第４３卷第１２期２０２０年１２月
测绘与空间地理信息
ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖｏｌ.４３ꎬＮｏ.１２Ｄｅｃ.ꎬ２０２０
收稿日期:２０１９－１２－２３
基金项目：黑龙江省普通高校重点实验室空间地理信息综合实验室开放课题 地物混合光谱测试及解混研究(ＫＪＫＦ－１４－０２)资助作者简介：刘丹丹(１９７２－)ꎬ女ꎬ黑龙江哈尔滨人ꎬ教授ꎬ博士ꎬ２００８年毕业于东北林业大学森林经理学专业ꎬ主要从事摄影测量与遥 感方面的教学科研工作ꎮ
基于Ｌａｎｄｓａｔ影像的哈尔滨市热岛
刘丹丹ꎬ刘㊀江ꎬ姜洪博
(黑龙江工程学院ꎬ黑龙江哈尔滨１５００５０)
摘要：利用Ｌａｎｄｓａｔ４期影像数据ꎬ使用单窗算法ꎬ对哈尔滨二环内的区域进行地表温度反演ꎬ分析了３５年来哈 尔滨市城区的温度热岛效应ꎬ获得了哈尔滨市研究区域的热岛变化特征ꎮ研究结果表明：就二环的平均温度而言ꎬ近３５年来呈逐渐升高的趋势ꎬ以松北区的平均温度升高得最多ꎻ２０１７相较１９８４年ꎬ松北平均温度上升
２.２８ħꎬ二环平均上升的温度为０.５８ħꎻ４期平均温度中ꎬ香坊区的平均温度最高ꎬ为２３.６９ħꎬ松北区最低ꎬ为２１.４９ħꎮ研究结果可为哈尔滨市的城镇化㊁工业化建设提供理论依据ꎮ关键词:Ｌａｎｄｓａｔ影像ꎻ单窗算法ꎻ温度ꎻ分析
中图分类号:Ｐ２３７㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２－５８６７(２０２０)１２－０００５－０３
ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅＴｅｍｐｏｒａｌａｎｄＳｐａｔｉａｌＶａｒｉａｔｉｏｎｏｆＨｅａｔＩｓｌａｎｄ
ＥｆｆｅｃｔｉｎＨａｒｂｉｎＢａｓｅｄｏｎＬａｎｄｓａｔＩｍａｇｅ
ＬＩＵＤａｎｄａｎꎬＬＩＵＪｉａｎｇꎬＪＩＡＮＧＨｏｎｇｂｏ
(ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＨａｒｂｉｎ１５００５０ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＩｎｔｈｅｐａｐｅｒꎬｕｓｉｎｇｆｏｕｒＬａｎｄｓａｔｉｍａｇｅｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｉｍｅａｎｄｓｉｎｇｌｅｗｉｎｄｏｗａｌｇｏｒｉｔｈｍꎬｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｓｉｎｖｅｒｓｅｄ
ｗｉｔｈｉｎｔｈｅｓｅｃｏｎｄｒｉｎｇｒｏａｄｏｆＨａｒｂｉｎ.ＴｈｅｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅｒｍｏｍｅｔｅｒｈｅａｔｉｓｌａｎｄｉｎＨａｒｂｉｎｕｒｂａｎａｒｅａｉｎｔｈｅｐａｓｔ３５ｙｅａｒｓꎬａｎｄｏｂｔａｉｎｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｈｅａｔｉｓｌａｎｄｃｈａｎｇｅｉｎＨａｒｂｉｎ.Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｏｆｔｈｅｓｅｃｏｎｄｒｉｎｇ
ｈａｓｂｅｅｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｇｒａｄｕａｌｌｙｉｎｔｈｅｐａｓｔ３５ｙｅａｒｓｗｈｉｌｅｔｈｅａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｏｆＳｏｎｇｂｅｉＤｉｓｔｒｉｃｔｉｎｃｒｅａｓｅｄｔｈｅｍｏｓｔ.Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈ
１９８４ꎬｔｈｅａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｏｆＳｏｎｇｂｅｉＤｉｓｔｒｉｃｔｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ２.２８ħｉｎ２０１７ꎬｗｈｉｌｅｔｈｅａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｏｆｔｈｅｓｅｃｏｎｄｒｉｎｇｒｏａｄｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ０.５８ħ.ＩｎｔｈｅｆｏｕｒｐｅｒｉｏｄｓꎬｔｈｅａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎＸｉａｎｇｆａｎｇＤｉｓｔｒｉｃｔｗａｓｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔａｔ２３.６９ħꎬａｎｄｔｈｅｌｏｗｅｓｔａｔ
２１.４９ħｉｎＳｏｎｇｂｅｉＤｉｓｔｒｉｃｔ.ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎａｎｄｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆＨａｒｂｉｎ.
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:Ｌａｎｄｓａｔｉｍａｇｅꎻｓｉｎｇｌｅｗｉｎｄｏｗａｌｇｏｒｉｔｈｍꎻｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎻａｎａｌｙｚｅ
０㊀引㊀言
城市热岛效应是指城市中的气温明显高于外围郊区的现象
[１]
ꎮ随着卫星影像数据在各个领域中广泛应用ꎬ
遥感技术的发展迅猛ꎬ热红外遥感技术的进步ꎬ大范围㊁实时㊁便捷地监测地表温度成为现实[２]ꎮ１９５８年
Ｍａｎｌｅｙ[３]首次提出了城市热岛(ＵＲｂａｎＨｅａｔＩｓｌａｎꎬＵＨＩ)的概念ꎬ并利用城市和郊区的实时气温监测数据研究城市的热岛效应ꎮ自２０世纪６０年代始ꎬ国内外学者利用遥感
技术ꎬ探索遥感数据的地表反演方法ꎬ采用相关理论算法
德鲁兹人提供具有时间和空间的地表真实温度信息ꎬ解决了传统点源表面观测的相对局限性问题[４－１０]
ꎮ哈尔滨市作为东
北三省第二大省会城市ꎬ其城市热岛效应很大程度上反
映了黑龙江省的经济发展趋势ꎮ
本文利用遥感卫星图像数据的热红外波段提取地温热量信息ꎬ并用ＧＩＳ进行分析ꎬ直观全面地研究哈尔滨市热岛中心的影像因素㊁分布规律并提出相对的削弱热岛效应策略ꎬ这是降低城市热岛效应强度㊁为城市生态环境提供保护的重要措施ꎮ研究哈尔滨热岛效应对东北三省的城镇化㊁工业化都有重要意义ꎮ
１㊀实验分析
１.１㊀研究区概况及获取
研究所用的遥感图像数据为Ｌａｎｄｓａｔ卫星ＴＭ/ＥＴＭ
＋/ＯＬＩ数据ꎬ数据信息见表１ꎬ数据来源为地理空间数据
云网站(ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｇｓｃｌｏｕｄ.ｃｎ/ꎮ选取云覆盖量低于１０％ꎮ
表１㊀数据属性表
Ｔａｂ.１㊀Ｐｒｏｐｅｒｔｙｔａｂｌｅｏｆｄａｔａ
数据行列号获取时间数据级别数据来源数据名称１１８/２８１９８４.９.１４Ｌｅｖｅｌ１Ｔ地理空间数据云Ｌａｎｄｓａｔ５ＴＭ１１８/２８１９９３.９.７Ｌｅｖｅｌ１Ｔ地理空间数据云Ｌａｎｄｓａｔ５ＴＭ１１８/２８２００２.９.２４Ｌｅｖｅｌ１Ｔ地理空间数据云Ｌａｎｄｓａｔ７ＥＴＭ＋１１８/２８
２０１７.９.２５
Ｌｅｖｅｌ１Ｔ
地理空间数据云
Ｌａｎｄｓａｔ８ＯＬＩ
１.２㊀研究方法
地表温度反演算法很多ꎬ结合本文研究的数据类型
ＬａｎｄｓａｔＴＭ/ＥＴＭ数据以及Ｌａｎｄｓａｔ８ＯＬＩ/ＴＩＲＳ数据ꎬ采用
电磁波屏蔽覃志豪的单窗算法反演地表温度ꎬ利用ＮＤＶＩ影像ꎬ得出植被覆盖度影像ꎬ进而得到比辐射率图像ꎬ算出同温度下黑体辐射亮度值后ꎬ由普朗克公式得出地表真实温度值ꎮ技术路线图如图１所示
ꎮ
图１㊀技术路线图Ｆｉｇ.１㊀Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｒｏａｄｍａｐ
１.３㊀数据预处理
采用ＦＬＡＡＳＨ大气校正模型对遥感数据进行校正ꎮＦＬＡＡＳＨ是基于在ＭＯＤＴＲＡＮ４＋辐射传输模型ꎬ该方法精准度高ꎬ任一和图像有关系的标准ＭＯＤＴＲＡＮ大气模型和气溶胶种类都可以无差别使用ꎮ采用地面控制点对影像进行多项式校正ꎬ校正后的精度大于０.５个像元ꎬ采用地形图对哈尔滨市二环以里的区域进行剪切ꎬ得到哈尔滨市二环以里的遥感影像ꎬ即研究区域ꎮ
１.４㊀植被盖度的计算
政府的危机公关
根据公式计算得出研究区域的ＮＤＶＩ图ꎬ如图２所示ꎮ
森林盖度是指植被(包括叶㊁茎㊁枝)
在地面的垂直投
图２㊀研究区域归一化植被指数Ｆｉｇ.２㊀Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ
㊀㊀㊀㊀ｉｎｄｅｘｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ
影面积占统计区总面积的百分比ꎬ本次研究采用像元二分模型计算植被盖度ꎮ像元二分模型假设一个像
元的地表由有植被覆盖部分地表与无植被覆盖部分地表组成ꎬ而遥感传感器观测到的光谱信息也由这２个组分因子线性加权合成ꎬ各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率ꎬ植被盖度可看做是植被的权重ꎮ根据像元二分模型的原理ꎬ通过遥感传感器所观测到的信息可以表达为由绿植被部分所贡献的信息ꎬ和由无植被覆盖(裸土)部分所贡献的信息两部分ꎬ传感器所获取的光谱值是
每个组分对其的贡献和ꎬ贡献信息的权重可表示为每个组分对应的地表面积中所占的比例ꎮ
由于归一化植被指数ＮＤＶＩ也是一种由遥感传感器所接收的地物光谱信息推算而得的反映地表植被状况的定量值ꎮ根据像元二分模型ꎬ一个像元的ＮＤＶＩ值可以表达为由绿植被部分所贡献的信息与由无植被覆盖(裸土)部分所贡献的信息两部分组成ꎬ因此ꎬ基于像元二分模型的森林覆盖度反演模型可表示为:
ｆｃ＝(ＮＤＶＩ－ＮＤＶＩｎｏｎ－ｃｒｏｗｎ)/(ＮＤＶＩｃｒｏｗｎ－ＮＤＶＩｎｏｎ－ｃｒｏｗｎ)
其中ꎬＮＤＶＩ为归一化植被指数ꎬ在ＮＤＶＩ中到累积
概率为５％和９５％的ＮＤＶＩ值作为ＮＤＶＩｎｏｎ－ｃｒｏｗｎ和ＮＤＶＩｃｒｏｗｎꎮ为了获取植被覆盖度值ꎬ算取植被覆盖度的数
值时ꎬ要对上述得到的ＮＤＶＩ图像进行算法计算ꎬ并使用其基本定义ꎬ当存在的像元的ＮＤＶＩ值比ＮＤＶＩｃｒｏｗｎ大时ꎬ其植被覆盖度的值就是１ꎻ当ＮＤＶＩ小于ＮＤＶＩｎｏｎ－ｃｒｏｗｎꎬ值６
㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀
测绘与空间地理信息㊀
㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０２０年
为０ꎮ经过计算得到植被覆盖度图ꎬ如图３所示
ꎮ图３㊀植被覆盖度图
Ｆｉｇ.３㊀Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅｍａｐ
１.５㊀比辐射率的计算
在计算地表比辐射率时ꎬ主要将地表分为水域㊁人类聚集地和地表自然表面３种类型ꎮ水域的像元复制为０.９９５ꎬ而地表自然表面和人类聚集地的比辐射率则使用下面列出的公式进行计算ꎮ比辐射率如图４所示ꎮ
εｓｕｒｆａｃｅ＝０.９６２５＋０.０６１４ｆｃ－０.０４６１ｆ２ｃ
εｂｕｉｌｄｉｎｇ＝０.９５８９＋０.０８６ｆｃ－０.０６７１ｆ２
ｃ
图４㊀比辐射率图Ｆｉｇ.４㊀Ｅｍｉｓｓｉｖｉｔｙｍａｐ
１.６㊀辐射亮度值的计算
被卫星搭载的传感器接受的热烘辐射亮度值主要由三部分构成：大气上行辐射亮度ꎻ地表的真实辐射亮度在穿过大气层后被传感器感应到的能量ꎻ大气下行辐射到达地面后反射的能量强度ꎮ该方程式可以被写做:
Ｂｉ(ＴＳ)＝(Ｌｉ－Ｌʏａｉ－τ０ｉ(１－εｉ)Ｌˌａｉ)/τ０ｉεｉＳ)
其中:ε是表面发射率ꎬτ为大气在热红外波段的透过率ꎬＢｉ(ＴＳ)为在热红外波段中具有温度Ｔ的黑体的辐射亮度值ꎮ
在ＮＡＳＡ(ｈｔｔｐ://ａｔｍｃｏｒｒ.ｇｓｆｃ.ｎａｓａ.ｇｏｖ/)ꎬ提供影像的获取时间以及条带号的中心经度㊁中心纬度ꎬ使用在得到的大气参数ꎬ使用６０ｍ分辨率的表面发射率值和热红外波段后的大气校正的辐射校准值ꎬ获得㊀㊀
在热红外波段中的温度Ｔ下的黑体的辐射值Ｂꎬ如图５所示
ꎮ
图５㊀辐射亮度值图Ｆｉｇ.５㊀Ｒａｄｉａｎｃｅｖａｌｕｅｇｒａｐｈ
１.７㊀地表真实温度反演
在得到黑体的辐射亮度之后ꎬ根据普朗克公式的反函数ꎬ获得地表真实温度ꎮ
ＴＳ＝Ｋ２/ｌｎ(Ｋ１/Ｂ(ＴＳ)＋１)
因为对于不同的传感器式中的参数也不相同ꎬ对于ＥＴＭ＋ꎬＫ１＝６６６.０９Ｗ/(ｍ２ ｓｒ μｍ)ꎬＫ２＝１２８２.７１Ｋꎻ对
于Ｌａｎｄｓａｔ－８ꎬＫ１＝７７４.８８５３Ｗ/(ｍ２ ｓｒ μｍ)ꎬＫ２＝
１３２１.０７８９Ｋꎻ对于ＴＭ影像ꎬＫ１＝６０７.７６Ｗ/(ｍ２ ｓｒ μｍ)ꎬＫ２＝１２０６.５６Ｋꎮ
ｂ１：同一温度下的黑体在热红外波段的辐射亮度值ꎬ
计算得出的地表实际温度值ꎬ单位是摄氏度ꎮ
经密度分割ꎬ地表温度图如图６所示
ꎮ
图６㊀１９８４ ２０１７年地表温度等级图Ｆｉｇ.６㊀Ｍａｐｏｆｓｕｒｆａｃｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｇｒａｄｅｓ
㊀㊀㊀㊀ａｍｏｎｇ１９８４ ２０１７
２㊀哈尔滨热岛效应分析
１)由各年份温度统计见表２ꎬ１９９３年整体平均温度上
升幅度大ꎬ而后趋于平缓ꎬ就二环的平均温度而言ꎬ近３５年来还是呈逐渐升高的趋势ꎮ其中ꎬ以松北区的平均温度升高得最多ꎬ２０１７相较１９８４年ꎬ松北平均温度上升
２.２８ħꎬ二环平均上升的温度为０.５８ħꎮ
表２㊀各年份温度统计表
Ｔａｂ.２㊀Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆｅａｃｈｙｅａｒ
１９８４.９.１４１９９３.９.７２００２.９.２４２０１７.９.２５Ｍｉｎ
Ｍａｘ
Ｍｅａｎ
Ｍｉｎ
Ｍａｘ
Ｍｅａｎ
Ｍｉｎ
Ｍａｘ
Ｍｅａｎ
Ｍｉｎ
Ｍａｘ
Ｍｅａｎ
道里１５.３０２９.７９２０.７０２０.６７３７.６３２７.４０１４.０１３１.５０２２.４９１４.９３３２.４７２１.６４道外１３.６４２９.７１２０.８１２０.６７３６.６１２７.５７９.１９３７.２０２１.１９１４.２７３２.３４２１.７７松北１５.８５２７.２４１８.７５２０.６７３７.１３２４.７８１２.６６３７.２０２１.４１１４.２５２９.５２２１.０３南岗１６.３９２８.６４２２.６６２３.８８３６.９５２９.４２６.３４３３３.２４２２.４８１６.９６３０.７９２１.８７香坊
１５.３０
３４.１８２２.１７
２１.１９
４１.５９２８.３０
１０.５９
３３.８１２２.６８
１５.８４
３４.１５２１.６０
(下转第１３页)黄果树瀑布教学设计
７
第１２期
刘丹丹等：基于Ｌａｎｄｓａｔ影像的哈尔滨市热岛效应时空变化研究
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ＩＣＡＳＳＰ２０１９－２０１９ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡ￣
ｃｏｕｓｔｉｃｓꎬｂｒｉｇｈｔｏｎ:ＳｐｅｅｃｈａｎｄＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ(ＩＣ￣
ＡＳＳＰ).ＩＥＥＥꎬ２０１９.
[９]㊀ＱＩＢꎬＺＨＵＡＮＧＹꎬＣＨＥＮＨꎬｅｔａｌ.Ｆｕｓｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｍｕｌｔｉ－ＳｃａｌｅｐｏｏｌｉｎｇｆｏｒｗａｔｅｒｂｏｄｙｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｆｒｏｍＯｐｔｉｃａｌＰａｎ￣
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ａｔｏｒｓｂａｓｅｄｏｎｆａｓｔｄｉｓｃｒｅｔｅｃｕｒｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄｈｙｐｅｒ￣
ｓｐｈｅｒｉｃａｌｃｏｌｏｒｓｐａｃｅ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＲｅｍｏｔｅ
Ｓｅｎｓｉｎｇꎬ２０１８ꎬ１２(３):１－２１.
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[编辑：刘莉鑫]
(上接第７页)
㊀㊀２００１年ꎬ城镇供水应急项目和运输燃料跨越松花江项目完成ꎬ磨盘山水库工程也开始建设ꎮ为了建设绿城市ꎬ哈尔滨市政府听取人民众的意见ꎬ着重治理哈尔滨居民的生活环境ꎬ在一年中拆迁了６００多个违规建筑㊁工业设施ꎬ同时建成３４２处景观园林ꎮ１５个城市广场拔地而起ꎬ中心街道完成绿化工作３３处ꎮ所以对比１９９３地表温度等级图ꎬ２００２年哈尔滨的热岛效应明显下降ꎮ２)哈尔滨二环内的高温区在１９８４ １９９３年主要是在老城区ꎬ人口分布密度高ꎻ中工业生产区域ꎬ集中在道外区㊁香坊区ꎬ这两个区的热岛效应区域在５个区域中是最多的ꎬ其中一个原因是ꎬ道外区是哈尔滨市的老城区ꎬ建筑物多ꎬ人口多且集中ꎬ人为活动影响的因素比较大ꎬ以前也多使用煤炭㊁秸秆的燃烧来释放热量ꎬ排放的热量比较大ꎬ道外区还有部分地区为工业化的区域ꎬ工业生产造成的热量也造就了城市热岛效应ꎮ
３)四期平均温度中ꎬ香坊区的平均温度最高ꎬ为２３.６９ħꎮ香坊区工业区域较多ꎬ知名的哈药六厂等工业区都在香坊区扎根ꎬ且香坊区高楼较多ꎬ密度大ꎬ近乎形成一个闭合回环ꎬ高楼和广场之间的多次反射和吸收ꎬ再加上工作人员的上下班ꎬ造成了人员的流动ꎬ因而温度偏高ꎮ松北区最低ꎬ为２１.４９ħꎮ主要原因为松北区位于松花江哈尔滨城区段北岸ꎬ植被覆盖率高ꎬ人口密度偏小ꎮ３㊀结束语
本次研究采用１９８４年㊁１９９３年㊁２００２年㊁２０１７年８月份的Ｌａｎｄｓａｔ数据ꎬ使用单窗算法对哈尔滨二环内的区域进行地表温度反演ꎬ并对反演结果进行统计分析ꎬ对哈尔滨市二环内进行热岛效应研究ꎮ哈尔滨作为东三省第二大省会城市ꎬ对哈尔滨进行城市效应分析ꎬ很大程度上反映了黑龙江的经济发展趋势ꎬ研究哈尔滨热岛效应对东北三省的城镇化㊁工业化都有重要意义ꎮ参考文献:
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[１０]㊀吴凡ꎬ景元书.基于ＬａｎｄｓａｔＴＭ/ＥＴＭ＋数据的南昌城市热岛效应研究[Ｊ].南京信息工程大学学报(自然科学版)ꎬ
２０１３ꎬ５(４):３２６－３３０.
[编辑：刘莉鑫]
华蓥山断裂带３１
第１２期钟㊀滨等：基于光谱与纹理特征的高分二号竹林信息提取
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