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    基于HJ-1星CCD數(shù)據(jù)的面向?qū)ο笕斯け砻嫘畔⑻崛⊙芯?br/>——以陜西關(guān)中平原為例

    2014-08-15 09:41:40謝家麗顏長(zhǎng)珍
    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2014年15期
    關(guān)鍵詞:面向?qū)ο?/a>波段人工

    謝家麗,顏長(zhǎng)珍,宋 翔

    (中國(guó)科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所沙漠與沙漠化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,甘肅蘭州 730000)

    在人類生產(chǎn)和生活活動(dòng)對(duì)土地資源的空間分布、質(zhì)量和數(shù)量的強(qiáng)烈影響下,人工表面具有極強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性[1]。實(shí)時(shí)提取人工表面信息,對(duì)土地資源管理以及生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)具有重要意義。但是傳統(tǒng)的外業(yè)實(shí)地調(diào)查很難快速獲取大面積的實(shí)時(shí)信息。遙感技術(shù)憑借探測(cè)周期短、現(xiàn)時(shí)性強(qiáng)、可大面積同時(shí)觀測(cè)的優(yōu)勢(shì),已成為地物定性、定量探測(cè)的重要手段,為地球資源監(jiān)測(cè)提供了大量的數(shù)據(jù)支持[2-3]。隨著遙感技術(shù)的進(jìn)步及其應(yīng)用的深入,遙感專題信息的提取方法也在不斷革新,經(jīng)歷了目視解譯、自動(dòng)分類、光譜特性的信息提取、光譜空間特征的專題信息提取、面向?qū)ο蠓诸愐约岸喑叨确诸悾?-8]等多個(gè)階段。目前除地物光譜特征外,人們?cè)絹?lái)越注重影像的空間特征如紋理和形狀與地學(xué)輔助數(shù)據(jù)等在信息提取中的作用[9]。Baatz等提出的面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽⒂跋窕诓煌ǘ蔚臋?quán)重進(jìn)行分割,以對(duì)象為處理單元,綜合紋理、上下文等特征信息,在分類精度和速度方面,與傳統(tǒng)方法相比都有顯著提高[10-11]。面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄔ诨诟叻直媛视跋竦母鞣N遙感信息提取中應(yīng)用廣泛[12-13],而在時(shí)間上連續(xù)性好、光譜信息比較豐富、獲取成本較低的中分辨率影像利用方面存在不足[14]。近年來(lái),一些學(xué)者開(kāi)始中分辨率影像信息提取的研究[15-16]。

    人工表面信息的提取一直是影像分類中的難點(diǎn),在大面積土地覆蓋信息提取中更是如此。目前對(duì)人工表面信息的提取研究多是基于高分辨率影像的城市信息提取,包括城市建筑物信息提取、城市綠地提取、道路和橋梁等重大工程信息的提?。?7-20]。由于影像光譜信息和時(shí)相信息過(guò)于單一,人工表面信息的提取精度總是不理想[21]。2008年9月6日,我國(guó)發(fā)射了專門(mén)用于環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)的預(yù)報(bào)小衛(wèi)星(HJA、HJ-B),可實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)光探測(cè)在30 m分辨率下每2 d對(duì)國(guó)土進(jìn)行全覆蓋觀測(cè),同時(shí)具備大范圍、全天時(shí)、全天候環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)等方面的能力[22-23],為人工表面信息的提取提供了豐富的信息源。為此,筆者將HJ-1號(hào)衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)作為主要數(shù)據(jù)源,以關(guān)中平原為例,發(fā)展面向?qū)ο蟮亩喑叨确诸愄崛∪斯け砻嫘畔⒌姆椒ǎ瑸榇竺娣e土地覆蓋分類中人工表面信息的提取提供成熟的方法。

    1 研究區(qū)概況

    關(guān)中平原位于陜西省中部,西起隴山,東至潼關(guān),南至秦嶺北麓,北至陜北黃土高原,總面積5.56萬(wàn)km2,其地處溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū),年平均降水量時(shí)間上呈波動(dòng)變化,并由西南向東北遞減[24]。該區(qū)開(kāi)發(fā)歷史久遠(yuǎn),人為活動(dòng)強(qiáng)烈,土地覆蓋中人工表面信息類型多、分布廣,在西北地區(qū)極具代表性。

    2 數(shù)據(jù)與研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及其預(yù)處理 環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星HJ數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)資源衛(wèi)星中心,作為主要數(shù)據(jù)源,并輔以Aster 30m的DEM 數(shù)據(jù)(http://asterweb.jpl.nasa.gov/gdem-wist.asp)以及由DEM經(jīng)過(guò)空間分析生成的坡度數(shù)據(jù)和Landsat TM數(shù)據(jù)(http://glovis.usgs.gov/)。HJ-1號(hào)衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)共有4個(gè)波段,分別為:①藍(lán)色波段,0.43 ~0.52 μm,對(duì)水體有透射能力;②綠色波段,0.52 ~0.60 μm,探測(cè)健康植被綠色反射峰;③紅色波段,0.63 ~0.69 μm,測(cè)量植物綠色素吸收率;④近紅外波段,0.76~0.90 μm,測(cè)定生物量和作物長(zhǎng)勢(shì)。前3個(gè)波段可區(qū)分人造地物類型,而近紅外波段可區(qū)分植被類型。在數(shù)據(jù)選擇方面,采用多時(shí)相的數(shù)據(jù)源(HJ/CCD:20100721、20101103、20100316),根據(jù)地物在不同季節(jié)所表現(xiàn)的光譜特征進(jìn)行信息提取。

    采用WGS_1984_UTM投影坐標(biāo)系,對(duì)幾何校正后的研究區(qū)TM影像數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換,將其作為校正HJ星數(shù)據(jù)控制點(diǎn)的參考影像。另外,對(duì)HJ星數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正、輻射校正、幾何精校正、波段合成等處理。由于HJ數(shù)據(jù)幅寬較大,為了提高工作效率,在進(jìn)行幾何精校正時(shí)采用自動(dòng)配準(zhǔn)生成控制點(diǎn),并人工檢查和修改匹配不準(zhǔn)的控制點(diǎn),模型選用Rubber Sheeting,誤差控制在1.5個(gè)像元內(nèi)。

    2.2 信息提取方法 面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄊ侵竿ㄟ^(guò)對(duì)影像進(jìn)行分割,使同質(zhì)像元組成大小不同的對(duì)象[25],以每個(gè)對(duì)象為處理單元,獲取對(duì)應(yīng)地物的光譜信息,并綜合利用影像對(duì)象的紋理、形狀、空間拓?fù)潢P(guān)系等信息。影像的多尺度分割技術(shù)是一個(gè)局部?jī)?yōu)化過(guò)程,從任一個(gè)像元開(kāi)始,采用自上而下的區(qū)域合并方法形成對(duì)象,每一個(gè)對(duì)象的大小調(diào)整都必須確保合并后的對(duì)象的異質(zhì)性小于給定的閾值[25-26]。對(duì)所有面向?qū)ο蟮男畔⑻崛》椒▉?lái)說(shuō),成功的影像分割是必要前提,影像分割本身不是目的,但其分割的尺度和精度對(duì)下一步分類的精度影響很大[8]。

    在進(jìn)行對(duì)象分割時(shí),面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄍㄟ^(guò)集合鄰近像元作為一個(gè)對(duì)象來(lái)識(shí)別感興趣的光譜要素。影像分割應(yīng)遵循兩條原則:①盡可能地將顏色因子的權(quán)重設(shè)大,因?yàn)楣庾V信息是影像數(shù)據(jù)中所包含的主要數(shù)據(jù),形狀因子權(quán)重太高會(huì)導(dǎo)致光譜均質(zhì)性的損失;②對(duì)于那些邊界不很光滑但聚集度較高的影像對(duì)象盡可能使用必要的形狀因子[18]。該研究主要是利用德國(guó)Definiens Imaging公司開(kāi)發(fā)的面向?qū)ο蟮倪b感分類軟件eCognition進(jìn)行人工表面信息提取?;诿嫦?qū)ο蟮睦碚撝R(shí),利用多尺度分割技術(shù),統(tǒng)計(jì)分析對(duì)象的光譜屬性,建立規(guī)則集對(duì)影像進(jìn)行分類,并用野外樣本點(diǎn)對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。

    根據(jù)項(xiàng)目需求制定的我國(guó)土地覆蓋分類系統(tǒng),將人工表面分為3個(gè)Ⅰ級(jí)類型和6個(gè)Ⅱ級(jí)類型(圖1),并對(duì)研究區(qū)主要的人工表面信息進(jìn)行對(duì)象DN值采樣(圖2)。影像對(duì)象DN值的差異、變化特征及相應(yīng)人工表面的特征指數(shù)是建立分類規(guī)則集的依據(jù)。試驗(yàn)采用的整個(gè)技術(shù)流程和選用的特征參數(shù)如圖3所示。

    圖1 研究區(qū)人工表面信息分類系統(tǒng)

    圖2 主要人工表面地物類型樣本光譜響應(yīng)曲線

    圖3 面向?qū)ο蟮娜斯け砻嫘畔⑻崛×鞒?/p>

    2.3 云檢測(cè)與去除 進(jìn)行土地覆蓋分類時(shí),選擇影像的要求包括:①選擇植被生長(zhǎng)期的影像,以反映植被類型和現(xiàn)狀;②選擇云覆蓋量最少的影像。但實(shí)際上很難找到同時(shí)滿足兩個(gè)條件的數(shù)據(jù),并且目前的去云技術(shù)只能消除薄云對(duì)定量遙感反演的影響,因此對(duì)土地覆蓋分類工作來(lái)說(shuō),獲取云覆蓋區(qū)域的地物類型的難度較大。為了提高土地覆蓋信息提取的精度,需要進(jìn)行去云處理。采用許章華等[27]的替換法思路對(duì)影像中的云進(jìn)行處理。該研究利用“(HJ1+HJ2+HJ3)/3”的值將研究區(qū)內(nèi)被云覆蓋的區(qū)域全部提出,并將其定義為云指數(shù)(Cloud Index,簡(jiǎn)稱CI),經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn),取CI>86.45的區(qū)域賦值為“云”,但是由于部分工業(yè)用地的光譜反射值較大,使其包含在“云”里面,因此對(duì)“云”需要再次設(shè)定閾值,采用DEM和Slope將這部分居住地提出,然后對(duì)“云”進(jìn)行影像替換,重新分類。

    2.4 特征指數(shù)計(jì)算

    2.4.1 水體指數(shù)計(jì)算。水體在近紅外波段的反射率遠(yuǎn)低于其他地物,并且隨著波長(zhǎng)從藍(lán)光增加到近紅外,水體的反射率降幅很大。根據(jù)對(duì)水體的光譜特征分析,建立基于藍(lán)光波段的歸一化差異水體指數(shù)模型(Normalized Difference Water Index-Blue,NDWI-B),公式如下[22]:

    式中,Blue為HJ星CCD數(shù)據(jù)的藍(lán)光波段;NIR為HJ星CCD數(shù)據(jù)的近紅外波段。

    2.4.2 植被指數(shù)的計(jì)算。歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋的最佳指示因子,它的時(shí)間變化曲線可反映季節(jié)和人為活動(dòng)的變化,公式如下[28]:

    式中,HJ3和HJ4分別為HJ-1 CCD數(shù)據(jù)的第3波段和第4波段的DN值。

    3 試驗(yàn)結(jié)果與分析

    對(duì)研究區(qū)影像進(jìn)行多尺度分割,以Ⅰ級(jí)分類15的分割尺度和Ⅱ級(jí)分類5的分割尺度進(jìn)行分割。在信息的自動(dòng)提取過(guò)程中采用決策樹(shù)[23,29]的分類思想逐級(jí)開(kāi)展。按照技術(shù)流程圖(圖3),對(duì)試驗(yàn)區(qū)人工表面信息進(jìn)行提取,具體特征參數(shù)設(shè)置如下。

    (1)通過(guò)分析影像中耕地的光譜特征值,對(duì)4個(gè)波段的值進(jìn)行求和,設(shè)定閾值提取耕地。該研究中取SUM(HJ1-4)>240。在關(guān)中平原,園地和耕地呈交叉分布,容易混淆。在耕地中需要利用耕地的季節(jié)差異,通過(guò)不同時(shí)相的NDVI和HJ星第4波段的值區(qū)分耕地和園地,選取研究區(qū)同年3個(gè)季節(jié)的影像(HJ/CCD:20100721、20101103、20100316)進(jìn)行對(duì)比分析得出:春季農(nóng)田的NDVI值大于0.3,而夏季和秋季農(nóng)田的NDVI值均位于0附近;春季園地的NDVI值在0附近,而夏季和秋季園地的NDVI值大于0.25。

    (2)利用基于藍(lán)波段的改進(jìn)型歸一化差異水體指數(shù)NDWI-B提取水體,理論上水體的NDWI-B的值應(yīng)大于0,但是由于影像的時(shí)相以及傳感器等因素的影響,該研究中取NDWI-B>0.045為水體。研究區(qū)內(nèi)的水體包括河流、湖泊和水庫(kù)/坑塘,利用形狀指數(shù)將河流剔除,分別對(duì)湖泊和水庫(kù)/坑塘與耕地的空間拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行分析,通過(guò)“find enclosed by class”以及“Rel.to neighbor class”將耕地包圍的和耕地附近的水體劃分為水庫(kù)/坑塘。

    (3)通過(guò)分析對(duì)象樣本的DN值,發(fā)現(xiàn)建設(shè)用地與其他地物在第3波段的差異較大,因此可以利用DEM、坡度和第3波段的值來(lái)提取建設(shè)用地信息。由于關(guān)中平原人類活動(dòng)比較集中,居住地通常分布在低平區(qū),Slope<10。建設(shè)用地分為居住地、工業(yè)用地和交通用地,首先通過(guò)形狀指數(shù)將交通用地提出,然后根據(jù)亮度區(qū)分居住地和工業(yè)用地。此外,分布于耕地間的居民地可用紋理值提取,取其值大于2.25的為居住地。

    綜合利用地物對(duì)象的光譜特征、亮度、紋理、地理空間關(guān)系等信息參數(shù),運(yùn)用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄟM(jìn)行多尺度分割,對(duì)分割后的影像對(duì)象進(jìn)行逐級(jí)信息提取,得到研究區(qū)人工表面信息的分類結(jié)果(圖4)。

    圖4 關(guān)中平原人工表面信息分類結(jié)果

    利用外業(yè)采樣驗(yàn)證點(diǎn)和基于Google Earth等高分辨率影像的目視解譯隨機(jī)采樣點(diǎn)(按各地類圖斑數(shù)的5%隨機(jī)抽樣)共2 475個(gè),對(duì)關(guān)中平原人工表面信息分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,精度可達(dá)到85.90%(表1)。但是由于受HJ影像數(shù)據(jù)空間分辨率以及混合像元等因素的影響,建設(shè)用地和園地分類精度相對(duì)較低,需要后期人工修改,最終分類精度提高到93%。

    表1 人工表面信息分類精度驗(yàn)證結(jié)果 km2

    4 結(jié)論

    (1)HJ-1號(hào)衛(wèi)星的CCD數(shù)據(jù)具有重訪周期短、覆蓋范圍大和空間分辨率較高的特點(diǎn),在大區(qū)域人工地表信息分類提取應(yīng)用中具有很大潛力,可為快速、準(zhǔn)確地提取地物分類信息提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    (2)與傳統(tǒng)的目視解譯分類方法相比,面向?qū)ο蟮挠?jì)算機(jī)自動(dòng)分類方法的效率顯著提高,并且eCognition軟件可以充分利用分類之前采集的野外調(diào)查樣本點(diǎn)作為樣本專題層,在分類時(shí)加入多時(shí)相影像數(shù)據(jù)以及DEM、Slope、TM和特征指數(shù)等輔助數(shù)據(jù)。此外,面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ú粌H利用地物本身的光譜特性,而且綜合紋理、形狀、地理空間關(guān)系等參數(shù)信息,提高了分類精度。

    (3)受影像數(shù)據(jù)空間分辨率的限制和混合像元的影響,建設(shè)用地和園地的分類精度相對(duì)較低,后期需要手工修改以提高分類精度。此外,由于計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類圖斑的破碎化,經(jīng)過(guò)手工整飾后才能用于專題制圖。

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