資源一號(hào)02C衛(wèi)星數(shù)據(jù)在浙江省土地利用監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用評(píng)價(jià)分析

浙江省土地資源調(diào)查辦公室 王建鋒 王友富 敖為赳 戴勇毅 關(guān) 濤

資源一號(hào)02C衛(wèi)星數(shù)據(jù)在浙江省土地利用監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用評(píng)價(jià)分析

浙江省土地資源調(diào)查辦公室 王建鋒 王友富 敖為赳 戴勇毅 關(guān) 濤

資源一號(hào)02C星是我國(guó)國(guó)土資源陸海監(jiān)測(cè)首顆衛(wèi)星，也是國(guó)土資源部首發(fā)業(yè)務(wù)衛(wèi)星，標(biāo)志著我國(guó)遙感衛(wèi)星從科研試驗(yàn)型向業(yè)務(wù)應(yīng)用型的轉(zhuǎn)變。要用好02C星數(shù)據(jù)，并使其在國(guó)土資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)中發(fā)揮重要作用，需要有重點(diǎn)地選擇約束我國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用的一些關(guān)鍵性指標(biāo)，如波段配準(zhǔn)精度、幾何畸變誤差、成圖能力、圖像質(zhì)量與圖像解譯、數(shù)據(jù)有效覆蓋等開(kāi)展評(píng)價(jià)。以此為基礎(chǔ)，從國(guó)土資源日常性業(yè)務(wù)調(diào)查、行政性監(jiān)管與執(zhí)法職能出發(fā)，結(jié)合土地資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)等專(zhuān)題應(yīng)用領(lǐng)域的特點(diǎn)、相關(guān)調(diào)查與監(jiān)測(cè)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)規(guī)范等開(kāi)展應(yīng)用示范。

圖1 02C星波段間配準(zhǔn)檢查

浙江省是該衛(wèi)星在軌數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的實(shí)驗(yàn)區(qū)域之一。本文通過(guò)對(duì)不同地形地貌類(lèi)型區(qū)域ZY-102C數(shù)據(jù)進(jìn)行波段配準(zhǔn)、幾何校正和空間定位精度、圖像質(zhì)量與增強(qiáng)處理效果進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，結(jié)合土地變更調(diào)查對(duì)ZY-102C制圖能力、地類(lèi)識(shí)別能力和面積量算精度等進(jìn)行了分析評(píng)價(jià)，以便有的放矢地在國(guó)土資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)中加以充分利用。

一、實(shí)驗(yàn)區(qū)域與數(shù)據(jù)

“資源一號(hào)02C”衛(wèi)星搭載兩臺(tái)HR相機(jī)，空間分辨率為2.36米，兩臺(tái)拼接的幅寬達(dá)到54公里；搭載的全色及多光譜相機(jī)分辨率分別為5米和10米，幅寬為60公里。

本次驗(yàn)證是基于2012-2013年實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。主要是“資源一號(hào)02C”衛(wèi)星5米/10米全色多光譜數(shù)據(jù)和2.36米高分HR數(shù)據(jù)的2級(jí)產(chǎn)品。綜合考慮區(qū)域地形地貌類(lèi)型、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素，選擇了杭州、景寧等區(qū)域共三景數(shù)據(jù)，分別從數(shù)據(jù)質(zhì)量、成圖能力以及在國(guó)土資源業(yè)務(wù)工作中的可用性開(kāi)展綜合分析評(píng)價(jià)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)情況如表1。

二、評(píng)價(jià)內(nèi)容及方法

（一）波段配準(zhǔn)評(píng)價(jià)

波段間的配準(zhǔn)問(wèn)題是制約國(guó)產(chǎn)資源衛(wèi)星數(shù)據(jù)規(guī)?；c產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的重要因素之一。遙感數(shù)據(jù)波段之間的配準(zhǔn)精度不僅影響到圖像的幾何定位與成圖精度，而且也影響到地物分類(lèi)的準(zhǔn)確性以及地物邊界的勾繪、圖斑面積和長(zhǎng)度等量測(cè)的精度。對(duì)于02C星數(shù)據(jù)而言，波段配準(zhǔn)不僅包括P/MS10米多光譜波段之間的配準(zhǔn)，也包括P/MS5米和HR2.36米全色影像與P/MS10米多光譜數(shù)據(jù)之間的像元配準(zhǔn)問(wèn)題。

1.1P/MS10米多光譜數(shù)據(jù)波段間配準(zhǔn)評(píng)價(jià)

在進(jìn)行影像糾正和融合前，首先檢查多光譜數(shù)據(jù)不同波段間的空間匹配誤差。在ERDAS軟件多視圖窗口中，利用Link功能將不同波段同步顯示，通過(guò)選擇多個(gè)點(diǎn)觀(guān)測(cè)和拉窗簾兩種途徑檢查，發(fā)現(xiàn)02C星數(shù)據(jù)波段間空間匹配不存在明顯偏差，如圖1所示。經(jīng)過(guò)多景數(shù)據(jù)的目視檢查，確認(rèn)不同波段間不存在明顯偏差后開(kāi)展其他環(huán)節(jié)的評(píng)價(jià)工作。

圖2 02C星影像配準(zhǔn)中誤差

2.2P/MS多光譜數(shù)據(jù)與全色數(shù)據(jù)（P/MS5米全色和HR2.63米全色）配準(zhǔn)評(píng)價(jià)

基于CCD與全色數(shù)據(jù)的幾何地理編碼，分析評(píng)價(jià)5米和2.36米全色數(shù)據(jù)與10米CCD數(shù)據(jù)像元之間的配準(zhǔn)誤差。利用X和Y方向的中誤差、最大值和最小值等統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行配準(zhǔn)誤差的評(píng)價(jià)分析。

全色與多光譜影像配準(zhǔn)分別采用一次、二次、三次多項(xiàng)式法，對(duì)兩景待配準(zhǔn)影像分別選取20、30、40、50、60個(gè)控制點(diǎn)進(jìn)行配準(zhǔn)。針對(duì)處理后的影像，選擇25個(gè)同名點(diǎn)作為檢查點(diǎn)，通過(guò)計(jì)算不同配準(zhǔn)影像上相同檢查點(diǎn)的誤差來(lái)評(píng)價(jià)HR和CCD數(shù)據(jù)間的配準(zhǔn)誤差。由于全色和多光譜原始影像都沒(méi)有坐標(biāo)，只有行列號(hào)，因此這里只給出配準(zhǔn)的相對(duì)精度。從圖2可得出如下結(jié)論：（1）總體上配準(zhǔn)誤差隨著控制點(diǎn)數(shù)量的增加而逐漸減少，當(dāng)控制點(diǎn)數(shù)量達(dá)到30個(gè)以上時(shí)，誤差無(wú)顯著降低，趨于穩(wěn)定。（2）98791P/MS二次多項(xiàng)式和三次多項(xiàng)式擬合的控制點(diǎn)精度差異不明顯；而142601P/MS和107171HR三次多項(xiàng)式擬合的效果明顯好于二次多項(xiàng)式，表明三次多項(xiàng)式在高分影像和山地地形中的糾正效果較好。（3）全色和多光譜影像配準(zhǔn)中，平原城市地區(qū)的配準(zhǔn)精度最高，配準(zhǔn)誤差均在1個(gè)像元以下（P/MS傳感器的空間分辨率為5米，0.5個(gè)像元約為2.5米），多光譜與HR影像的配準(zhǔn)也非常好，控制點(diǎn)最大誤差不超過(guò)1個(gè)像元。（4）142601景影像最大配準(zhǔn)誤差約為4.7個(gè)像元，平均誤差約為4.2個(gè)像元，主要是由于其覆蓋范圍內(nèi)絕大多數(shù)為山地和丘陵地帶，地形起伏較大，需要通過(guò)DEM物理模型糾正消除視場(chǎng)角等引起的地形影響，給配準(zhǔn)工作造成了一定的困難。

（二）幾何校正和空間定位精度評(píng)價(jià)

空間定位精度評(píng)價(jià)是基于明顯地物在02C星遙感影像與實(shí)際（真實(shí)值）點(diǎn)位之間的位置誤差進(jìn)行的評(píng)估。將校正后影像與基礎(chǔ)底圖在同一窗口中打開(kāi)，采用“拉窗簾”的方法逐屏幕檢查。同時(shí)，利用誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行定量統(tǒng)計(jì)分析。以第二次全國(guó)土地調(diào)查建立的高分辨率航空正射遙感影像為參考影像和精度檢查點(diǎn)采集基準(zhǔn)，采用多項(xiàng)式方法，分別對(duì)5米/10米全色多光譜數(shù)據(jù)和2.36米HR數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正，然后在校正后影像和參考影像上選取明顯地物，參照“基礎(chǔ)地理信息數(shù)字產(chǎn)品1∶1萬(wàn)、1∶5萬(wàn)數(shù)字正射影像圖”并采用X方向中誤差、Y方向中誤差，點(diǎn)位平面中誤差等指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)幾何校正和空間匹配精度。

圖3 02C星影像糾正誤差

選擇景號(hào)分別為98791P/MS、107171HR、142601P/MS三景數(shù)據(jù)開(kāi)展糾正方法對(duì)比試驗(yàn)，以第二次全國(guó)土地調(diào)查的高分影像作為圖像糾正控制點(diǎn)和精度檢查點(diǎn)采集基準(zhǔn)。首先采集20個(gè)糾正控制點(diǎn)，然后將糾正控制點(diǎn)加密至30、40、50、60，分別用一次多項(xiàng)式、二次多項(xiàng)式和三次多項(xiàng)式模型輸出結(jié)果，最后在幾何糾正后的影像上選取20-25個(gè)同名地物點(diǎn)進(jìn)行精度檢查，結(jié)果如圖3所示。

由圖3可知，采用同樣控制點(diǎn)時(shí)，一次多項(xiàng)式的糾正誤差最大，而二次和三次多項(xiàng)式法糾正精度均隨著控制點(diǎn)數(shù)量的增加而顯著提高。當(dāng)控制點(diǎn)數(shù)量達(dá)到60個(gè)時(shí)，糾正誤差達(dá)到最小，約為2個(gè)像元左右。與全色多光譜數(shù)據(jù)間的配準(zhǔn)相似，糾正精度隨著控制點(diǎn)數(shù)量增加有逐漸提高的趨勢(shì)，但是當(dāng)控制點(diǎn)增加到一定數(shù)量后，糾正精度不再上升，甚至有可能降低。因?yàn)檫^(guò)多的控制點(diǎn)可能會(huì)導(dǎo)致某些不確定點(diǎn)位的選取，同時(shí)也增加了數(shù)據(jù)處理時(shí)間。但控制點(diǎn)過(guò)少，糾正模型無(wú)法高精度擬合，從而造成糾正精度的下降。當(dāng)控制點(diǎn)增加到50個(gè)的時(shí)候，糾正誤差為7-8米且基本趨于穩(wěn)定，可以認(rèn)為是HR影像最佳控制點(diǎn)數(shù)。

圖4 不同融合方法效果對(duì)比圖

（三）圖像質(zhì)量與增強(qiáng)處理效果評(píng)價(jià)

1.圖像融合處理及效果評(píng)價(jià)

測(cè)試數(shù)據(jù)中全色和多光譜影像分別采用Brovey、IHS、PCA、HPF、Pansharp、Gram-schmidt及小波融合七種常用算法進(jìn)行融合，通過(guò)定性和定量?jī)煞N途徑進(jìn)行融合效果評(píng)價(jià)。

定性評(píng)價(jià)。從視覺(jué)效果上看，各種融合方法的結(jié)果在空間信息上均有所改善，并在一定程度上能夠保持光譜信息（圖4）。其中，Brovey方法總體色調(diào)較暗，從圖中可以看出，城區(qū)色調(diào)稍暗，但其綠地能比較明顯的反映出來(lái)；而IHS融合方法則亮度略大于其他融合方法，這點(diǎn)從其灰度平均值較大也可以反映出來(lái)，此外，IHS融合法的顏色退化較嚴(yán)重。從空間細(xì)節(jié)方面來(lái)看，小波融合效果最差，影像紋理非常模糊，而Pansharp、GS和IHS法在空間信息保持上效果顯著，尤其在建筑物和道路的紋理表達(dá)上，圖像清晰度較其他方法有明顯優(yōu)勢(shì)。在光譜信息保持上，小波融合所得光譜信息和原始多光譜影像較為接近，其次是GS和IHS變換法。目視判讀的定性評(píng)價(jià)缺點(diǎn)在于有較大的主觀(guān)性，不同的人會(huì)有不同的評(píng)價(jià)結(jié)果,因此還要進(jìn)行融和結(jié)果的定量評(píng)價(jià)。

定量評(píng)價(jià)。對(duì)02C數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)選擇了6個(gè)常用的客觀(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)：灰度平均值（u）、標(biāo)準(zhǔn)差（std）、信息熵（Entropy）、平均梯度（G）、相對(duì)偏差（Dr）和相關(guān)系數(shù)（ρ）。從圖5統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出：

（1）Brovey法的融合結(jié)果基本上是最差的：該方法融合后的圖像均值相對(duì)于原始圖像對(duì)應(yīng)波段均值，偏差最大，反映出光譜保持性能較差；方差最小，反映出其對(duì)比度不大，色調(diào)單一，地物間可分性低；信息熵最小，說(shuō)明其包含的平均信息量最少；平均梯度最小，反映出其對(duì)地物細(xì)節(jié)的表達(dá)能力較弱。

（2）HPF融合法無(wú)論在空間信息還是在光譜信息保持上均優(yōu)于Brovey和PCA法，因其較高的圖像梯度和相關(guān)系數(shù)。Gram-schmidt變換法和Pansharp變換法在方差、信息熵和平均梯度等空間信息評(píng)價(jià)因子中的均值為最高，說(shuō)明兩者在空間信息增強(qiáng)方面效果最好，尤其是圖像的反差、信息量和層次度好，融合圖像的細(xì)節(jié)和紋理信息最清晰，其中以Gram-schmidt變換法所獲得的效果最好。另外，從影像各波段的相關(guān)系數(shù)和相對(duì)偏差來(lái)看，Pansharp變換法和Gram-schmidt變換法在光譜保持方面效果最好。在覆蓋義烏和景寧的兩景影像融合時(shí)也有相同的結(jié)果。如圖4所示。

圖5 02C數(shù)據(jù)融合效果定量評(píng)價(jià)情況

（3）小波變換法通常被認(rèn)為在光譜信息保持上具有優(yōu)勢(shì)，但在本研究中未發(fā)現(xiàn)其較強(qiáng)的光譜保持能力，二、三波段的相關(guān)系數(shù)明顯小于其他方法。同時(shí)，在空間細(xì)節(jié)上，小波變換融合法也沒(méi)有體現(xiàn)出任何優(yōu)勢(shì)，融合圖像在各個(gè)波段的平均梯度均小于多種方法，同時(shí)也沒(méi)有表現(xiàn)出較大的方差，說(shuō)明圖像層次不清晰，對(duì)比度不強(qiáng)。如圖5所示。

（4）PCA變換法對(duì)圖像的光譜信息保持較好，圖像表現(xiàn)出了很小的相對(duì)偏差以及較高的相關(guān)系數(shù)。同時(shí)，在空間細(xì)節(jié)的表現(xiàn)上，PCA也表現(xiàn)出了一定的優(yōu)勢(shì)，圖像梯度比GS和Pansharp稍弱，但相對(duì)于其他方法較強(qiáng)，但是圖像對(duì)比度較差。

（5）HPF法所得圖像紋理較清晰，尤其在第二波段和第三波段，但是融合圖像與原始圖像在光譜信息上的匹配程度較差。HPF法所得圖像反差沒(méi)有GS法和Pansharp法強(qiáng)，IHS變換法同樣不能很好的保持原始圖像的光譜信息，光譜損失嚴(yán)重。

綜上，對(duì)國(guó)產(chǎn)02C星數(shù)據(jù)的融合，建議采用Gram-schmidt變換法或者Pansharp變換法。無(wú)論從光譜保持上還是空間信息表達(dá)上均能發(fā)揮其最大優(yōu)勢(shì)，因此更適合常規(guī)地類(lèi)的解譯和提取。

2.圖像增強(qiáng)處理及效果評(píng)價(jià)

采用直方圖均衡化、對(duì)數(shù)變換、Gamma校正、均值平滑濾波、中值濾波、高通濾波、銳化、小波變換增強(qiáng)等八種圖像增強(qiáng)方法對(duì)試驗(yàn)影像處理，比較不同處理方法對(duì)土地利用調(diào)查與監(jiān)測(cè)中常用地類(lèi)的區(qū)分能力，從而找出最佳增強(qiáng)算法。所有增強(qiáng)處理均在科學(xué)計(jì)算軟件Matlab中完成。各種圖像處理方法均在一定程度上起到了圖像增強(qiáng)效果，但是各種方法由于其本身算法的特點(diǎn)，在增強(qiáng)圖像質(zhì)量的效果上有其優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。

直方圖均衡算法的實(shí)質(zhì)是減少圖像的灰度等級(jí)以換取對(duì)比度的擴(kuò)大。由于在均衡化過(guò)程中，原直方圖上頻數(shù)較少的灰度級(jí)被并入少數(shù)幾個(gè)或一個(gè)灰度等級(jí)中，對(duì)應(yīng)的圖像部分得不到增強(qiáng)。同時(shí)，直方圖均衡所得的增強(qiáng)效果難以控制，因此在02C數(shù)據(jù)的處理中，達(dá)到了一定的增強(qiáng)效果，但不是最佳。

圖6 杭州（左）、景寧（右）區(qū)域圖斑相對(duì)精度和相對(duì)吻合度分布頻率

Gamma校正實(shí)際上是一種指數(shù)變換，作用是擴(kuò)展圖像的高灰度級(jí)、壓縮低灰度級(jí)。雖然冪次變換也有這個(gè)功能，但是圖像經(jīng)過(guò)指數(shù)變換后對(duì)比度更高，高灰度級(jí)也被擴(kuò)展到了更寬的范圍。從增強(qiáng)后的結(jié)果來(lái)看，Gamma校正同樣對(duì)圖像有一定的增強(qiáng)，但是對(duì)比度、紋理信息沒(méi)有得到很好的顯示。

均值平滑濾波對(duì)于圖像中的噪聲可以得到很好的去除，尤其在高斯噪聲的處理上優(yōu)勢(shì)非常明顯。在02C數(shù)據(jù)中由于不存在比較明顯的噪聲，經(jīng)過(guò)均值平滑處理后圖像得到了一定程度的增強(qiáng)，但是圖像中地物的邊緣卻變得更加模糊，不利于各地類(lèi)邊界的勾繪。中值濾波的效果和均值濾波相似，增強(qiáng)結(jié)果都需要進(jìn)一步的處理，反而增大了工作量。

對(duì)數(shù)變換由于拉伸了圖像中暗的部分，而在亮的部分壓縮，這樣使低值灰度圖像的細(xì)節(jié)更容易看清，因此在本研究中體現(xiàn)出了較好的增強(qiáng)效果，在此基礎(chǔ)上結(jié)合一定的銳化算法可以增加地物的識(shí)別能力。

在土地利用調(diào)查與監(jiān)測(cè)中，重點(diǎn)監(jiān)測(cè)的對(duì)象為建設(shè)用地和耕地，其次為園地、林地和水體。02C數(shù)據(jù)本身具有亮度比較暗，對(duì)比度不夠明顯，邊界不夠清晰，條帶噪聲、高斯噪聲、及椒鹽噪聲不突出的特點(diǎn)。因此筆者提出了對(duì)數(shù)變換加拉普拉斯銳化的方法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，實(shí)踐證明該方法可行，且對(duì)土地利用調(diào)查與監(jiān)測(cè)中重點(diǎn)地類(lèi)的監(jiān)測(cè)效果有明顯提升。

（四）地類(lèi)提取精度評(píng)價(jià)

1.精度評(píng)價(jià)方法

精度評(píng)價(jià)主要完成類(lèi)別精度，再是面積精度、邊界精度的評(píng)價(jià)，按照《土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)規(guī)程》的標(biāo)準(zhǔn)，將2010年底完成并驗(yàn)收的變更調(diào)查成果中圖斑按監(jiān)測(cè)面積10-20畝、20-50畝、50-100畝和大于100畝分成4個(gè)層次,并對(duì)圖斑編號(hào)。對(duì)每個(gè)層次的監(jiān)測(cè)圖斑進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，樣本數(shù)量按照每層不低于圖斑數(shù)的25%確定。用隨機(jī)抽樣法確定各層的樣本點(diǎn)分布。疊加隨機(jī)抽樣圖斑和融合后的02C影像，目視解譯抽樣圖斑區(qū)域內(nèi)的建設(shè)用地、耕地、水體、林地等地類(lèi)，并且精確勾繪地類(lèi)邊界，統(tǒng)計(jì)區(qū)域內(nèi)的圖斑個(gè)數(shù)、圖斑面積以及圖斑屬性，根據(jù)誤差不同來(lái)源進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。

2.精度評(píng)價(jià)結(jié)果

抽樣圖斑總體精度評(píng)價(jià)。對(duì)杭州區(qū)域、景寧區(qū)域分別抽取212個(gè)、139個(gè)圖斑進(jìn)行重疊面積、面積精度和吻合度等總體精度評(píng)價(jià)，涉及建設(shè)用地、耕地、園地、林地、水域等5個(gè)地類(lèi)，發(fā)現(xiàn)大部分圖斑相對(duì)精度和吻合度在0.8以上且兩者相似（如圖6）。這表明，“資源一號(hào)02C”星遙感數(shù)據(jù)可應(yīng)用于浙江省土地利用監(jiān)測(cè)，但土地分類(lèi)圖斑的平均面積精度和吻合度與土地利用監(jiān)測(cè)的要求尚有一定的差距

不同抽樣土地覆蓋類(lèi)型面積精度評(píng)價(jià)結(jié)果。杭州區(qū)域212個(gè)抽樣圖斑中，屬建設(shè)用地41個(gè)、耕地41個(gè)、園地44個(gè)、林地41個(gè)、水域40個(gè)，其相對(duì)面積精度與吻合度評(píng)價(jià)結(jié)果如表2。景寧區(qū)域139個(gè)抽樣圖斑中，屬建設(shè)用地40個(gè)、耕地40個(gè)、林地44個(gè)、水域15個(gè)，其相對(duì)面積精度與吻合度評(píng)價(jià)結(jié)果如表3。

表2 杭州區(qū)域圖斑相對(duì)面積精度與吻合度評(píng)價(jià)表

表3 景寧區(qū)域圖斑相對(duì)面積精度與吻合度評(píng)價(jià)表

對(duì)杭州和景寧不同面積、不同地類(lèi)、不同地區(qū)圖斑的解譯發(fā)現(xiàn)，各種類(lèi)型圖斑的平均面積精度和吻合度均達(dá)到0.85以上，顯示出其出色的成圖能力，且隨著圖斑面積的增大，圖斑提取精度在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高。在不同地區(qū)的精度對(duì)比中發(fā)現(xiàn)，局部地區(qū)地形地貌對(duì)圖斑提取精度的影響是主要因素，當(dāng)然，操作人員的經(jīng)驗(yàn)和誤差也是另一方面的因素，但可以列為次要因素。在不同地類(lèi)的圖斑精度對(duì)比中發(fā)現(xiàn)，建設(shè)用地和耕地表現(xiàn)比較平穩(wěn)，而水體在兩地的評(píng)價(jià)結(jié)果中均表現(xiàn)出了較大的面積偏差。原因有兩方面：第一，河流、湖泊一般比較蜿蜒曲折，增大了解譯人員的勾繪難度；第二，部分水體分布在地勢(shì)陡峭的地區(qū)，地形地貌通過(guò)影響糾正精度進(jìn)而影響圖斑的面積誤差。

在本次圖斑提取中遇到的比較突出的一個(gè)問(wèn)題是地類(lèi)邊界的確定。例如對(duì)于一塊坑塘水面圖斑，在高分影像中可以勾繪靠近水體的內(nèi)邊界，也可以勾繪圖斑外邊界，在沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的前提下進(jìn)行人為主觀(guān)勾繪往往會(huì)造成一定程度的偏差，圖斑面積越大，這種人為因素造成的偏差越大，進(jìn)而對(duì)后續(xù)分析的影響越大。

三、結(jié)論

通過(guò)對(duì)浙江省不同地形地貌類(lèi)型區(qū)域ZY-102C數(shù)據(jù)進(jìn)行波段配準(zhǔn)、幾何校正和空間定位精度、圖像質(zhì)量與增強(qiáng)處理效果進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，同時(shí)選取杭州市區(qū)、景寧縣結(jié)合土地變更調(diào)查對(duì)ZY-102C制圖能力、地類(lèi)識(shí)別能力和面積量算精度等進(jìn)行了分析評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，三次多項(xiàng)式模型為最佳影像糾正方法，30控制點(diǎn)/景以上時(shí)全色與多光譜配準(zhǔn)誤差趨于穩(wěn)定；50控制點(diǎn)/景以上時(shí)糾正誤差為7-8米且基本趨于穩(wěn)定；Gram-schmidt變換法或者Pansharp變換法融合效果適合影像土地利用地類(lèi)的解譯和提取精度；對(duì)數(shù)變換加拉普拉斯銳化影像增強(qiáng)處理方法提高影像土地利用判讀和提取精度；多光譜CCD數(shù)據(jù)和HR傳感器2.36米數(shù)據(jù)融合以后，建設(shè)用地、耕地、園地、林地、水體等類(lèi)型圖斑的平均面積精度和吻合度可達(dá)到0.85以上。由此可以看出，“資源一號(hào)02C”星遙感數(shù)據(jù)可應(yīng)用于浙江省土地利用監(jiān)測(cè)，但土地分類(lèi)圖斑的平均面積精度和吻合度尚有一定的差距，需要進(jìn)一步的提高。