摘要:随着城市化对全球环境变化的影响越来越深刻,及时、准确地监测不透水面的动态变化对环境保护具有重要意义.而遥感技术以其庞大的监控范围及快速的信息获取功能,已成为提取城市不透水面信息的主要技术.但当前的利用遥感技术提取城市地区不透水面信息主要是根据光学遥感影像的光谱信息进行地物分类,往往忽视了重要的地物纹理信息.结合归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI),以及采用灰度共生矩阵(GLCM)提取地物的纹理信息,通过图层叠加的方式进行特征信息组合,最后基于支持向量机(SVM)提取不透水面信息.实验结果表明,该方法的分类总体精度为93.41%,Kappa系数为0.9117,其中不透水面的提取精度为90.64%.通过精度分析,认为该模型提取结果可靠,适用于大范围的城市不透水面信息提取.