王云濤，余先川

(1.北京市地質(zhì)研究所，北京 100120;2.北京師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京 100875)

基于地物光譜分析的ASTER巖土類型識(shí)別

王云濤1，余先川2

(1.北京市地質(zhì)研究所，北京 100120;2.北京師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京 100875)

利用遙感數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)不同巖土類型波譜測(cè)試數(shù)據(jù)，以實(shí)測(cè)不同土體反射光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，對(duì)不同沉積環(huán)境、不同粒級(jí)組成的松散土體類型進(jìn)行識(shí)別。研究發(fā)現(xiàn)，ASTER數(shù)據(jù)721波段組合能夠有效識(shí)別不同土體類型，在凸顯不同土體類別的效果最好;ASTER數(shù)據(jù)的平方根拉伸及標(biāo)準(zhǔn)分段拉伸對(duì)不同土體類型的區(qū)分效果最好;通過(guò)對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分變換，發(fā)現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)圖像信息量得到有效集中，增強(qiáng)了圖像的層次感，能夠有效增強(qiáng)圖像信息。

ASTER數(shù)據(jù);地物波譜;巖土類型;信息增強(qiáng);北京

0 引言

對(duì)巖礦光譜及空間分布精細(xì)特征的探測(cè)是高空間與高光譜分辨率遙感的優(yōu)勢(shì)所在(甘甫平，2001)。遙感技術(shù)的發(fā)展與地物光譜特征的研究密不可分，巖土的光譜特征是運(yùn)用遙感方法識(shí)別巖土類型的基礎(chǔ)，遙感技術(shù)的飛速發(fā)展推動(dòng)了對(duì)巖土光譜特征的研究，后者又促使遙感巖性識(shí)別技術(shù)得到深入的發(fā)展(唐蘭蘭等，2006;甘甫平等，2000)。

國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者均對(duì)應(yīng)用遙感技術(shù)進(jìn)行巖土類型識(shí)別進(jìn)行了大量的研究。燕守勛等(2004)分析了多種巖礦光譜分析的技術(shù)方法，李培軍(2004)利用ASTER數(shù)據(jù)進(jìn)行巖性分類，取得較好效果。Clark等(1987)根據(jù)地物吸收光譜特征，從高光譜數(shù)據(jù)中提取并增強(qiáng)這些信息，直接用于巖性識(shí)別;Nahid等(2006)利用ASTER 731波段組合和波段比值圖像能較好的識(shí)別不同的巖性單元和結(jié)構(gòu);Rowan等(2003)利用ASTER數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)匹配濾波處理能夠識(shí)別灰?guī)r和白云巖。

我國(guó)曾開(kāi)展過(guò)多次遙感試驗(yàn)研究，但多以植被覆蓋較少的地區(qū)，研究對(duì)象也以巖石礦物為主，未見(jiàn)針對(duì)巖土類型進(jìn)行的研究。

1 研究區(qū)概況

以北京為研究區(qū)，北京市位于華北平原西北隅，燕山山脈和太行山山脈銜接部位，地理位置為東經(jīng)115°25'—117°30'，北緯 39°26'—41°03'?？偯娣e16 410 km2，其中山區(qū)面積約10 072 km2，占總面積的61.4%，平原面積6 338 km2，占總面積的38.6%(北京市地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開(kāi)發(fā)局，2008)。

在巖土類型分布上，除北部以砂壤質(zhì)為主，其他地區(qū)均以中壤質(zhì)為主，有少量砂壤質(zhì)分布，其中密云、懷柔、昌平地區(qū)有少量砂質(zhì)土壤分布，大興有大量砂質(zhì)土壤分布。

2 研究思路與方法

2.1 研究技術(shù)路線

通過(guò)巖土體波譜測(cè)試，掌握不同巖土體類型的波譜特征，利用不同類型遙感數(shù)據(jù)，在不同波段上對(duì)巖土體的敏感程度的差異，運(yùn)用不同的增強(qiáng)方法，結(jié)合其他非遙感數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)方法，進(jìn)行信息的增強(qiáng)與提取，達(dá)到巖土類型遙感識(shí)別的目的，研究技術(shù)路線見(jiàn)圖1。

圖1 研究技術(shù)路線圖

2.2 研究方法

2.2.1 數(shù)據(jù)收集與分析 本次研究遙感數(shù)據(jù)源選擇了ASTER遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，這種遙感數(shù)據(jù)具有波段多、空間分辨率高、價(jià)格便宜的特點(diǎn)，對(duì)研究城市周邊巖土體類別識(shí)別具有一定的優(yōu)勢(shì)。

研究項(xiàng)目采用FieldSpec Pro FR(350～2 500 nm)便攜式光譜輻射計(jì)對(duì)采集的巖土體樣本進(jìn)行反射光譜測(cè)試。巖土樣本取自北京市不同地貌單元，具有代表性，其中包括卵礫類土、砂類土、黏性土3種(常士驃等，2006)。

2.2.2 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理 (1)大氣校正。大氣校正的目的是消除大氣和光照等因素對(duì)地物反射的影響，廣義上講獲得地物反射率、輻射率或者地表溫度等真實(shí)物理模型參數(shù);狹義上是獲取地物真實(shí)反射率數(shù)據(jù)，用來(lái)消除大氣中水蒸氣、氧氣、二氧化碳、甲烷和臭氧等物質(zhì)對(duì)地物反射的影響，消除大氣分子和氣溶膠散射的影響。本次研究在ENVI軟件下通過(guò)FLAASH模型進(jìn)行ASTER遙感數(shù)據(jù)的大氣校正。

(2)幾何校正。以精度相同或高于影像比例尺的地形圖為基準(zhǔn)圖件，選取適當(dāng)?shù)目刂泣c(diǎn)，采用多項(xiàng)式和三角有限元兩種方法進(jìn)行幾何精糾正，投影方式選用高斯-克呂格投影6°分帶坐標(biāo)系統(tǒng)?？刂泣c(diǎn)應(yīng)均勻分布，選取地形圖和影像中均能正確識(shí)別、定位的明顯地物點(diǎn)上，盡量選擇道路等線形地物交叉點(diǎn)的中心。

(3)圖像增強(qiáng)與變換。利用兩幅均值圖像與光譜角度圖像進(jìn)行彩色合成，合成圖像既反映了巖性光譜的譜形信息，也包含了巖性的反射率信息(王志剛等，1999)。圖像增強(qiáng)與變換的目的是要增強(qiáng)影像效果，將不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些重要信息的特征，抑制不感興趣信息，改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果的圖像處理方法。

波段組合選擇。根據(jù)實(shí)測(cè)波譜特征與遙感影像波段分布進(jìn)行對(duì)比分析，確定不同巖土體最大可能區(qū)分的波長(zhǎng)范圍，選擇適當(dāng)?shù)牟ǘ位虿ǘ谓M合方式，以區(qū)分或識(shí)別不同巖土體類型。

對(duì)比度拉伸。對(duì)最佳的波段組合遙感影像進(jìn)行對(duì)比度拉伸處理，增強(qiáng)巖土類型信息，減弱非巖土類型信息，達(dá)到凸顯不同巖土體類型的目的。選擇不同的對(duì)比度拉伸處理方法，選擇效果最好、與實(shí)際最吻合的處理方法。

圖像變換。對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像變換。主成分分析在信息提取中是一種最基本而又非常有效的圖像處理方法(張滿郎，1996)，本次研究采用了對(duì)ASTER數(shù)據(jù)的主成分變換。主成分變換，是對(duì)一個(gè)多光譜圖像進(jìn)行變換矩陣進(jìn)行線性組合，產(chǎn)生一個(gè)新的多光譜圖像，變換后的影像信息量主要集中在前面的波段上，信噪比加大，噪聲相對(duì)較少，而后面的波段基本為噪聲。

3 巖土類型遙感識(shí)別技術(shù)研究

3.1 巖土波譜曲線分析

ASTER數(shù)據(jù)在波長(zhǎng)350～2 500 nm范圍內(nèi)，只有可見(jiàn)光近紅外、短波紅外9個(gè)波段，其他波段均為位于實(shí)測(cè)光譜范圍內(nèi)，波段分布與不同土體類型反射光譜曲線關(guān)系見(jiàn)圖2。

圖2 ASTER波段分布及巖土波譜曲線

從圖2中可以看出，ASTER數(shù)據(jù)各波段中，B1、B2、B3波段上卵礫類土同其他類土反射光譜差距最大，其他波段上無(wú)明顯差異;砂類土、黏性土反射光譜曲線十分相近，但隨著波長(zhǎng)增加，兩者差距有增大趨勢(shì)，在ASTER波段中B4—B9波段之間兩者差值較大。

3.2 波段組合選擇

ASTER數(shù)據(jù)包括9個(gè)可用波段，對(duì)9個(gè)波段進(jìn)行最大值、最小值、平均值、方差統(tǒng)計(jì)(表1)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)值發(fā)現(xiàn)，信息量最大的波段是B1、B2、B3，即可見(jiàn)光部分，從可見(jiàn)光到中遠(yuǎn)紅外波段，其信息量都呈逐漸減少的趨勢(shì)。

表1 ASTER影像統(tǒng)計(jì)表

為凸顯不同土體類型信息并保留圖像最大信息量，保證影像實(shí)際效果，根據(jù)地物波譜曲線特征，選擇巖土信息量大、信息差異大的波段進(jìn)行組合和對(duì)比分析(圖3)。通過(guò)各ASTER數(shù)據(jù)各波段RGB組合對(duì)比發(fā)現(xiàn)，321波段組合可有效識(shí)別卵礫類土，721波段組合可對(duì)不同土體類型進(jìn)行識(shí)別，對(duì)區(qū)分卵礫類土、砂類土及黏性土方面效果最好，其他波段組合均對(duì)不同土體類型有所反應(yīng)，但效果較差，或反應(yīng)不同土體界線較差，或信息丟失嚴(yán)重。

綜上所述，ASTER多波段組合增強(qiáng)中，721波段RGB組合在凸顯研究區(qū)不同土體類別的同時(shí)，能夠最大限度保留影像的豐富度，是最佳選擇。

3.3 對(duì)比度增強(qiáng)

多波段組合增強(qiáng)研究表明，ASTER數(shù)據(jù)對(duì)不同土體類型的區(qū)分效果較好，在對(duì)比度增強(qiáng)研究中，利用ASTER數(shù)據(jù)721波段組合，進(jìn)行不同程度的數(shù)據(jù)拉伸試驗(yàn)，并做效果對(duì)比，尋找最適合土體類型識(shí)別的遙感數(shù)據(jù)拉伸方式，探究識(shí)別巖土遙感信息的技術(shù)。ASTER數(shù)據(jù)721波段組合各種對(duì)比度拉伸效果見(jiàn)圖4。

通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，在識(shí)別卵礫類土上，各種拉伸方法均可有效識(shí)別，卵礫類土均呈高亮反映;在區(qū)分砂土與黏土上，平方根拉伸區(qū)分效果最好砂類土呈灰色調(diào)，黏性土呈綠色調(diào)，標(biāo)準(zhǔn)分段拉伸及高斯拉伸區(qū)分效果稍差。

3.4 圖像變換分析

ASTER數(shù)據(jù)可用波段有9個(gè)，對(duì)這9個(gè)波段進(jìn)行主成分變換，對(duì)前3個(gè)主成分分量進(jìn)行RGB組合如下。

結(jié)果顯示，經(jīng)過(guò)主成分變換，圖像信息得到有效集中，研究區(qū)各巖土類型的信息凸顯效果也得到增強(qiáng)。研究區(qū)土體粒徑分級(jí)效果明顯，卵礫類土圖像亮度較高，經(jīng)主成分變換后呈現(xiàn)橘紅色，砂類土圖像亮度次之，經(jīng)主成分變換后呈現(xiàn)黃色或淺黃色，而黏性土圖像亮度較暗，多表現(xiàn)為暗色調(diào)。

3.5 分類精度評(píng)估

對(duì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)影像進(jìn)行監(jiān)督分類，并使用總體分類精度和Kappa系數(shù)2種精度評(píng)價(jià)方法對(duì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)效果進(jìn)行精度評(píng)估。將ASTER影像用監(jiān)督分類的方法計(jì)算分類精度(表2)。

表2 ASTER分類結(jié)果混淆矩陣

從混淆矩陣可以看出，巖石與卵礫類土的識(shí)別率正確率最高，粉質(zhì)黏土次之，黏土最低。黏土部分被錯(cuò)分為粉質(zhì)黏土，是因?yàn)檫@一區(qū)域二者光譜差異較小，圖像特征相似。

利用精度統(tǒng)計(jì)工具，對(duì)兩個(gè)分類結(jié)果進(jìn)行了粗略的總體精度和Kappa系數(shù)估計(jì)，隨機(jī)產(chǎn)生了30個(gè)點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)靠人工判讀與計(jì)算機(jī)分類相比較得到一個(gè)總體精度和Kappa系數(shù)(表3)。Kappa系數(shù)更能描述出數(shù)據(jù)的一致性，能夠更好地評(píng)價(jià)分類結(jié)果。典型地區(qū)的分類結(jié)果Kappa系數(shù)可以達(dá)到0.6～0.8，說(shuō)明可以較為有效地提取不同土體類型的信息。

圖3 ASTER數(shù)據(jù)各種RGB波段組合示意圖

表3 精度評(píng)估

4 結(jié)論

(1)通過(guò)將遙感數(shù)據(jù)通地物實(shí)測(cè)波譜數(shù)據(jù)相結(jié)合，對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，能夠有效識(shí)別不同地物信息，尋找遙感數(shù)據(jù)識(shí)別地物信息的關(guān)鍵技術(shù)方法。

(2)ASTER數(shù)據(jù)721波段組合能夠有效識(shí)別

不同土體類型，在凸顯不同土體類別的效果最好;ASTER數(shù)據(jù)的平方根拉伸及標(biāo)準(zhǔn)分段拉伸能夠有效增強(qiáng)識(shí)別各種土體類型的效果，對(duì)不同土體類型的區(qū)分效果最好;通過(guò)對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分變換，發(fā)現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)圖像信息量得到有效集中，增強(qiáng)了圖像的層次感，波段組合及對(duì)比度拉伸沒(méi)有能夠區(qū)分土體類型的部分地區(qū)也出現(xiàn)了不同土體的指向性特征，說(shuō)明主成分變換能夠有效增強(qiáng)圖像信息。

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Identification of soil types from ASTER image based on spectral analysis

WANG Yun-tao1，YU Xian-chuan2

(1.Beijing Institute of Geology，Beijing 100120，China;2.College of Information Science and Technology，Beijing Normal University，Beijing 100875，China)

By making use of enhanced remote sensing data and on the basis of measured reflectance spectrum of different geotechnical species，the authors achieved type identification of loose soils which composed of different grain sizes in different depositional environments.The study found that，ASTER data with band combination of 721 could effectively identify the different geotechnical species with the best effect in highlighting different geotechnical species.Besides，ASTER image enhancement by square root stretching，standard segment stretching and principal component analysis application could effectively enhance the image information and improve the identification accuracy.

ASTER data;Object spectrum;Soil types;Information enhancement;Beijing

TP274

A

1674-3636(2012)01-0054-06

2012-01-06;編輯：陸李萍

國(guó)家高科技研究發(fā)展計(jì)劃(2007AA12Z156);國(guó)家自然科學(xué)基金(40672195，41072245);北京市自然科學(xué)基金(4102029)

王云濤(1983— )，男，工程師，主要從事遙感地質(zhì)處理與分析，E-mail：229248781@qq.com

10.3969/j.issn.1674-3636.2012.01.54