【摘 要】
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目前大多数可用的不透水表面解译产品的空间分辨率多为中分辨率即30m左右,在此分辨率下不透水表面与裸地的同谱异物问题是解决此类解译产品精度提升的主要问题。本文结合Google Earth Engine（GEE）与ArcGIS平台,利用2020年Landsat 8 surface reflectance（SR）imagery影像结合同年Sentinel1与SRTMGL1 DEM数据集,在“排除-包含”
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目前大多数可用的不透水表面解译产品的空间分辨率多为中分辨率即30m左右,在此分辨率下不透水表面与裸地的同谱异物问题是解决此类解译产品精度提升的主要问题。本文结合Google Earth Engine（GEE）与ArcGIS平台,利用2020年Landsat 8 surface reflectance（SR）imagery影像结合同年Sentinel1与SRTMGL1 DEM数据集,在“排除-包含”提取框架基础上添加细化山坡裸地特征识别方法,并进行了全国30m分辨率的不透水表面解译,主要结论如下:（1）利用Landsat8影像生成归一化差异植被指数（NDVI）以及修正的归一化差异水指数（MNDWI）统计阈值,并借此剔除部分水体与植被。然后利用Sentinel1影像统计后向散射系数（σo）来剔除部分平坦裸地。利用随机森林分类器对剩余像元进行分类获取潜在的不透水表面数据（Potential Impervious Surface,PIS）。通过精度检验,PIS的总体精度为0.815,生产者精度为0.935,用户精度为0.697,总体质量比现有主流解译产品略有提升。（2）为进一步有效剔除被错误解译成PIS的大片山坡裸地,在分析这类裸地基本特征的基础上将全国按县域单元划分成两种类型,对两类县域单元分别设计繁简不同的方法进行山坡裸地剔除,获取最终不透水表面数据（Final Impervious Surface,FIS）。精度检验表明,FIS总体精度达到了0.854,生产者精度为0.955,用户精度为0.745,相较于PIS均有明显提升。该研究为获取更高精度下大区域不透水表面探索了一套较成熟的解决方案,同时也为进一步提高山地城市不透水表面解译精度提供了一种新的研究思路与方法。
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