馮瑞生，王宇

(大連市勘察測繪研究院有限公司，遼寧大連 116021)

1 概述

1.1 土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測的工作流程

隨著我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，土地資源不足的問題愈顯突出。一方面要維持一定數(shù)量的耕地面積，以保持足夠的糧食供需;另一方面工業(yè)化、城市化的快速推進(jìn)也需要大量的土地來修建廠房、住宅等設(shè)施。只有對有限的土地加以科學(xué)規(guī)劃和合理利用，才能化解這些矛盾，才能實(shí)現(xiàn)和諧、可持續(xù)的發(fā)展。

土地利用是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過程，為了及時(shí)科學(xué)的掌握土地的利用情況，需要對其進(jìn)行動(dòng)態(tài)的監(jiān)測。與其他手段相比，使用遙感方法進(jìn)行土地利用監(jiān)測具有速度快、精度高、范圍廣等特點(diǎn)，并且能為國土資源管理和城市規(guī)劃建設(shè)工作提供基于影像的、可精確測量的、可作為基礎(chǔ)信息的土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測結(jié)果。

土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測的工作流程主要分遙感影像處理、變化信息提取、外業(yè)實(shí)地調(diào)查和最終成果整理四大部分。遙感影像的處理，即把獲取的遙感影像通過正射糾正、圖像融合、色彩調(diào)節(jié)、圖像鑲嵌等技術(shù)方法，處理成帶有真實(shí)地理坐標(biāo)的正射影像。在獲得正射影像后，將其與前一時(shí)間段的土地利用數(shù)據(jù)庫(或者前一時(shí)間段的遙感影像)進(jìn)行對比分析，提取出發(fā)生變化的區(qū)域。外業(yè)調(diào)查主要目的是核實(shí)各類用地變化情況、補(bǔ)充內(nèi)業(yè)遺漏的圖斑，消除提取出的變化信息中的偽變化信息，確保土地利用變化信息的空間位置和屬性的準(zhǔn)確性。內(nèi)業(yè)根據(jù)外業(yè)調(diào)查反饋回的內(nèi)容對之前的判讀結(jié)果進(jìn)行修改、補(bǔ)充，形成最終的監(jiān)測成果。

1.2 RapidEye數(shù)據(jù)介紹

RapidEye衛(wèi)星于2008年8月29日發(fā)射，運(yùn)營商為德國唯一擁有并運(yùn)營衛(wèi)星星座的地理空間信息服務(wù)提供商RapidEye公司，其主要參數(shù)如表1所示。

RapidEye主要參數(shù) 表1

該衛(wèi)星具有5個(gè)多光譜波段，分別為藍(lán)波段(440 nm～510 nm)，綠波段(520 nm～590 nm)，紅波段(630 nm～685 nm)，紅邊波段(690 nm～730 nm)和近紅外波段(760 nm～850 nm)。與其他衛(wèi)星不同的是，Rapideye衛(wèi)星星座由相同軌道，不同相位的5顆衛(wèi)星組成，其最大優(yōu)勢就是重訪周期短，覆蓋范圍大?？梢栽?1 d內(nèi)獲取全球任意地點(diǎn)的影像，日覆蓋范圍達(dá)400萬km2以上，能夠在 15 d內(nèi)覆蓋整個(gè)中國。RapidEye衛(wèi)星是第一個(gè)提供紅邊波段的商業(yè)衛(wèi)星，該波段可監(jiān)測植被變化，為土地分類和植被生長狀態(tài)監(jiān)測提供豐富有效的信息，這種特性非常有利應(yīng)用于土地利用監(jiān)測、土地分類、土地利用動(dòng)態(tài)分析和環(huán)境變化檢測等領(lǐng)域。

2 RapidEye數(shù)據(jù)處理

原始的衛(wèi)星影像僅僅具有初始的坐標(biāo)信息，其精度不符合要求，必須進(jìn)行精確幾何糾正才能使用。

2.1 幾何糾正模型的選取

RapidEye成像方式屬于線陣CCD推掃式成像，目前對這種成像方式比較通用的處理方法為利用有理函數(shù)模型(Rational Function Model，簡稱RFM)進(jìn)行幾何糾正。有理函數(shù)模型用兩個(gè)多項(xiàng)式的比值轉(zhuǎn)換像方和物方的關(guān)系。圖像像素坐標(biāo)(r，c)和像點(diǎn)對應(yīng)的地物點(diǎn)在WGS－84坐標(biāo)(X，Y，Z)的有理函數(shù)模型可表述為:

式中(rn，cn)表示規(guī)則化的像方坐標(biāo)，rn表示行，cn表示列;(Xn，Yn，Zn)表示規(guī)則化的物方坐標(biāo)，X表示經(jīng)度，Y表示緯度，Z表示大地高。

p1，p2，p3，p4為三次20項(xiàng)多項(xiàng)式，4個(gè)多項(xiàng)式共80個(gè)系數(shù)，再加上10個(gè)規(guī)則化參數(shù)，共90個(gè)參數(shù)，被稱為有理多項(xiàng)式參數(shù)(Rational Polynomial Coefficient，簡稱RPC)。這90個(gè)參數(shù)以ASCII文本文件存貯，隨原始影像一起由數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供。需要說明的是，這些得到的RPC參數(shù)并非總是能對影像成像時(shí)刻的空間幾何形態(tài)進(jìn)行精確的近似和模擬，必須添加一些控制點(diǎn)。當(dāng)這些附加的控制點(diǎn)信息可以利用時(shí)，RPC系數(shù)將能在像方空間或者物方空間內(nèi)被進(jìn)一步優(yōu)化，以提供給相應(yīng)的RFM模型更高的定位精度。

2.2 幾何糾正過程及精度分析

為了驗(yàn)證用RFM模型對RapidEye影像進(jìn)行幾何糾正的精度，特選取了一景數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)數(shù)據(jù)位于內(nèi)蒙古自治區(qū)東部，呼倫貝爾市境內(nèi)。高程數(shù)據(jù)來自于ASTER GDEM，控制點(diǎn)從 2.5 m分辨率的SPOT5正射影像上采集，分布比較均勻。該景影像一部分為較平坦的高原和起伏不大的丘陵，另一部分為山地。糾正過程中選取的控制點(diǎn)經(jīng)結(jié)算后殘差如表2所示:

通過以上數(shù)據(jù)可以看出，利用有理函數(shù)模型對RapidEye數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正，控制點(diǎn)殘差可以達(dá)到子像素級(jí)別。將糾正好的正射影像與選擇控制點(diǎn)的SPOT5影像疊加在一起，對比相同地物在兩幅影像上的位置差可以得出:在地勢較平坦的地區(qū)能夠達(dá)到10 m的糾正精度;在山區(qū)等地形起伏較大的地區(qū)受到高程數(shù)據(jù)異常值的影響精度稍差，但也基本可以達(dá)到20 m左右的精度。本試驗(yàn)所在項(xiàng)目要求平原地區(qū)糾正精度為 10 m，山區(qū)糾正精度 40 m，試驗(yàn)結(jié)果符合項(xiàng)目要求，可以采用糾正好的正射影像進(jìn)行后續(xù)處理。

RMF模型正射糾正控制點(diǎn)殘差 表2

2.3 影像的鑲嵌

單景影像受到采集圖像時(shí)掃描寬度的限制，無法覆蓋全部的監(jiān)測區(qū)域。為此必須把糾正好的幾景影像鑲嵌到一起，制作出完整的正射影像。

為了避免鑲嵌時(shí)完整的地物被鑲嵌線割開，或者出現(xiàn)接邊處輕微錯(cuò)位的情況，本次試驗(yàn)采用了手工鑲嵌的方法。通過人工選擇鑲嵌線的位置，并對接邊處影像的色調(diào)、亮度等進(jìn)行微調(diào)，基本達(dá)到了“無縫接邊”的效果，如圖1、圖2所示。

圖2 人工鑲嵌結(jié)果

3 土地利用監(jiān)測

3.1 變化信息提取

目前常用的遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測信息提取方法有兩大類——計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類和人工目視解譯。

不同的地物具有不同的光譜特征，同類的地物具有相似的光譜特征，由不同探測波段組成的多波段數(shù)字圖像是地物特征的量化，遙感影像自動(dòng)分類正是基于影像中所反映的同類地物的光譜相似性和異類地物的光譜差異性的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，根據(jù)遙感影像中各類地物的光譜信息和空間信息進(jìn)行分析，選擇特征，將圖像中每個(gè)像元按照某種規(guī)則或算法劃分為不同的類別，然后獲得遙感影像中與實(shí)際地物的對應(yīng)信息，從而實(shí)現(xiàn)遙感影像的分類。

人工目視解譯是作業(yè)人員通過直接觀察或借助一些簡單工具識(shí)別所需地物信息的過程。這個(gè)過程需要根據(jù)各專業(yè)(部門)的要求，運(yùn)用解譯標(biāo)志和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)，從遙感影像上識(shí)別目標(biāo)，定性、定量地提取出目標(biāo)的分布、結(jié)構(gòu)、功能等有關(guān)信息，并把它們表示在地理底圖上。或者通過已識(shí)別出的地物或現(xiàn)象，進(jìn)行相互關(guān)系的推理分析，進(jìn)一步弄清楚其他不易在遙感影像上直接解譯的目標(biāo)。例如，土地利用現(xiàn)狀解譯是在影像上先識(shí)別土地利用類型，然后再勾畫出不同類型之間的界限。

本項(xiàng)目以新增建設(shè)用地為主要提取目標(biāo)，提取方法為目視解譯。具體過程主要是將上一年度的遙感影像或者土地利用數(shù)據(jù)庫與本年度的RapidEye影像疊加在一起，在GIS軟件中采用人機(jī)交互的方法，勾繪出新增的建設(shè)用地圖斑，并制作出遙感監(jiān)測調(diào)查圖供外業(yè)確認(rèn)。RapidEye數(shù)據(jù)正射影像像素大小為 5 m，項(xiàng)目中要求最小監(jiān)測圖斑為2畝，約合 1 333 km2，約包含53個(gè)像素，一般情況下能夠滿足目視解譯分辨地物的需要?？紤]到遙感監(jiān)測圖的比例尺較小，部分圖斑無法看清邊界，對圖斑所在區(qū)域截取了放大的影像，制作了圖斑之記，方便外業(yè)查看。

3.2 外業(yè)實(shí)地確認(rèn)與后處理

通過外業(yè)調(diào)查獲得的真實(shí)信息，便可以借助于相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料和專題資料對變化信息進(jìn)行后處理，發(fā)現(xiàn)內(nèi)業(yè)判讀出現(xiàn)錯(cuò)誤的地方，以防止錯(cuò)提和漏提土地利用變化圖斑，補(bǔ)充內(nèi)業(yè)無法從影像上獲取的信息。

外業(yè)調(diào)查完成后，根據(jù)調(diào)查結(jié)果對先前解譯提取的土地利用變化圖斑進(jìn)行修改，主要包括:剔除偽變化信息，補(bǔ)充遺漏圖斑，修改變化圖斑等。再制作土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測圖，進(jìn)行土地利用變化相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)匯總等。

4 結(jié)論

RapidEye數(shù)據(jù)具有獲取速度快、覆蓋面積大、處理方法簡單等優(yōu)點(diǎn)，其分辨率和處理后的精度完全滿足當(dāng)前土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測的要求。如何加強(qiáng)RapidEye影像處理過程和信息提取過程的自動(dòng)化水平，降低作業(yè)人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，更快、更好地實(shí)現(xiàn)土地利用遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測是我們今后研究的方向。

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