},
李建松³,
杨晨^{1, 2},
刘稳^{1, 2}

1.
武汉大学城市设计学院，湖北武汉，430079
2.
武汉大学数字城市研究中心，湖北武汉，430079
3.
武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，430079

基金项目:

国家自然科学基金 51878515

详细信息

作者简介:
刘权毅，硕士，主要从事地理信息系统与遥感技术在城市规划与管理中的应用。2017282090233@whu.edu.cn

通讯作者:
詹庆明，博士，教授。qmzhan@whu.edu.cn

中图分类号: P237
计量
- 文章访问数: 01902
- HTML全文浏览量: 0457
- PDF下载量: 0181
出版历程
- 收稿日期: 2019-12-18
- 发布日期: 2021-01-04

Extracting Built-up Areas Using Luojia-1A Nighttime Light Imageries in Wuhan, China

LIU Quanyi^{1, 2,},
ZHAN Qingming^{1, 2, ,},
LI Jiansong³,
YANG Chen^{1, 2},
LIU Wen^{1, 2}

1.
School of Urban Design, Wuhan University, Wuhan 430079, China
2.
Research Centre for Digitail City, Wuhan University, Wuhan 430079, China
3.
School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China

Funds:

The National Natural Science Foundation of China 51878515

More Information

Author Bio:
LIU Quanyi, master, specializes in the application of geographic information system and remote sensing technology in urban planning and management. E-mail: 2017282090233@whu.edu.cn

Corresponding author:
ZHAN Qingming, PhD, professor. E-mail: qmzhan@whu.edu.cn

摘要

摘要: 城市建设用地能够反映城市建设发展在地域空间上的分布形态，是规划主管部门监测城市建设和扩张的关键指标。2018-06-02发射的珞珈一号卫星可提供130 m分辨率的夜间灯光数据，在城市建设用地的提取方面具有较大潜力。首先整合珞珈一号夜间灯光影像与Landsat 8多光谱影像以及网络地图兴趣点数据；然后分别采用人类居住合成指数和阈值法对武汉市进行建设用地提取；最后与可见光红外成像辐射仪(visible infrared imager radiometer suite, VIIRS)夜间灯光影像采用相应方法得到的结果进行对比。结果发现，珞珈一号影像与Landsat影像整合后采用人类居住合成指数的方法提取的建设用地最准确，其Kappa系数为0.769；VIIRS与Landsat 8影像整合后采用相同方法得到的建设用地，其Kappa系数为0.702；夜间灯光影像与兴趣点数据结合进行建设用地提取的精度有所下降，兴趣点数据分别与珞珈一号、VIIRS夜间灯光影像结合得到的建设用地，其Kappa系数分别为0.618、0.574；珞珈一号、VIIRS夜间灯光影像采用简单阈值法进行建设用地提取，其Kappa系数分别为0.503、0.482。该实验结果表明, 珞珈一号夜间灯光影像数据具有更高的空间分辨率和更加丰富的空间细节，是进行城市建设用地提取的理想数据源。
- 珞珈一号夜间灯光数据 /
- 城市建成区 /
- 兴趣点 /
- 人类居住合成指数 /
- 可见光红外成像辐射仪
Abstract: The extent of urban built-up areas is important to understand the current status and development of cities, also is one of the preconditions to implement the control of urban boundaries and manage the layout of urban functional space. In the past, the accuracy of urban built-up areas extraction using nighttime light imageries is often limited by data resolution and spatial scales. The Luojia-1A satellite, launched on 2018-06-02, provides a new source of nighttime light data at 130-meter resolution, which has great potential in extent extraction of urban built-up areas. In this paper, integrating Luojia-1A nighttime light data with Landsat 8 multispectral imageries and point of interest (POI), the extent of built-up areas in Wuhan, China has been extracted using human settlement index (HSI) and thresholds, respectively. The results of Luojia-1A data have been compared with results obtained from visible infrared imager radiometer suite (VIIRS)data using corresponding methods. The results show that the extracted urban extent extracted by HSI using Luojia-1A data possesses the highest accuracy, with a Kappa coefficient of 0.769. Correspondingly, the Kappa coefficient of built-up areas extent obtained by HSI method using VIIRS data is 0.702. The accuracies of urban extent extracted by integrating Luojia-1A and VIIRS images with POIs are relatively lower, which have respectively present Kappa coefficients of 0.618 and 0.574. The Kappa coefficients of extraction accuracies using simple thresholds segementation(STS) method form raw Luojia-1A and VIIRS images are 0.503 and 0.482. The results reveal that Luojia-1A nighttime light data benefit urban extent extraction for its finer resolution and more abundant spatial details, compared with its predecessors such as DMSP/OLS and VIIRS.
- Luojia-1A nighttime light data /
- urban built-up areas extent /
- point of interest /
- human settlement index /
- visible infrared imager radiometer suite

HTML全文

遥感变化检测是利用不同时相的遥感影像和相关地理数据，结合遥感成像机理和地物特性，采用图像、图形处理理论和数学模型方法，确定和分析研究区的地表覆盖变化范围和变化类型。其研究目的是提取研究区变化信息，并生成变化图^[1-2]。

高分辨率遥感影像比中低分辨率遥感影像具备更加丰富的光谱、纹理和形状等地物特征，但影像中同类地物的差异性增强，不同地物的光谱特征相互混淆，影像光谱域的统计可分性降低，信息提取难度增大，影像中“同物异谱，异物同谱”的现象大量发生，加重了地物光谱和纹理特征的离散程度，使得基于像元的变化检测精度难以提高^[3]。

深度学习^[4-5]作为机器学习的一个重要分支，可以自动地将简单特征组合成复杂特征，并利用复杂特征进行分类，分类精度大大提高，其在变化检测领域的应用比其他方法更为宽泛，适用性也更强。随着AlexNet^[6]、VGG^[7]、GoogLeNet^[8]和ResNet^[9-10]等深度学习网络的出现，神经网络在变化检测领域得到了成功应用。张鑫龙等^[2]提出了基于深度玻尔兹曼机的深度学习变化检测方法；Peng等^[10]提出了一种改进的用于语义分割编码器-解码器结构，端到端变化检测方法；Mou等^[11]将光谱空间模块和时态模块进行组合，设计了一种循环3D全卷积网络用于建筑物变化检测。虽然国内外学者针对变化检测中存在的问题进行了大量研究，但深度学习变化检测方法优质训练样本的选取和自动化程度、基于像元检测的“椒盐”现象和伪变化区的出现等仍是目前亟待解决的问题^[12-14]。

领域知识在遥感影像变化检测中的应用，对于解决图像处理算法的局限性、提高变化检测的精度和图像处理的自动化程度具有较为理想的效果^[3]。深度置信网络（deep belief networks，DBN）是深度学习领域较为经典的模型，它通过联合概率分布来推断样本数据分布，非常适用于基于像元的变化检测研究。改进的变化矢量分析算法^[2]（robust change vector analysis，RCVA）和灰度共生矩阵算法^[15-16]（grey level co-occurrence matrix，GLCM）能够提取影像光谱和纹理差异特征，减小由于预处理阶段的配准所造成的误差，减弱高分辨率遥感影像中地物间光谱特征相互混淆等不利因素对检测结果的影响。

本文以DBN为深度学习模型，利用RCVA和GLCM算法提取影像光谱和纹理差异特征。将原理性和经验性的领域知识整合成为知识规则，用于选取优质训练样本并作为优化深度学习变化检测结果的依据。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验，验证了本文方法的有效性。

1 本文方法

1.1 光谱变化特征提取

由于不同时相影像成像条件不同，在对影像进行精配准后，影像间的配准误差仍难以消除。其结果则是两幅影像间的像元对应关系不正确，进而导致了检测时伪变化区的大量出现。RCVA算法通过考虑像元的邻域信息，选择光谱差异最小的像元对进行检测，消除了配准误差带来的影响。

RCVA算法原理如下：基于影像1中的某个像元 $x_{1} (j, k)$ ，在影像2 $(j \pm ω, k \pm ω)$ 范围内求与 $x_{1}$ 亮度值差异最小的像元 $x_{2}$ ，此时认为 $x_{2}$ 为 $x_{1}$ 的同名像点，并求取差值 $x_{d i f f e r e n t_a}$ ，表示通过亮度值求得的影像1中 $(j, k)$ 点的变化强度值。同样，基于影像2求对应影像1中的同名像点，并求取差值 $x_{d i f f e r e n t_b}$ ，表示通过亮度值求得的影像2中 $(j, k)$ 点的变化强度值，以 $x_{d i f f e r e n t_a}$ 和 $x_{d i f f e r e n t_b}$ 较小者作为该点变化强度。

遍历影像，可得到所有像元的光谱变化强度值，进而得到考虑邻域信息的光谱变化强度图。

1.2 纹理变化特征提取

纹理特征是反映图像中同质的一种视觉特征，它体现了物体表面的结构组织排列属性，对于反映物体的表层特征变化具有重要利用价值。GLCM是提取纹理的一种经典方法，也是目前普遍使用且提取效果较好的纹理特征分析法^[16]。已有的研究定义了14种标量来进行纹理分析，其中最常用的有均值、方差、协同性、对比度、熵等8 ‍种。以方差为标量研究纹理特征时，最能反应不同地物间的差异^[17-18]。

得到两幅影像的方差特征值后，即可通过差值计算得到纹理变化强度图。

1.3 结合领域知识的训练样本优化

根据光谱变化和纹理变化强度图，通过设置不同阈值提取样本，可对样本进行不同程度的划分。为保证样本的充分性，最大限度地选择到具有代表性的变化地物和未变化地物样本，通过自定义阈值取并集的方式，分析得出合理的阈值组合，并选择该阈值组合下的标记样本作为待优化样本。

阈值组合的选取如下：以光谱变化和纹理变化强度图为基准，在最小强度值和最大强度值闭区间内，从小到大逐个设置阈值对样本进行标记；以参考变化结果为依据，对所有阈值下的样本标记结果进行统计，计算其准确率；计算相邻阈值间的准确率增幅，由于准确率反映了正负样本标记的正确程度，因此在准确率增幅趋于稳定前的节点处即可选定较为合理的阈值；以相同的方法分别获得RCVA和GLCM下的合理阈值，即组成阈值组合。通过变化强度区间逐个分析得到合理阈值的方式，对阈值的分析较细致，同样能够运用于其他情景下的阈值分析。

高分辨率遥感影像中异常光谱值多，同时，由于影像获取时间和获取条件的不同，植被季节性返青和建筑物阴影区等因素影响，造成了伪变化样本的大量出现。

1）形状特征知识。本文结合领域知识，引入面积（S）和形状复杂度（C）两种形状特征指数作为过滤离散伪变化样本的优化策略。优化策略定义为：（1） $S \geq S_{m i n}$ ，即所有变化样本组成的图斑，其面积均应大于等于最小定义图斑面积，若不满足，则将其归并为未变化样本；（2） $(C = P / s) \leq C_{m i n}$ ， $P$ 为待检测图斑周长， $s$ 为其面积，当满足条件 $S_{m a x} \geq s \geq S_{m i n}$ 时， $C$ 值越大说明图斑越复杂，是离散碎图斑的概率就越大，可将其归并为未变化样本。根据形状特征知识，本文设计的各类小图斑检测图谱如图 1所示。

图 1 小图斑检测图谱

Figure 1. Graph for Detecting Small Patches

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 1中共有134种图斑类型，是像素个数不大于4的所有图斑形式，其中，（a）~（l）为根据图斑形状和遍历窗口大小进行的排序。将待检测图斑与图 1比对，若形状相同，则可对该图斑进行删除或归并（归为未变化图斑）。

2）光谱特征知识。针对植被（农作物、绿化带等）季节性返青和建筑物阴影等因素所引起的带状、块状伪变化样本集中区，通过对两幅影像固定窗口内同名像元亮度值采样的方式，自定义光谱映射区间。依据光谱映射区间建立光谱知识规则，并对两幅影像进行遍历，剔除伪变化样本。

映射关系建立方式为：

(φ_{m i n}^{1} \leq φ^{1} \leq φ_{m a x}^{1}) \overset{f_{ω}}{\leftrightarrow} (φ_{m i n}^{2} \leq φ^{2} \leq φ_{m a x}^{2})

式中， $φ^{1}$ 和 $φ^{2}$ 分别为两幅影像中同名像元红、绿、蓝3个波段的亮度值 $(φ_{R}^{1}, φ_{G}^{1}, φ_{B}^{1} 与 φ_{R}^{2}, φ_{G}^{2}, φ_{B}^{2})$ ； $φ_{m i n}^{1}$ 与 $φ_{m i n}^{2}$ 为映射区间下限； $φ_{m a x}^{1}$ 与 $φ_{m a x}^{2}$ 为映射区间上限； $ω$ 为滑动窗口大小。

1.4 DBN模型训练与变化检测

DBN是一种概率生成模型^[19]，通过联合概率分布来推断样本数据分布。通过逐层非监督的训练方式对大量无标签样本数据进行特征提取，并通过少量有标签的样本数据进行模型优化，最后获得网络最优权重，使得网络能依据最大概率生成训练数据。DBN主要由两部分构成，第一是多层限制玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine，RBM），用于预训练网络；第二是前馈反向传播网络，此部分可以使RBM堆叠的网络更加精细化。

RBM含有两层（显层 $v$ 、隐层 $h$ ），为无向图模型，每层可定义为一个向量，向量的维度即为该层神经元的个数，不同层之间的神经元由权值矩阵 $W$ 连接。对于每一个RBM，都有其作为一个系统所具备的能量，而根据能量函数则可以得到关于 $v$ 与 $h$ 的联合概率分布 $P (v, h | θ)$ （ $θ = \{W_{i j}, a_{i}, b_{j}\}$ 为模型参数， $W_{i j}$ 为神经元 $i$ 、 $j$ 之间的权重， $a_{i}$ 和 $b_{i}$ 分别表示显层和隐层神经元间的偏置），DBN则是通过基于 $P (v, h | θ)$ 的相关计算来重构样本数据。经过迭代可不断优化网络参数，达到初始化每个RBM参数的目的。当RBM网络中的特征向量在映射到不同特征空间时能够保存最多的特征信息，完成DBN的预训练。基于误差反向传播算法，利用有标签的样本数据，通过计算各RBM层的学习误差，对网络权值 $W$ 进行更新，微调整个模型，完成DBN的训练。

RBM的显层用来接收变量，且传统的输入多为二值变量，而连续输入的实值变量则更适用于图像分类和语音识别等^[2]。本文DBN的输入为2×2像素范围内像元红、绿、蓝3波段的归一化亮度值依次排列的向量。

利用预选好的样本对模型进行训练，当训练精度达到精度要求后，对模型进行保存，并利用模型对整幅影像进行检测，得到变化检测结果。由于DBN模型是基于像元的变化检测，模型训练完毕后权值已固化，因此当进行变化检测时会出现少量的“椒盐”噪点。为进一步提高检测精度，利用图 1中的（a）检测图斑对未变化区域中的孤立点进行剔除，对变化区域中的孤立点进行填充，得到最终的变化检测结果。

2 实验与分析

2.1 实验1

实验1所用数据为2016-05-19和2017-04-29获取的长春市某地区高分二号遥感影像，影像分辨率为1 m，包含红、绿、蓝3个波段，影像大小为1 ‍389×2 200像素，如图 2（a）所示；利用RCVA和GLCM得到变化强度图如图 2（b）所示。通过分析准确率增幅，选定RCVA和GLCM的阈值分别为75和16，作为划分变化样本的尺度。准确率增幅随阈值变化趋势图如图 3所示。在该阈值组合下得到的变化样本，覆盖范围较广，各类变化地物样本标记较全面、充分，变化样本标记情况如图 4（a）所示。

图 2 高分二号遥感影像与变化强度图

Figure 2. GF-2 Images and Intensity Change Images

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 3 准确率增幅变化趋势图

Figure 3. Trend of Accuracy Increase

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 4 执行优化策略前后变化样本标记图(实验1)

Figure 4. Change Sample Marker Image Before and After Executing the Optimization Strategy (Experiment 1)

下载: 全尺寸图片幻灯片

利用领域知识优化策略，对所标记的变化样本进行过滤，得到能够准确反映变化与未变化区域的高质量样本。对植被季节性返青区和建筑物阴影区的典型区域进行采样，建立映射区间，剔除伪变化区。执行优化策略后的变化样本标记图如图 4（b）所示，其中，红色实线框内为建筑物阴影被大量剔除的典型区域，红色虚线框内为植被季节性返青大量剔除的典型区域。与图‍ 4‍（a）对比可知，执行优化策略后有大量伪变化样本被剔除。

根据图 4（b）的样本标记图，共选取变化样本211 637个，未变化样本2 844 163个。为了验证本文方法的有效性，分别在已有的变化与未变化样本中随机选取了不同数量的样本对DBN进行训练，并统计了DBN变化检测结果的准确率、召回率、虚警率和漏检率，如表 1所示，其中，A、B、C分别代表训练样本优化前、训练样本优化后和变化检测结果优化后。

表 1 训练样本优化前后精度分析表(实验1)

Table 1. Precision Analysis Before and After Optimizing Training Samples (Experiment 1)

数量/个		准确率/%			召回率/%			虚警率/%			漏检率/%
正样本	负样本	A	B	C	A	B	C	A	B	C	A	B	C
5 000	5 000	88.70	93.28	93.77	65.30	76.30	80.10	60.42	42.42	39.76	34.70	23.70	19.90
10 000	10 000	88.63	94.09	94.59	66.59	73.75	78.68	60.45	37.37	34.30	33.41	26.25	21.32
30 000	30 000	88.26	92.45	93.07	66.60	78.95	83.68	61.46	46.57	43.70	33.40	21.05	16.32
50 000	50 000	87.72	91.74	92.80	68.21	79.16	83.45	62.62	49.44	44.96	31.79	20.84	16.55
80 000	80 000	86.90	94.42	94.48	69.14	73.14	75.21	64.37	35.09	34.15	30.86	26.86	24.79

下载: 导出CSV

| 显示表格

由表 1可知，训练样本优化后，准确率和召回率有较大幅度提高，其中，准确率最大增幅7.52%，召回率最大增幅12.35%；虚警率和漏检率有较大幅度下降，其中，虚警率最大降幅29.28%，漏检率最大降幅12.35%。对变化检测结果优化后，准确率最大增幅1.06%，召回率最大增幅4.93%，虚警率最大降幅4.48%，漏检率最大降幅4.93%。

参考变化以及变化检测结果如图 5所示。其中，参考变化结果为遥感图像解译人员通过目视解译获得，并在实地进行了调绘。通过实地调绘结果的对比与补充，参考变化结果与实地变化情况符合度较高（精度优于95%）。与参考变化结果对比，可明显看出，训练样本优化后，DBN的检测准确性显著提高，大量伪变化区域被剔除，变化与未变化区域能够被正确识别。

图 5 变化检测结果对比图(实验1)

Figure 5. Comparison of Change Detection Results (Experiment 1)

下载: 全尺寸图片幻灯片

2.2 实验2

实验2数据选自在武汉多时相场景变化检测数据集（multi-temporal scene Wuhan，MtS-WH），影像由IKONOS传感器分别获取于2002-02-11和2009-06-24，分辨率为1 m，包含红、绿、蓝和近红外4个波段，实验区影像大小为1 ‍778×1 784像素。实验区影像及RCVA、GLCM变化强度图如图 6所示，选定的RCVA和GLCM的阈值分别为79和28。优化前后变化样本标记图如图 7所示，其中红色实线框内为建筑物阴影被大量剔除的典型区域，红色虚线椭圆形内为植被季节性返青大量剔除的典型区域。

图 6 IKONOS遥感影像与变化强度图

Figure 6. IKONOS Images and Intensity Change Images

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 7 优化前后变化样本标记图(实验2)

Figure 7. Change Sample Marker Images Before and After Executing the Optimization Strategy (Experiment 2)

下载: 全尺寸图片幻灯片

参考变化检测结果是通过MtS-WH中给出的类别标签作差，附加人工目视解译得到，类别标签作差过程完全按照MtS-WH的类别参考结果进行，可认为无相对误差，参考变化及变化检测结果如图 8所示。不同数量训练样本得到的DBN变化检测的精度如表 2所示。

图 8 变化检测结果对比图(实验2)

Figure 8. Comparison of Change Detection Results (Experiment 2)

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 2 训练样本优化前后精度分析表(实验2)

Table 2. Precision Analysis Before and After Optimizing Training Samples (Experiment 2)

数量/个		准确率/%			召回率/%			虚警率/%			漏检率/%
正样本	负样本	A	B	C	A	B	C	A	B	C	A	B	C
5 000	5 000	73.27	83.57	86.29	64.58	73.37	77.79	45.42	27.75	23.23	35.42	26.63	22.21
10 000	10 000	72.20	83.83	85.70	66.89	77.86	79.02	47.13	28.99	25.26	33.11	22.14	20.98
30 000	30 000	72.28	84.37	86.97	57.26	79.39	81.13	46.57	28.42	23.27	42.74	20.61	18.87
50 000	50 000	73.83	83.93	86.52	65.20	80.86	82.28	44.60	29.88	24.87	34.80	19.14	17.72
80 000	80 000	72.95	84.51	87.46	63.06	81.81	84.87	45.80	29.04	23.83	36.94	18.19	15.13

下载: 导出CSV

| 显示表格

由表 2可知，实验2准确率和召回率都有较大幅度的提高，其中，准确率最大增幅为12.14%，召回率最大增幅为22.13%；同时，虚警率和漏检率都有较大幅度的下降，虚警率最大降幅为18.15%，漏检率最大降幅为22.13%。变化检测结果优化后，准确率最大增幅为2.95%，召回率最大增幅为4.42%，虚警率最大降幅为5.12%，漏检率最大降幅为4.42%。

3 结语

本文提出一种利用领域知识优化策略进行高分辨率遥感影像深度学习变化检测的方法。根据RCVA和GLCM提取的光谱和纹理特征标定初选样本；利用领域知识优化策略对样本进行筛选，获得优质样本；训练DBN模型，得到变化检测结果，并利用优化策略对检测结果进行优化。实验表明，本文方法能够有效提高变化检测结果的准确率和召回率，大幅度降低虚警率和漏检率。通过提高训练样本质量，进而提高深度学习模型检测性能，为高分辨率遥感影像深度学习变化检测提供了一条新途径。同时，在变化检测结果的基础上执行优化策略，则进一步提高了检测结果的精度。

图 1 研究区地理位置与Landsat 8多光谱影像

Figure 1. Geolocation of the Study Area and Corresponding Landsat 8 Multispectral Image

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 2 谷歌地球1 m分辨率影像和随机样本点

Figure 2. Google Earth 1 m Resolution Satellite Image and Random Sample Points

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 3 本文技术路线图

Figure 3. Technical Flowchart of Our Proposed Method

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 4 基于STS对珞珈一号和VIIRS夜间灯光数据提取的建设用地

白色:建设用地黑色:非建设用地

Figure 4. Extracted Urban Extents Using Nighttime Light Data of Luojia-1A and VIIRS Based on STS

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 5 珞珈一号、VIIRS的HSI数据及其在不同阈值下提取的建设用地

白色:建设用地黑色:非建设用地

Figure 5. HSI and Urban Extents Under Different Thresholds from Luojia-1A and VIIRS Data

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 6 武汉市兴趣点数据在不同带宽下的核密度估计图

Figure 6. Kernel Density Estimation of POIs in Wuhan at Different Bandwidths

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 7 兴趣点数据与珞珈一号和VIIRS结合提取的建成区结果

白色:建设用地黑色:非建设用地

Figure 7. Extracted Urban Extents Integrating POIs with Luojia-1A and VIIRS Data

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 1 不同夜间灯光数据比较

Table 1 Comparison of Multiple Nighttime Light Data

参数	DMSP/OLS	VIIRS	珞珈一号
发射国家	美国	美国	中国
重访周期	12 h	12 h	3~5 d
数据位数/bits	6	14	15
空间分辨率/m	2 700	740	130
在轨时间	1992—2013年	2011年至今	2018年至今
幅宽/km	3 000	3 000	250

下载: 导出CSV

表 2 提取结果的精度评价

Table 2 Accuracy Assessment of Urban Extents Extraction

夜间灯光数据	提取方法	用户精度/%	生产精度/%	总体精度/%	Kappa系数
珞珈一号	基于STS	70.50	67.30	71.40	0.503
	基于HSI	86.90	87.20	86.10	0.769
	结合夜间灯光数据和兴趣点数据	77.10	76.30	78.50	0.618
VIIRS-DNB	基于STS	62.70	68.20	69.60	0.482
	基于HSI	84.50	86.60	83.70	0.702
	结合夜间灯光数据和兴趣点数据	72.80	76.90	73.50	0.574

下载: 导出CSV

参考文献(28)

[1]	何春阳, 史培军, 李景刚, 等.基于DMSP/OLS夜间灯光数据和统计数据的中国大陆20世纪90年代城市化空间过程重建研究[J].科学通报, 2006, 51(7):856-861 doi: 10.3321/j.issn:0023-074X.2006.07.017 [1] He Chunyang, Shi Peijun, Li Jinggang, et al. A Study on the Reconstruction of the Spatial Process of Urbanization in 1990s in Mainland China Based on DMSP/OLS Night Light Data and Statistical Data[J].Chinese Science Bulletin, 2006, 51(7):856-861 doi: 10.3321/j.issn:0023-074X.2006.07.017
[2]	匡文慧, 刘纪远, 张增祥, 等. 21世纪初中国人工建设不透水地表遥感监测与时空分析[J].科学通报, 2013, 58(Z1):465-478 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXTB2013Z1009.htm Kuang Wenhui, Liu Jiyuan, Zhang Zengxiang, et al. Remote Sensing Monitoring and Spatio-Temporal Analysis of Impervious Surface of Artificial Construction in China in the Early 21st Century[J].Chinese Science Bulletin, 2013, 58(Z1):465-478 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXTB2013Z1009.htm
[3]	Xu M, He C, Liu Z, et al. How Did Urban Land Expand in China Between 1992 and 2015 :A Multi-scale Landscape Analysis[J].PloS One, 2016, 11:e0154839 doi: 10.1371/journal.pone.0154839
[4]	Li X, Zhao L, Li D, et al. Mapping Urban Extent Using Luojia 1-01 Nighttime Light Imagery[J].Sensors, 2018, 18(11):3 665 doi: 10.3390/s18113665
[5]	Liu H, Zhan Q, Yang C, et al. The Multi-timescale Temporal Patterns and Dynamics of Land Surface Temperature Using Ensemble Empirical Mode Decomposition[J].Science of the Total Environment, 2019, 652: 243-255 doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.10.252
[6]	李德仁, 李熙.夜光遥感技术在评估经济社会发展中的应用——兼论其对"一带一路"建设质量的保障[J].宏观质量研究, 2015, 3(4):1-8 doi: 10.3969/j.issn.2095-607X.2015.04.001 Li Deren, Li Xi. Application of Noctilucent Remote Sensing Technology in Evaluating Economic and Social Development—Also on Its Guarantee for the Construction Quality of "One Belt and One Road"[J]. Macro Quality Research, 2015, 3(4):1-8 doi: 10.3969/j.issn.2095-607X.2015.04.001
[7]	李德仁, 李熙.论夜光遥感数据挖掘[J].测绘学报, 2015, 44(6):591-601 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CHXB201506002.htm Li Deren, Li Xi.On Data Mining of Luminous Remote Sensing[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2015, 44(6):591-601 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CHXB201506002.htm
[8]	王君, 严中伟, 李珍, 等.近30年城市化对北京极端温度的影响[J].科学通报, 2013, 58(33):3 464-3 470 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXTB201333013.htm Wang Jun, Yan Zhongwei, Li Zhen, et al. Effects of Urbanization on Extreme Temperature in Beijing in Recent 30 Years[J]. Chinese Science Bulletin, 2013, 58(33):3 464-3 470 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KXTB201333013.htm
[9]	Zhou D, Zhao S, Liu S, et al. Surface Urban Heat Island in China's 32 Major Cities: Spatial Patterns and Drivers[J].Remote Sensing of Environment, 2014, 152: 51-61 doi: 10.1016/j.rse.2014.05.017
[10]	许泽宁, 高晓路.基于电子地图兴趣点的城市建成区边界识别方法[J].地理学报, 2016, 71(6):928-939 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXB201606004.htm Xu Zening, Gao Xiaolu. A Boundary Identification Method for Urban Built-up Areas Based on the Interest Points of Electronic Maps[J].Acta Geographica, 2016, 71(6):928-939 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXB201606004.htm
[11]	吴健生, 刘浩, 彭建, 等.中国城市体系等级结构及其空间格局——基于DMSP/OLS夜间灯光数据的实证[J].地理学报, 2014, 69(6):759-770 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXB201406004.htm Wu Jiansheng, Liu Hao, Peng Jian, et al. Hierarchical Structure and Spatial Pattern of Urban System in China: An Empirical Study Based on DMSP/OLS Night Light Data[J].Acta Geographica Sinica, 2014, 69(6):759-770 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXB201406004.htm
[12]	李德仁, 余涵若, 李熙.基于夜光遥感影像的"一带一路"沿线国家城市发展时空格局分析[J].武汉大学学报∙信息科学版, 2017, 42(6):711-720 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WHCH201706001.htm Li Deren, Yu Hanruo, Li Xi. Analysis of Temporal and Spatial Pattern of Urban Development in Countries Along "One Belt and One Road" Based on Luminous Remote Sensing Images[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2017, 42(6):711-720 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WHCH201706001.htm
[13]	李治, 杨晓梅, 孟樊, 等.城市建成区多源遥感协同提取方法研究[J].地球信息科学学报, 2017, 19(11):1 522-1 529 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXX201711015.htm Li Zhi, Yang Xiaomei, Meng Fan, et al. Research on Multi-Source Remote Sensing Collaborative Extraction Method for Urban Built-up Areas[J]. Journal of Earth Information Science, 2017, 19(11): 1 522-1 529 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXX201711015.htm
[14]	Li Xi, Li Xiya, Li Deren, et al. A Preliminary Investigation of Luojia-1 Night-Time Light Imagery[J]. Remote Sensing Letters, 2019, 10: 526-535 doi: 10.1080/2150704X.2019.1577573
[15]	程熙, 吴炜, 夏列钢, 等.集成夜间灯光数据与Landsat TM影像的不透水面自动提取方法研究[J].地球信息科学学报, 2017, 19(10):1 364-1 374 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXX201710013.htm Cheng Xi, Wu Wei, Xia Liegang, et al. Study on the Automatic Extraction Method of Impermeable Water Surface by Integrating Night Light Data and Landsat TM Image[J]. Journal of Earth Information Science, 2017, 19(10):1 364-1 374 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXX201710013.htm
[16]	林中立, 徐涵秋, 黄绍霖.基于DMSP/OLS夜间灯光影像的中国东部沿海地区城市扩展动态监测[J].地球信息科学学报, 2019, 21(7): 1 074-1 085 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXX201907010.htm Lin Zhongli, Xu Hanqiu, Huang Shaolin. Dynamic Monitoring of Urban Expansion in East China Coastal Area Based on DMSP /OLS Night Light Image[J]. Journal of Earth Information Science, 2019, 21(7):1 074-1 085 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQXX201907010.htm
[17]	Shi K, Huang C, Yu B, et al. Evaluation of NPP-VIIRS Night-Time Light Composite Data for Extracting Built-up Urban Areas[J]. Remote Sensing Letters, 2014, 5(4):358-366 doi: 10.1080/2150704X.2014.905728
[18]	舒松, 余柏蒗, 吴健平, 等.基于夜间灯光数据的城市建成区提取方法评价与应用[J].遥感技术与应用, 2011, 26(2):169-176 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YGJS201102007.htm Shu Song, Yu Bailang, Wu Jianping, et al. Evaluation and Application of Extraction Method Based on Night Light Data in Urban Built-up Areas[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2011, 26 (2): 169-176 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YGJS201102007.htm
[19]	Sutton P, Roberts D, Elvidge C, et al. Census from Heaven: An Estimate of the Global Human Population Using Night-Time Satellite Imagery[J]. International Journal of Remote Sensing, 2001, 22: 3 061-3 076 doi: 10.1080/01431160010007015
[20]	Imhoff L M, Lawrence W T, Stutzer D C, et al. A Technique for Using Composite DMSP/OLS "City Lights" Satellite Data to Map Urban Area[J]. Remote Sensing of Environment, 1997, 61: 361-370 doi: 10.1016/S0034-4257(97)00046-1
[21]	Zhou Y, Smith S J, Elvidge C D, et al.A Cluster-Based Method to Map Urban Area from DMSP/OLS Nightlights[J]. Remote Sensing of Environment, 2014, 147:173-185 doi: 10.1016/j.rse.2014.03.004
[22]	Lu D, Tian H, Zhou G, et al. Regional Mapping of Human Settlements in Southeastern China with Multi-sensor Remotely Sensed Data[J]. Remote Sensing of Environment, 2008, 112:3 668-3 679 doi: 10.1016/j.rse.2008.05.009
[23]	Liu X, Hu G, Ai B, et al. A Normalized Urban Areas Composite Index Based on Combination of DMSP/OLS and MODIS for Mapping Impervious Surface Area[J]. Remote Sensing, 2015, 7(12): 17 168-17 189 doi: 10.3390/rs71215863
[24]	郑洪晗, 桂志鹏, 栗法, 等.夜间灯光数据和兴趣点数据结合的建成区提取方法[J].地理与地理信息科学, 2019, 35(2):31-38 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLGT201902005.htm Zheng Honghan, Gui Zhipeng, Li Fa, et al. Extraction Method of Built-up Area by Combining Night Light Data and Interest Point Data[J]. Geography and Geographic Information Science, 2019, 35 (2): 31-38 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLGT201902005.htm
[25]	詹庆明, 岳亚飞, 肖映辉.武汉市建成区扩展演变与规划实施验证[J].城市规划, 2018, 42(3): 63-71 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CSGH201803010.htm Zhan Qingming, Yue Yafei, Xiao Yinghui. Expansion and Development of Wuhan Built-up Area and Verification of Planning Implementation[J]. Urban Planning, 2018, 42(3): 63-71 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CSGH201803010.htm
[26]	Dou Y, Liu Z, He C, et al. Urban Land Extraction Using VIIRS Nighttime Light Data: An Evaluation of Three Popular Methods[J]. Remote Sensing, 2017, 9(2):175-182 doi: 10.3390/rs9020175
[27]	徐涵秋.利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究[J].遥感学报, 2005, 9(5):589-595 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YGXB200505011.htm Xu Hanqiu. Extraction of Water Body Information by Improved Normalized Differential Water Body Index (MNDWI) [J]. Journal of Remote Sensing, 2005, 9(5):589-595 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YGXB200505011.htm
[28]	Cai J, Huang B, Song Y. Using Multi-source Geospatial Big Data to Identify the Structure of Polycentric Cities[J]. Remote Sensing of Environment, 2017, 202: 210-221 doi: 10.1016/j.rse.2017.06.039

施引文献(11)

期刊类型引用(7)

1.	刘立，董先敏，王德富，张志强，刘娟. 人机协同的多模态遥感变化检测方法. 测绘通报. 2024(S1): 130-136 . 百度学术
2.	刘莺迎，周刚. 基于孪生Transformer的双时相遥感影像变化检测方法. 遥感信息. 2024(03): 67-74 . 百度学术
3.	张永军，王飞，李彦胜，欧阳松，魏东，刘晓建，孔德宇，CHEN Ruixian，ZHANG Bin. 遥感知识图谱创建及其典型场景应用技术. 遥感学报. 2023(02): 249-266 . 百度学术
4.	周豫阳，王明常，王凤艳，杨盈，刘子维. 改进U-Net的高分辨率遥感影像建筑区变化检测方法. 世界地质. 2023(01): 159-167 . 百度学术
5.	陈桥驿，闫宇飞，黄永芳. 融合面向对象和深度置信网络的农村建筑物信息提取. 测绘通报. 2023(06): 134-137 . 百度学术
6.	张征稳. 面向建筑物边缘特征保持的遥感影像变化检测研究. 测绘与空间地理信息. 2023(S1): 203-207 . 百度学术
7.	梁宇，左栋. “问题地图”智能检测发展现状与关键技术. 测绘通报. 2023(10): 111-116 . 百度学术

其他类型引用(4)

资源附件(0)

图(7) / 表(2)

计量

文章访问数:
HTML全文浏览量:
PDF下载量:
被引次数: 11

1 本文方法
1.1 光谱变化特征提取
1.2 纹理变化特征提取
1.3 结合领域知识的训练样本优化
1.4 DBN模型训练与变化检测
2 实验与分析
2.1 实验1
2.2 实验2
3 结语

珞珈一号夜间灯光影像在建设用地提取中的应用：以武汉市为例

作者简介: 刘权毅，硕士，主要从事地理信息系统与遥感技术在城市规划与管理中的应用。2017282090233@whu.edu.cn

通讯作者: 詹庆明，博士，教授。qmzhan@whu.edu.cn

计量

出版历程