一种不透水面精细制图新方法及其在城市SDGs指标评估上的应用

• 作者: 符冰雪 张继超 杜文杰 王鹏龙 孙中昶
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 地球科学
• 关键词: 城镇化 SDG11.3.1指标 Google Earth Engine 多源数据融合 不透水面
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 1339-1349
• 页数: 11页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2021.6.1339

摘要

城市不透水面是城市化程度的重要指示器,也是城市环境的重要敏感因子.联合国提出的城市可持续发展SDG11.3.1指标——城市土地使用率与人口增长率之比(LCRPGR)需要有效监测土地城镇化与人口城镇化关系.针对其监测与评估中高分辨率和高精度城市用地产品缺失,以及低纬度地区城市可持续发展研究较少的问题.基于Google Earth Engine平台,提出一种多时相升降轨SAR与光学影像等多源数据融合的不透水面提取方法,提取了 2015年和2018年10 m分辨率印度不透水面.根据人口格网界定城市范围,将范围内不透水面面积与城市人口进行耦合,用于指标计算.研究结果表明:①精度验证结果显示,两期产品总体精度(OA)高于91％,Kappa系数高于0.82,R2值分别为0.85和0.86,并与其他产品细节对比,证明了方法的有效性;②印度总体不透水面面积由2015年的47 499.35 km2增加到2018年的49 944.69 km2,城市平均LCRPGR为0.76,表明其城市人口城镇化大于土地城镇化,城市可持续发展面临挑战.结合空间分析,印度城市可持续发展水平存在南北差异、东西差异以及沿海与内陆的差异.