基于Sentinel-2数据的城市不透水面遥感信息提取  

作　　者：杨可儿 吾木提·艾山江 

机构地区：[1]伊犁师范大学资源与环境学院,新疆伊宁835000 [2]伊犁师范大学资源与生态研究所,新疆伊宁835000

出　　处：《智能城市》2025年第2期1-5,共5页Intelligent City

基　　金：伊犁哈萨克自治州科技计划项目(YJC2024A05);伊犁师范大学科研项目(2022YSYY003)。

摘　　要：文章以增强型归一化差值不透水面指数(ENDISI)和归一化差值建筑指数(NDBI)为工具,研究从Sentinel-2卫星遥感图像中识别不透水面的可能性。选取乌鲁木齐、伊宁和喀什作为研究区,以Sentinel-2数据为数据源,利用遥感技术分析了2020—2023年城市不透水面类型的变化强度。结果显示,经过精度分析验证,ENDISI的Kappa系数均大于0.7,3个城市不透水面提取精度高于85%;NDBI的Kappa系数均大于0.7,3个城市不透水面提取精度均高于80%。通过与同一时相的中国10 m地物分类数据集对比分析,发现NDBI在提取不透水表面时对分类结果的扭曲程度更大。因此,ENDISI能够更有效地识别干旱城市中的不透水表面。

关 键 词：不透水面 增强型归一化差值不透水面指数 归一化差值建筑指数 Sentinel-2 

分 类 号：P237[天文地球—摄影测量与遥感]