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多尺度不透水面信息遥感提取模型与方法 版权信息
- ISBN：9787030673220
- 条形码：9787030673220 ; 978-7-03-067322-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
多尺度不透水面信息遥感提取模型与方法 内容简介
本书系统分析了多尺度不透水面信息遥感提取的科学问题，提出了多个不透水面信息遥感提取的新模型和新方法，并重点剖析了优选和区域尺度不透水面信息提取模型和方法、流域尺度不透水面信息提取模型和方法、城市尺度不透水面信息提取模型和方法、景观尺度不透水面提取模型和方法。作者结合优选城市化发展趋势和城市可持续发展所面临的挑战，针对海绵城市建设需求，实践了多尺度不透水面信息的应用，很后展望了多尺度不透水面信息遥感提取模型和方法的发展趋势。
多尺度不透水面信息遥感提取模型与方法 目录
目录
第1章 多尺度不透水面信息遥感提取的科学问题和挑战 1
1.1 多尺度不透水面信息的科学价值 1
1.2 不透水面信息遥感提取技术和产品发展历程 6
1.2.1 基于谱特征的不透水面信息遥感提取现状和发展动态 7
1.2.2 基于图特征的不透水面信息遥感提取现状和发展动态 8
1.2.3 基于图谱特征相结合的不透水面信息遥感提取现状和发展动态 9
1.3 多尺度不透水面信息遥感提取的科学问题 10
1.3.1 不透水面“地物-材质”信息表达模型 10
1.3.2 基于遥感技术提取不透水面信息的尺度效应问题 11
1.4 多尺度不透水面信息遥感提取的技术难题 12
1.4.1 多传感器或多航带影像色调不一致问题 12
1.4.2 遥感影像云遮挡问题 14
1.4.3 高分辨率遥感影像中高层建筑物的阴影遮挡问题 14
1.4.4 城市植被遮挡问题 15
1.4.5 同物异谱和异物同谱问题 15
1.4.6 城市复杂场景多尺度不透水面信息自动提取难题 17
1.5 本书内容组织 17
本章参考文献 18
第2章 不透水面信息遥感提取模型 21
2.1 V-I-S模型 21
2.2 基于混合光谱分解的不透水面信息遥感提取模型 22
2.3 不透水面信息遥感提取指数模型 26
2.4 基于传统影像分类的不透水面信息遥感提取模型 29
2.4.1 像元尺度不透水面信息遥感分类模型 29
2.4.2 亚像元尺度不透水面信息遥感分类模型 30
2.4.3 对象尺度不透水面信息遥感分类模型 30
2.5 光学遥感影像图谱融合的不透水面遥感提取模型 32
2.6 基于随机森林的不透水面信息遥感提取模型 33
2.6.1 特征值计算 33
2.6.2 随机森林模型 34
2.6.3 精度评价及统计分析 43
2.7 基于深度学习的不透水面信息遥感提取模型 47
2.7.1 面向高分影像不透水面信息遥感提取的深度学习模型 47
2.7.2 概率图学习模型 49
2.7.3 基于高分辨率卫星影像的不透水面信息样本库构建 50
2.7.4 基于深度学习模型的不透水面信息提取方法实现 50
本章参考文献 55
第3章 全球和区域尺度不透水面信息遥感提取方法 61
3.1 全球和区域尺度不透水面信息遥感提取需求 61
3.2 全球尺度不透水面信息遥感提取方法和产品介绍 62
3.3 美国全国30m分辨率不透水面信息遥感提取 63
3.4 中国内地2m分辨率不透水面信息遥感提取 64
3.5 本章小结 64
本章参考文献 64
第4章 流域尺度不透水面信息遥感提取方法 66
4.1 流域尺度不透水面信息遥感提取需求 67
4.2 流域不透水面信息遥感提取方法 68
4.3 子流域特征和子流域不透水面信息遥感提取 71
4.4 珠江三角洲流域不透水面信息遥感提取实践 72
本章参考文献 77
第5章 城市尺度不透水面信息遥感提取方法 78
5.1 全球城市化进程导致城市不透水面的扩张 78
5.2 城市可持续发展的透水性体检需求 81
5.3 基于遥感影像提取城市尺度不透水面信息的技术难题 85
5.3.1 基于人工设计特征的不透水面信息遥感提取分类器的局限性 86
5.3.2 同物异谱和异物同谱具体问题 86
5.3.3 城市地物多尺度差异问题 88
5.4 城市不透水面信息遥感提取所需的影像预处理 90
5.4.1 城市影像颜色恒常性增强 90
5.4.2 基于高斯尺度空间的城市影像融合 93
5.4.3 城市高分辨率遥感影像云检测 101
5.4.4 城市高分辨率遥感影像阴影检测和提取 107
5.5 城市尺度的不透水面信息遥感提取方法 109
5.5.1 基于中分辨率遥感影像的城市不透水面总体估算方法 109
5.5.2 全色高分辨率遥感影像面向对象分类的不透水面信息提取方法 112
5.5.3 全色遥感影像和多光谱遥感影像融合的不透水面信息提取方法 113
5.5.4 基于光谱匹配分类的高光谱遥感影像不透水面信息提取方法 115
5.5.5 基于视频遥感卫星数据的城市不透水面信息提取方法 118
5.5.6 高分辨率遥感影像和LiDAR融合的不透水面信息提取方法 121
5.5.7 光学和SAR图像融合的城市不透水面信息遥感提取方法 129
5.6 城市不透水面信息遥感提取实践 131
5.6.1 中国特大城市不透水面信息遥感提取实践 132
5.6.2 国际城市不透水面信息遥感提取实践 132
5.6.3 梧州市不透水面信息遥感提取实践 135
5.6.4 中国小城镇不透水面信息遥感提取实践 138
本章参考文献 140
第6章 景观尺度不透水面信息遥感提取方法 141
6.1 城市景观尺度与景观指数 143
6.1.1 area-edge景观指数 143
6.1.2 shape景观指数 145
6.1.3 aggregation景观指数 146
6.1.4 diversity景观指数 149
6.2 城市景观尺度不透水面信息遥感提取方法 150
6.2.1 城市典型景观特点及不透水面信息遥感提取需求 150
6.2.2 多尺度多特征融合的景观尺度不透水面信息遥感提取方法 152
6.2.3 基于深度学习模型的高分辨率遥感影像不透水面信息遥感提取方法 154
6.3 基于车载和地面影像的城市景观尺度不透水面信息遥感提取方法 154
6.3.1 基于景观尺度场景分析的高分辨率遥感影像不透水面信息提取 155
6.3.2 基于街景影像的景观尺度不透水面信息遥感提取结果检查 158
6.3.3 景观尺度不透水面信息遥感提取结果的实地验证 159
6.3.4 景观尺度不透水面信息遥感提取结果与地理国情普查数据的对比 160
6.4 城市景观尺度透水铺装信息的遥感提取 161
第7章 多尺度不透水面信息应用 165
7.1 全球尺度十米级不透水面信息应用 165
7.2 中国内地米级不透水面信息应用 166
7.3 区域尺度十米级不透水面信息应用 168
7.3.1 区域不透水面丰度空间格局分析 168
7.3.2 区域不透水面时空变化分析 169
7.4 流域尺度十米级不透水面信息应用 172
7.4.1 秦淮河流域不透水面信息应用 172
7.4.2 流域不透水面信息在长江经济带规划中的应用 173
7.5 城市尺度米级不透水面信息在海绵城市规划和建设中的应用 175
7.5.1 海绵城市规划对高精度不透水面信息的需求 176
7.5.2 武汉市米级不透水面信息应用实践 176
7.5.3 雄安新区米级不透水面信息应用实践 179
7.6 景观尺度米级和分米级不透水面信息应用 181
7.6.1 景观尺度不透水面信息在旧城改造中的应用 181
7.6.2 景观尺度不透水面信息在新区规划中的应用 184
本章参考文献 187
第8章 多尺度不透水面信息提取模型和方法及应用展望 188
8.1 当前不透水面信息遥感提取面临的挑战 188
8.2 不透水面信息提取模型展望 189
8.3 不透水面信息提取方法展望 190
8.4 从不透水面信息的提取到不透水层信息的提取 190
8.5 多尺度不透水面信息应用展望 191
本章参考文献 195
第1章 多尺度不透水面信息遥感提取的科学问题和挑战 1
1.1 多尺度不透水面信息的科学价值 1
1.2 不透水面信息遥感提取技术和产品发展历程 6
1.2.1 基于谱特征的不透水面信息遥感提取现状和发展动态 7
1.2.2 基于图特征的不透水面信息遥感提取现状和发展动态 8
1.2.3 基于图谱特征相结合的不透水面信息遥感提取现状和发展动态 9
1.3 多尺度不透水面信息遥感提取的科学问题 10
1.3.1 不透水面“地物-材质”信息表达模型 10
1.3.2 基于遥感技术提取不透水面信息的尺度效应问题 11
1.4 多尺度不透水面信息遥感提取的技术难题 12
1.4.1 多传感器或多航带影像色调不一致问题 12
1.4.2 遥感影像云遮挡问题 14
1.4.3 高分辨率遥感影像中高层建筑物的阴影遮挡问题 14
1.4.4 城市植被遮挡问题 15
1.4.5 同物异谱和异物同谱问题 15
1.4.6 城市复杂场景多尺度不透水面信息自动提取难题 17
1.5 本书内容组织 17
本章参考文献 18
第2章 不透水面信息遥感提取模型 21
2.1 V-I-S模型 21
2.2 基于混合光谱分解的不透水面信息遥感提取模型 22
2.3 不透水面信息遥感提取指数模型 26
2.4 基于传统影像分类的不透水面信息遥感提取模型 29
2.4.1 像元尺度不透水面信息遥感分类模型 29
2.4.2 亚像元尺度不透水面信息遥感分类模型 30
2.4.3 对象尺度不透水面信息遥感分类模型 30
2.5 光学遥感影像图谱融合的不透水面遥感提取模型 32
2.6 基于随机森林的不透水面信息遥感提取模型 33
2.6.1 特征值计算 33
2.6.2 随机森林模型 34
2.6.3 精度评价及统计分析 43
2.7 基于深度学习的不透水面信息遥感提取模型 47
2.7.1 面向高分影像不透水面信息遥感提取的深度学习模型 47
2.7.2 概率图学习模型 49
2.7.3 基于高分辨率卫星影像的不透水面信息样本库构建 50
2.7.4 基于深度学习模型的不透水面信息提取方法实现 50
本章参考文献 55
第3章 全球和区域尺度不透水面信息遥感提取方法 61
3.1 全球和区域尺度不透水面信息遥感提取需求 61
3.2 全球尺度不透水面信息遥感提取方法和产品介绍 62
3.3 美国全国30m分辨率不透水面信息遥感提取 63
3.4 中国内地2m分辨率不透水面信息遥感提取 64
3.5 本章小结 64
本章参考文献 64
第4章 流域尺度不透水面信息遥感提取方法 66
4.1 流域尺度不透水面信息遥感提取需求 67
4.2 流域不透水面信息遥感提取方法 68
4.3 子流域特征和子流域不透水面信息遥感提取 71
4.4 珠江三角洲流域不透水面信息遥感提取实践 72
本章参考文献 77
第5章 城市尺度不透水面信息遥感提取方法 78
5.1 全球城市化进程导致城市不透水面的扩张 78
5.2 城市可持续发展的透水性体检需求 81
5.3 基于遥感影像提取城市尺度不透水面信息的技术难题 85
5.3.1 基于人工设计特征的不透水面信息遥感提取分类器的局限性 86
5.3.2 同物异谱和异物同谱具体问题 86
5.3.3 城市地物多尺度差异问题 88
5.4 城市不透水面信息遥感提取所需的影像预处理 90
5.4.1 城市影像颜色恒常性增强 90
5.4.2 基于高斯尺度空间的城市影像融合 93
5.4.3 城市高分辨率遥感影像云检测 101
5.4.4 城市高分辨率遥感影像阴影检测和提取 107
5.5 城市尺度的不透水面信息遥感提取方法 109
5.5.1 基于中分辨率遥感影像的城市不透水面总体估算方法 109
5.5.2 全色高分辨率遥感影像面向对象分类的不透水面信息提取方法 112
5.5.3 全色遥感影像和多光谱遥感影像融合的不透水面信息提取方法 113
5.5.4 基于光谱匹配分类的高光谱遥感影像不透水面信息提取方法 115
5.5.5 基于视频遥感卫星数据的城市不透水面信息提取方法 118
5.5.6 高分辨率遥感影像和LiDAR融合的不透水面信息提取方法 121
5.5.7 光学和SAR图像融合的城市不透水面信息遥感提取方法 129
5.6 城市不透水面信息遥感提取实践 131
5.6.1 中国特大城市不透水面信息遥感提取实践 132
5.6.2 国际城市不透水面信息遥感提取实践 132
5.6.3 梧州市不透水面信息遥感提取实践 135
5.6.4 中国小城镇不透水面信息遥感提取实践 138
本章参考文献 140
第6章 景观尺度不透水面信息遥感提取方法 141
6.1 城市景观尺度与景观指数 143
6.1.1 area-edge景观指数 143
6.1.2 shape景观指数 145
6.1.3 aggregation景观指数 146
6.1.4 diversity景观指数 149
6.2 城市景观尺度不透水面信息遥感提取方法 150
6.2.1 城市典型景观特点及不透水面信息遥感提取需求 150
6.2.2 多尺度多特征融合的景观尺度不透水面信息遥感提取方法 152
6.2.3 基于深度学习模型的高分辨率遥感影像不透水面信息遥感提取方法 154
6.3 基于车载和地面影像的城市景观尺度不透水面信息遥感提取方法 154
6.3.1 基于景观尺度场景分析的高分辨率遥感影像不透水面信息提取 155
6.3.2 基于街景影像的景观尺度不透水面信息遥感提取结果检查 158
6.3.3 景观尺度不透水面信息遥感提取结果的实地验证 159
6.3.4 景观尺度不透水面信息遥感提取结果与地理国情普查数据的对比 160
6.4 城市景观尺度透水铺装信息的遥感提取 161
第7章 多尺度不透水面信息应用 165
7.1 全球尺度十米级不透水面信息应用 165
7.2 中国内地米级不透水面信息应用 166
7.3 区域尺度十米级不透水面信息应用 168
7.3.1 区域不透水面丰度空间格局分析 168
7.3.2 区域不透水面时空变化分析 169
7.4 流域尺度十米级不透水面信息应用 172
7.4.1 秦淮河流域不透水面信息应用 172
7.4.2 流域不透水面信息在长江经济带规划中的应用 173
7.5 城市尺度米级不透水面信息在海绵城市规划和建设中的应用 175
7.5.1 海绵城市规划对高精度不透水面信息的需求 176
7.5.2 武汉市米级不透水面信息应用实践 176
7.5.3 雄安新区米级不透水面信息应用实践 179
7.6 景观尺度米级和分米级不透水面信息应用 181
7.6.1 景观尺度不透水面信息在旧城改造中的应用 181
7.6.2 景观尺度不透水面信息在新区规划中的应用 184
本章参考文献 187
第8章 多尺度不透水面信息提取模型和方法及应用展望 188
8.1 当前不透水面信息遥感提取面临的挑战 188
8.2 不透水面信息提取模型展望 189
8.3 不透水面信息提取方法展望 190
8.4 从不透水面信息的提取到不透水层信息的提取 190
8.5 多尺度不透水面信息应用展望 191
本章参考文献 195
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多尺度不透水面信息遥感提取模型与方法 节选
第1章 多尺度不透水面信息遥感提取的科学问题和挑战 不透水面(impervious surface area，ISA)通常是指地表水不能直接渗透的自然或人工表面，如果考虑不透水材质的厚度，也可称其为不透水层。自然不透水面主要指不透水岩石，不透水岩石组成的岩层称为隔水层。人工不透水面很多，主要由水泥、沥青、金属、玻璃等不透水材质构成，用于建设房屋、道路、停车场和广场等人工目标。 不透水面主要分布在城市。当前，全球仍处于进一步城市化的进程中，可以预见的趋势是城市不透水面的总量还会继续增加。不透水面的增多对城市环境有着多种直接或间接的影响，如增加地表径流、增大市政排水和城市防洪压力、增强城市热岛效应等，间接加剧水质恶化；不透水面的变化也直接反映城市的发展和扩张，不透水面的时空分布模式是城市设计和规划部门所需要的重要信息，透水率、不透水率是海绵城市规划的控制性指标。因此，准确掌握不透水面的时空分布格局和演变规律有助于城市土地的科学规划和利用、城市群的协调发展和流域生态环境的系统研究，可为未来城市和区域发展规划提供科学依据。 本章介绍多尺度不透水面信息的科学价值，总结城市不透水面信息遥感提取技术和产品的发展历程，探讨多尺度不透水面信息遥感提取的科学问题，分析不透水面信息高精度遥感提取所面临的技术难题。 1.1 多尺度不透水面信息的科学价值 不透水面信息不仅反映了城市化导致的土地利用和土地覆盖变化(land-use and land-cover change，LUCC)，也影响着由城市LUCC所引起的城市生态环境的变化。 如图1-1所示，道路、建筑物屋顶和停车场是人工不透水面的三类主要来源。不透水面作为一种典型的地表覆盖，不仅物理意义明确，而且不透水率可以有效地描述地表的空间渐变特征，同一土地利用类型所对应的不透水面覆盖度一般在某个连续的范围内取值，而不同土地利用类型所对应的不透水面覆盖度的取值范围一般不同(高志宏 等，2010)，因此城市多尺度不透水面信息主要具有三方面的科学价值。 1. 城市不透水率是城市化的指示指标之一 一方面，可以通过对城市不透水面的监测来了解城市地表覆盖的变化过程，另一方面，可通过不透水面的大小初步了解城市生态环境的变化趋势。城市不透水面具有蓄热能力强、蓄水能力差以及阻碍气流传输等特点，影响了城市的地表水文循环、能量分布和生物多样性，还会带来非点源污染，城市不透水面的不合理增加是城市生态环境变化的重要原因。 图1-1 人工不透水面的来源 天然的地表犹如一个海绵体，透水性很好。随着城市化进程的加快，不透水面逐渐增多，主要表现为不透水面范围的扩大和不透水率的增大。图1-2为自然地表、乡村、城镇和大都市的不透水面分布变化对地表产流再分配的影响。从图1-2可以看出，不透水面占比不但是城市化的显著特征，也是城市生态环境和社会发展状况的重要衡量指标，不透水面的变化从根本上改变了地表产流的再分配。 图1-2 不透水面分布变化对地表产流再分配的影响 作为城市化的显著特征之一，不透水面被定义为地表水不能渗透的硬质表面(Slonecker et al.， 2001)。不透水面是城市的基质景观，并主导着城市的景观格局与发展过程(刘珍环 等，2010)。降水在不透水面覆盖地区难以通过树木冠层截留蒸发重新返回大气或以入渗方式进入土壤，导致通过地表汇流进入河湖网络的水量占比增加(图1-2)。与此同时，区域不透水面变化会影响病原体等非点源污染物的扩散，对城市居民的健康构成潜在威胁。与植被等自然下垫面相比，不透水面具有较强的太阳辐射吸收能力，同时所吸收能量的一部分又会以长波的形式向外辐射，显著改变城市内部的热环境(王浩 等，2013)，进而引发或加剧热岛效应(Li et al.，2011)。由于不透水面对城市环境具有一系列重要影响，同时其所涵盖的典型地物如建筑、道路、停车场等都是人类对于自然土地覆盖类型的改造结果，因而不透水面被认为是衡量城市化水平和环境质量的关键指标参数(匡文慧 等，2011)。 城市是人类生产和生活的主要场所，也是人类对生态环境影响*为剧烈的区域(Seto et al.， 2012)。城市化(urbanization)这一概念*早在19世纪由西班牙工程师塞达(Serda)在其著作《城市化基本理论》中提出，用于描述从乡村到城市的基本演化过程。作为一种全球性现象，城市化发轫于工业革命时期并随着社会经济的发展逐渐为人们所熟知。由于所涉及的相关学科较多和城市化过程本身的复杂性，迄今为止科学界对城市化仍未有统一标准的定义解释(韩贵锋，2007；苏世亮，2013)。黄金川和方创琳(2003)将城市化简要概括为经济发展、人口增长、城市扩张和生活水平提高四个方面。Kromroy等(2007)则选择了不透水面面积、建成区面积以及人口数量三个要素对美国明尼苏达双城地区城市化进行定量评估。尽管不同研究对城市化的描述存在差异，但城市化进程与生态环境之间存在着联系且相互影响的观点已被普遍接受(刘耀彬 等，2005)。 Seto等(2012)的研究表明，若维持目前的发展态势，至2030年，全球新增城市面积将达到120万km2，其中几乎一半的贡献来自亚洲，尤其是中国和印度等发展中国家。中国是全球*大的发展中国家，同时也是受城市化影响*为显著的国家之一。据中国国家遥感中心《全球生态环境遥感监测2013年度报告》，截至2010年，我国的城镇总面积为16.1万km2，仅次于美国，位居全球第二位。2000～2010年我国城镇面积的增长率达到了11.17%，在全球所有国家中排名首位。我国的一些区域如长江三角洲、珠江三角洲、京津冀城市群等已成为全球城市化热点地区。快速的城市扩张所带来的直接结果是土地利用/土地覆盖类型改变，突出表现为农地、林地、自然水域面积的萎缩(淡永利 等，2014)和不透水面的持续增加(匡文慧 等，2013；Liu et al.，2013)。 2. 不透水面的占比及其空间分布是城市生态环境的指示指标之一 全球地理变化是来自各种类型和各种尺度的地理单元生态系统变化的累计效应和交互作用效应的总体反应。自工业革命以来，全球地理变化正在以前所未有的态势影响着地球各圈层的物质能量交换，进而有可能从根本上改变全球碳水循环在长期自然演化中所形成的动态平衡状态 (Xie et al.，2015)。不透水面的占比及其空间分布影响着城市的水文效应和微气候的变化，可用于城市水文和微气候建模分析。因此，多尺度不透水面同土壤饱和度一样，可作为径流系数、基流模拟的重要参数，也是城市暴雨径流模型中的关键因子。当前的海绵城市规划中，已使用米级和分米级分辨率的不透水面成果来精确计算水文模型中的具体参数，实现对地表径流和管网流量的合理控制与规划。不透水面以其特有的物理特性影响着城市的温度、蒸散发和土壤含水量，在城市的微气候中扮演着重要角色，通过不透水面变化监测分析可对城市的微气候进行预测。 不透水面扩张作为由人类活动主导的全球土地覆盖变化的重要表现形式，其时空变化趋势和对陆地碳水通量的影响机制是目前全球环境变化研究的热点内容(Seto et al.， 2012)。在流域和区域尺度上，不透水面扩张带来的直接结果是土地覆盖类型的改变，进而导致陆地生态系统功能退化。对于碳通量，绿色植物的减少直接影响生态群落光合作用产能，生态系统的碳吸收功能会受到干扰甚至被逆转，从碳汇转变为碳源。对于水通量，植被的减少使本应被冠层截留的水分以降水的形式落到地表，与难以下渗的地表径流一起汇入河湖网络，导致区域蒸散量下降，生态系统的水分涵养能力被削弱。因此，深入了解不透水面扩张对陆地生态系统碳水通量的影响，对有关各方制定可持续发展战略和应对全球性变化都具有重要科学意义。 在区域尺度上，不透水面扩张对陆地生态系统碳水通量的影响涉及复杂的陆表物质能量交互过程与植物生理机制。在城市尺度上，不透水面扩张会影响城市地表产流的再分配，也会影响地表汇流峰值的到达时间。 图1-3为武汉市1998年内涝场景，近年来武汉市每年都会发生不同程度的内涝，全国出现内涝的城市也越来越多。图1-4为武汉市汉口2015年7月23日降雨渍水分布图，可以看出，渍水点较多。 目前，越来越多的城市发生内涝，内涝的次数和频率都很高。主要原因就是城市每天都在发生变化，这种变化主要是透水面转变为不透水面。图1-5为武汉市1987～2020年的长时间序列不透水面信息遥感提取图，从该图可以看出，随着城市的发展，红色代表的不透水面面积整体呈现增大趋势，而绿色代表的透水面面积有所减小。 图1-3 武汉市1998年内涝场景 图1-4 武汉市汉口2015年7月23日降雨渍水分布图 图1-5 武汉市长时间序列不透水面信息遥感提取图 3. 时间序列不透水面监测是对城市可持续发展的定期体检 不透水面作为城市化水平的标志，与城市社会经济、生态环境有密切的联系。基于遥感的不透水面信息提取精确结果，结合与城市发展相关的社会经济要素和生态环境数据，可以分析城市化的空间格局分布，进行相关性分析和发展状况评价。 多尺度不透水面是衡量城市生态环境状况的一个重要指标，它可以用来检测城市中生态环境的变化以及人与自然的和谐状况，如城市土地利用分类、居住人口评估、城市利用规划和城市环境评估、地表径流和热岛效应等；为海绵城市规划和监测提供基础数据支撑，区域面积、几何及空间分布、透水面和不透水面的比例等指标在城市化进程及环境质量评估中具有重要的应用价值。因此，研究基于高分辨率遥感影像的城市不透水面信息提取和变化检测具有十分重要的理论和应用价值，可为城市发展状况分析提供一种有效的监测手段。 1.2 不透水面信息遥感提取技术和产品发展历程 20世纪50年代，不透水面的概念首先被城市规划者提出。20世纪60～70年代，不透水面在水文领域开始被研究。1998年，马里兰大学利用NOAA-NVHRR开发完成全球1km分辨率的土地覆盖数据库。高分辨率IKONOS影像在城市不透水面提取中得到广泛运用(Cablk and Minor，2003；Wu and Murray，2003；Lu and Weng，2009；Mohapatra and Wu，2010)。2016年9月，陈军研究团队针对联合国《2030年可持续发展议程》《气候变化框架公约》和“一带一路”建设等重点需要，设计研制2015版GlobelLand30数据，类型进一步细化，并逐步实现动态更新。2017年，邵振峰研究团队提出了图谱信息融合的不透水面提取模型，实现了基于深度学习的不透水面提取新方法，研制了不透水面遥感全流程提取和监测软件，基于多源高分辨率遥感影像首次完成了中国31个省(自治区、直辖市)的2m分辨率不透水面专题信息提取，形成全国不透水面一张图(邵振峰 等，2018) (图1-6)。Gong等(2020)完成了全球高空间分辨率(30m)人造不透水面逐年动态数据产品(annual maps of global artificial impervious area，GAIA)(1985～2018年)，并揭示了全球主
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