文 献 综 述

一、研究的目的及其意义

居民地是人类从事生产和生活需要而集聚定居的各种形式的居住场所,它包括房屋建筑物、道路、 公共设施、 园林绿化、港站等生活及生产设施。近年来, 随着中国城市化过程的加快,建设占用耕地的矛盾日益突出。因此, 快捷、 准确与和客观地提取居民地信息,对于科学合理地进行城镇规划和保护耕地资源等具有十分重要的意义^[11]。

二、国内外研究情况

多年来 ,许多学者对此问题进行了探索 ,认为从影像自动获得满足地理信息系统数据建库与更新、 遥感制图等的可视化图形数据 ,除影象数据预处理外 ,核心问题主要有两点:一是特征提取,二是制图综合^[4]。居民地信息的分类与提取仍是该领域的研究热点与难点。近 30 年来，不少国内外学者研究出了多种利用遥感信息提取居民地信息的技术。R.Welch对TM影像进行假彩色合成，然后利用目视解译的方法来提取居民地，获得城市的建成区面积。杨存建、周成虎在对 TM 影像的居民地遥感信息机理、谱间结构特征分析的基础上，利用谱间结构阈值及知识发现进行了成都平原居民地提取^[10]。薛辉、倪绍祥等建立了归一化建筑指数模型(Normalized Difference Built-up Index, NDBI) 对河北青县的居民地进行提取^[11]。徐涵秋建立了建筑用地指数(Index-based Built-up Index, IBI)对厦门市建筑用地进行提取，并提出了压缩数据维的方法，利用 NDBI、修正归一化差异水体指数(MNDWI)和土壤调节植被指数(SAVI)综合分析对福州市建筑用地信息进行提取。谭国强等运用基于知识的遥感影像居民地信息提取方法对山东省蓬莱市进行居民地信息提取^[14]。

由于不同区域居民地在遥感影像上所表现出来的特征和可识别性不一样， 上述各种方法受自身特点的影响，在其他区域应用时可能存在不确定性。因此，当前还缺乏广泛应用的居民地提取模型与方法，所以因地制宜的选用最合适的方法尤为重要。

三、研究的主要方法和手段

1. TM影像居民地信息的提取方法：

a) 基于统计的分类方法

基于统计的分类方法主要是监督分类，监督分类又称训练分类法，分析者在图像上对每一类别选取一定数量的训练区，计算机计算每种训练区的统计或其他信息，每个像元和训练样本做比较，按照不同规则将其划分到和其最相似的样本类。具体常用方法有：