地理國(guó)情普查思考范文

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《南方國(guó)土資源雜志》2015年第五期

1遙感影像的信息提取方法

①目視解譯法。目視解譯法是由解譯員依據(jù)影像中各種目標(biāo)地類(lèi)的光譜特征、紋理特征、空間特征等幾何成像原理以及解譯員所掌握的各種地類(lèi)的結(jié)構(gòu)規(guī)律和發(fā)展規(guī)律，通過(guò)分析地類(lèi)在影像上的特征對(duì)目標(biāo)地物進(jìn)行目視識(shí)別，從而提取特征信息。②基于像元的分類(lèi)方法。基于像元的分類(lèi)方法是計(jì)算機(jī)分類(lèi)的傳統(tǒng)方法，應(yīng)用比較廣泛，技術(shù)發(fā)展也比較成熟。主要包括監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)：監(jiān)督分類(lèi)是自頂向下的知識(shí)驅(qū)動(dòng)法，先進(jìn)行訓(xùn)練再進(jìn)行分類(lèi)，也就是先學(xué)習(xí)再分類(lèi)。包括有最小距離分類(lèi)法、多級(jí)切割分類(lèi)法、特征曲線窗口法、最大似然比分類(lèi)法；非監(jiān)督分類(lèi)是一種自底向上的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，前提是假定遙感影像上同類(lèi)物體在同樣條件下具有相同的光譜信息特征。非監(jiān)督分類(lèi)主要采用聚類(lèi)分析方法，聚類(lèi)是把一組像素按照相似性歸成若干類(lèi)別，即“物以類(lèi)聚”。它的目的是使得同一類(lèi)別的像素之間的距離盡可能的小而不同類(lèi)別上的像素間的距離盡可能的大。非監(jiān)督分類(lèi)常用的方法有分級(jí)集群法和動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法。③面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法。面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)技術(shù)在遙感影像光譜特征的基礎(chǔ)上，充分考慮了地物的形狀、大小、紋理、位置、結(jié)構(gòu)等幾何特征，利用目標(biāo)對(duì)象與周?chē)h(huán)境之間的語(yǔ)義關(guān)系等因素，再根據(jù)對(duì)象特征建立合適的分類(lèi)規(guī)則，完成對(duì)影像信息的提取，這樣可以充分利用影像中的信息，提高分辨精度，有效地避免了傳統(tǒng)基于像元分類(lèi)方法的信息損失現(xiàn)象的發(fā)生，并同時(shí)可以有效地避免噪聲影響，通過(guò)設(shè)定適合的分割尺度，噪聲區(qū)域?qū)⒑推渲苓呄裨黄鸱指詈喜⒌教囟ǖ挠跋駥?duì)象中去，而不是被單獨(dú)的提取分類(lèi)，從而避免了“椒鹽現(xiàn)象”的產(chǎn)生。

2面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法的研究現(xiàn)狀

20世紀(jì)90年代以來(lái)，面向?qū)ο蟮男畔⑻崛〖夹g(shù)得到了快速發(fā)展，Hofmanne為了提取IKONOS影像中非正式居民地采用了面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法，并充分利用影像對(duì)象的光譜、紋理、形狀等信息，取得了較高的分類(lèi)精度；Willhauck等通過(guò)集合多種數(shù)據(jù)源，采用面向?qū)ο蟮姆治龇椒ǎ瓿闪擞∧嵩?997與1998年森林火災(zāi)后的制圖任務(wù)。在國(guó)內(nèi)，面向?qū)ο蟮男畔⑻崛⊙芯科鸩奖容^晚，近幾年才得到大力地推廣和應(yīng)用，杜鳳蘭利用面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法對(duì)IKONOS影像的土地覆蓋信息進(jìn)行提取；莫登奎等也采用面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法提取了株洲市城鄉(xiāng)結(jié)合部的土地利用信息；黃慧萍等以高分辨率遙感影像為數(shù)據(jù)源，以多尺度影像分割與面向?qū)ο笥跋穹治龇椒橹饕夹g(shù)，自動(dòng)提取了大慶市城市綠地覆蓋信息，達(dá)到了清查城市綠地的目的。

3幾種遙感影像分類(lèi)技術(shù)的應(yīng)用和對(duì)比

為了對(duì)比幾種遙感影像信息提取技術(shù)的優(yōu)劣，筆者選擇賀州地區(qū)，以2010年的0.6m分辨率2.5全色波段與多光譜融合后的QuickBird影像作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。研究區(qū)域像素大小為1980*1980，面積約1km2，該區(qū)域內(nèi)的地面要素包括耕地、園地、林地、河流、建筑物和道路。

3.1人工目視判讀分類(lèi)提取影像信息人工目視判別分類(lèi)就是解譯者通過(guò)肉眼觀察遙感影像，先總結(jié)目標(biāo)物的影像特征和特征影像，進(jìn)而建立各種目標(biāo)物的解譯標(biāo)志，再根據(jù)解譯標(biāo)志和解譯工作者的經(jīng)驗(yàn)分辨地物種類(lèi)并對(duì)各類(lèi)地物的邊緣進(jìn)行矢量化。人工目視判別的分類(lèi)在ARCGIS9.3下進(jìn)行，根據(jù)土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)表的種類(lèi)，先設(shè)置地類(lèi)為耕地、林地、水體、建筑物、道路。通過(guò)人工目視判別分類(lèi)的結(jié)果顯示，分類(lèi)的地物比較清晰，不同的地類(lèi)之間有著比較明確的分界，并且劃分出來(lái)的圖斑邊緣比較光滑。由于是通過(guò)人為肉眼的分類(lèi)，判斷和分類(lèi)的主要依據(jù)就是紋理及色彩，這樣就容易造成漏分和錯(cuò)分的情況發(fā)生。一些細(xì)長(zhǎng)或者面積偏小的地類(lèi)容易遺漏，以及一些紋理區(qū)別比較微小但又明顯不同的地物容易錯(cuò)分，并且人工采集的時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，特別是針對(duì)大面積影像要花費(fèi)較多的時(shí)間和人力。

3.2基于像元的遙感影像信息提取最大似然法是傳統(tǒng)遙感影像分類(lèi)中應(yīng)用比較廣泛的一種分類(lèi)方法。該方法通過(guò)對(duì)感興趣區(qū)域的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算，得到各種類(lèi)型的均值和方差等特征值，從而確定一個(gè)分類(lèi)函數(shù)，然后將待分類(lèi)圖像中的每一個(gè)像元代入各種類(lèi)別的分類(lèi)函數(shù)，將函數(shù)返回值最大的類(lèi)別作為被掃描像元的歸屬類(lèi)別，從而得到分類(lèi)的效果。主要過(guò)程如下：①根據(jù)測(cè)區(qū)的具體情況和上述地表分類(lèi)的種類(lèi)，對(duì)QuickBird影像各波段進(jìn)行配準(zhǔn)。②對(duì)地表覆蓋的各種地類(lèi)，分別選取5個(gè)訓(xùn)練樣本（即5個(gè)特征明顯的地類(lèi)）。③針對(duì)選取的訓(xùn)練樣本計(jì)算出各地類(lèi)的參數(shù)。④將訓(xùn)練樣本以外的像元逐個(gè)逐類(lèi)代入公式，對(duì)于每個(gè)像元分幾類(lèi)就計(jì)算幾次，最后比較大小，選擇最大值來(lái)確定該像元的類(lèi)別。⑤檢驗(yàn)分類(lèi)結(jié)果，如果分類(lèi)中產(chǎn)生的錯(cuò)誤比較多，則需要重新選擇訓(xùn)練區(qū)重新計(jì)算各像元的所屬類(lèi)別，直到分類(lèi)結(jié)果滿意為止。通過(guò)這種基于像元的遙感影像分類(lèi)可以充分利用分類(lèi)地區(qū)的先驗(yàn)知識(shí)，預(yù)先確定分類(lèi)的類(lèi)別；通過(guò)控制訓(xùn)練區(qū)域樣本的選擇，再反復(fù)檢驗(yàn)訓(xùn)練樣本，從而提高了分類(lèi)的精度。但是這種分類(lèi)方法人為主觀因素較強(qiáng)，訓(xùn)練區(qū)域樣本的選取和評(píng)估需要花費(fèi)一定的人力和時(shí)間，并且只能識(shí)別訓(xùn)練樣本中所定義的類(lèi)別，對(duì)于因訓(xùn)練樣本數(shù)量太少未被定義的類(lèi)別，這種方法不能識(shí)別，從而影響了分類(lèi)的結(jié)果。

3.3基于面向?qū)ο蟮倪b感影像信息提取面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)技術(shù)首先要對(duì)影像進(jìn)行分割并得到同質(zhì)性的對(duì)象，提取特征或特征組合并建立分類(lèi)體系，最后采用相應(yīng)的分類(lèi)方法實(shí)現(xiàn)各種地物地類(lèi)信息的提取。利用面向?qū)ο蟮倪b感影像信息提取技術(shù)分類(lèi)的結(jié)果與實(shí)地比較一致，特別是對(duì)耕地方面的信息，提取結(jié)果較為準(zhǔn)確。但是通過(guò)目視判讀，這種方法還是會(huì)把一些園地和田埂分成了耕地，也會(huì)把一些影像信息接近且位置相鄰但是實(shí)際不是同類(lèi)地物的像元分成相同地類(lèi)，由于廣西耕地輪種現(xiàn)象比較頻繁，部分園地的紋理和波普特性和農(nóng)作物十分接近，這也是導(dǎo)致分類(lèi)出現(xiàn)錯(cuò)分、漏分的原因，需要在以后的研究中探索更好的辦法，進(jìn)一步提高分類(lèi)的精度。

3.4幾種遙感影像信息提取方法的比較通過(guò)以上3個(gè)實(shí)驗(yàn)，對(duì)3種影像信息提取的結(jié)果抽取155個(gè)隨機(jī)圖斑進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，其精度結(jié)果如表1、表2、表3所示。對(duì)比這3個(gè)表顯示，通過(guò)人工判讀的方法和基于面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法解譯的精度相對(duì)較高，而基于像元的傳統(tǒng)遙感影像信息提取方法的信息提取精度稍微偏低。從這3個(gè)表看出，利用面向?qū)ο蟮倪b感影像分類(lèi)技術(shù)提取耕地及居民地信息的精度和效率是最高的。雖然人工判讀的方式信息提取精度最高，但是純?nèi)斯さ姆绞綄?duì)于面積較大，地物種類(lèi)比較多的測(cè)區(qū)需要大量的人力和時(shí)間，通常按照一副標(biāo)準(zhǔn)一萬(wàn)分副的DOM影像人工采集需要一天時(shí)間，通過(guò)計(jì)算機(jī)和遙感影像的分類(lèi)技術(shù)可以大大提高工作效率，這3個(gè)分類(lèi)時(shí)間表中的分類(lèi)時(shí)間沒(méi)有包括訓(xùn)練區(qū)選取、分割尺度和規(guī)則設(shè)立的時(shí)間，在尺度和規(guī)則設(shè)置好后，面向?qū)ο蟮挠跋穹诸?lèi)辦法是大面積快速提取耕地保護(hù)相關(guān)信息的一種科學(xué)有效的方法。

4結(jié)語(yǔ)

4.1結(jié)論筆者通過(guò)分析研究，得到以下幾點(diǎn)結(jié)論：①利用遙感影像技術(shù)作為開(kāi)展地理國(guó)情普查工作可以把原來(lái)依靠人工判讀和外業(yè)核查的大量和長(zhǎng)期的工作，轉(zhuǎn)變由計(jì)算機(jī)來(lái)解譯，原來(lái)需要數(shù)天的工作可以在短短幾分鐘內(nèi)完成，是目前速度最快，效率最高，并且精度可以達(dá)到規(guī)范要求的方法，較之從前的實(shí)地核查、舉報(bào)等方法更主動(dòng)、更經(jīng)濟(jì)，是開(kāi)展地表覆蓋核查技術(shù)的一個(gè)飛躍。②利用面向?qū)ο蟮倪b感影像信息提取時(shí)，分割尺度的選擇以及適合的分類(lèi)規(guī)則直接影響最后分類(lèi)的結(jié)果。根據(jù)不同的遙感影像類(lèi)型和地表覆蓋種類(lèi)不同的區(qū)域應(yīng)該反復(fù)實(shí)驗(yàn)，選擇最優(yōu)分割尺度和分類(lèi)規(guī)則可以得到更好的分類(lèi)效果。③面向?qū)ο蟮倪b感影像信息提取技術(shù)在提取地表覆蓋信息比傳統(tǒng)基于像元的信息提取技術(shù)精度更高，比目視判讀的速度提高了幾倍，并且分類(lèi)精度也比較接近目視判讀的方法，具有精度高、內(nèi)容全、應(yīng)用范圍廣的特點(diǎn)，是目前開(kāi)展地理國(guó)情普查工作中更科學(xué)有效的技術(shù)。

4.2展望①筆者使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)地貌地類(lèi)不復(fù)雜，所以信息提取的規(guī)則設(shè)置也相對(duì)簡(jiǎn)單，只是介紹了遙感影像提取技術(shù)在地理國(guó)情普查中的應(yīng)用。在廣西這種丘陵地區(qū)，耕地分布雜亂，農(nóng)作物的輪種頻繁，所以不能僅憑筆者實(shí)驗(yàn)的數(shù)值來(lái)對(duì)整個(gè)區(qū)域進(jìn)行信息提取。在不同的區(qū)域利用遙感影像信息提取技術(shù)還要通過(guò)與實(shí)地結(jié)合并且反復(fù)嘗試來(lái)得到合適的分類(lèi)尺度和分類(lèi)規(guī)則。②在面向?qū)ο蠹夹g(shù)提取信息的過(guò)程中，可以減少人們使用傳統(tǒng)目視判別的工作量，但是分類(lèi)過(guò)程中并沒(méi)有完全實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別，還會(huì)有錯(cuò)分、漏分等現(xiàn)象，所以如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化提取是今后研究的重要方向。③各地應(yīng)該建立耕地保護(hù)遙感影像數(shù)據(jù)庫(kù)，以及地類(lèi)分類(lèi)信息樣本庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)中應(yīng)該有多時(shí)相、多分辨的遙感影像以及各種地類(lèi)地物在不同季節(jié)、不同影像上所表現(xiàn)出來(lái)的各種特性，這對(duì)今后時(shí)點(diǎn)核查起到重要作用。

作者：譚盛輝 單位：廣西地圖院