作者：符冰雪,张继超,杜文杰,王鹏龙,孙中昶

作者单位：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;中国科学院空天信息创新研究院;海南省地球观测重点实验室;中国科学院西北生态环境资源研究院

　　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。

　　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。