遥感技术在城镇用地信息提取中的应用——基于TM图像的分析

"TM图像的城镇用地信息提取方法研究" 这篇研究论文主要探讨了如何利用Landsat TM图像来高效、精确地提取城镇用地信息。TM图像（Thematic Mapper）是Landsat卫星系列的一种遥感传感器，能提供多光谱信息，适用于多种地物类型的识别。作者彭光雄等人针对城镇用地与其他地类在TM图像上的差异进行了深入分析。 首先，研究者分析了城镇用地在TM2、TM3、TM4、TM5等不同波段上的特点，以识别其与周围环境的区别。他们发现归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI）是区分植被和水体的有效工具。通过设置适当的阈值，可以从TM图像中提取出植被和水体的二值化图像。 接着，研究人员注意到城镇用地与裸地在TM3-TM2和TM4-TM3波段差值上的特征差异。城镇用地的TM3-TM2通常为正，而TM4-TM3为负，而裸地的情况则相反。利用这一特性，可以进一步区分城镇用地和裸地。 然后，他们通过二值逻辑运算结合上述二值图像，提取出城镇用地的专题信息。这种方法的优势在于，它在提取效率和精度上都相对较高，对比传统的监督分类法和屏幕数字化方法，既节省时间又降低了工作量。 论文中提到，城镇用地信息的提取对于快速反映城市变化、研究城市问题至关重要。遥感技术的进步使得城镇用地信息的快速获取成为可能，特别是卫星遥感，其具有覆盖广、成本低、可重复观测等优点。然而，传统的计算机分类方法（如监督分类和非监督分类）往往精度不足，通常不超过80%。因此，研究者探索出的这种基于TM图像的阈值和二值逻辑方法，旨在提供一种更有效且精度较高的信息提取方式。 此外，论文还引用了其他学者的工作，如杨存建和周成虎采用谱间结构阈值法，文贡坚的层次提取法等，展示了在城镇用地信息提取领域内的其他研究进展。杨山则通过仿归一化方法进行城市目标的自动提取。 这篇研究提供了TM图像在城镇用地信息提取中的新策略，该方法不仅提高了提取精度，而且降低了工作负担，对于遥感图像处理和城市规划等领域具有重要的实践意义。