吳鳳敏，鄭稚棚，周 建

（1.重慶市地理信息中心，重慶 401121）

重慶市屬典型的山地地理環(huán)境，區(qū)域地表覆蓋類型變化多樣，地物極其破碎，基礎(chǔ)地理信息中植被構(gòu)面耗時長、工作量大，嚴(yán)重影響了基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的入庫、地理統(tǒng)計(jì)分析以及應(yīng)用范圍，此外，復(fù)雜山地環(huán)境中植被垂直分布差異較大，導(dǎo)致植被構(gòu)面的工作量大、難度高，急需建立一套適應(yīng)復(fù)雜山地環(huán)境背景下的植被快速構(gòu)面程序，以提高基礎(chǔ)地理信息以及地理國情普查自動化、精細(xì)化處理水平。

目前，很多測繪單位生產(chǎn)的基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)中，植被數(shù)據(jù)集均無面狀信息，而是采用地類界線加植被分類符號組合的方式表示。由于地類界線的組成較為復(fù)雜（由道路、水系、居民地、圍欄、 植被界線等要素組成），當(dāng)?shù)仡惤缗c地物重合時，地類界線不重復(fù)采集。因此，基于地類界線構(gòu)面獲取植被要素集面狀信息的工作量很大，需花費(fèi)較多的人力和時間才能完成，不利于進(jìn)行批量化生產(chǎn)。

國內(nèi)測繪行業(yè)將DLG數(shù)據(jù)與高分辨率影像數(shù)據(jù)相結(jié)合進(jìn)行植被數(shù)據(jù)集信息提取以及構(gòu)面的方法還少有研究[1]。為解決DLG數(shù)據(jù)中面狀植被信息難以采集的問題，提出了一種基于高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)和1︰ 5 000 DLG基礎(chǔ)測繪成果數(shù)據(jù)，采用面向?qū)ο蟮姆椒?gòu)建面狀植被信息，然后再結(jié)合DLG現(xiàn)有植被類型點(diǎn)信息，實(shí)現(xiàn)植被面自動構(gòu)面和植被自動賦值，以及對遙感分割結(jié)果進(jìn)行邊緣修復(fù)、光滑等一系列處理，并通過實(shí)驗(yàn)樣圖的生產(chǎn)驗(yàn)證了該工藝流程的可行性及適用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該工藝流程不僅能滿足面狀植被信息生產(chǎn)的精度要求，而且還能提高生產(chǎn)效率。

1 研究區(qū)及技術(shù)路線

研究區(qū)為長壽區(qū)八顆鎮(zhèn)中部，面積約為7 km2。該區(qū)域地物類型較為豐富，包括大面積的水域、林地、耕地以及道路房屋等。研究中所使用的遙感影像為2013年7月 Worldview-2影像，分辨率為0.6 m（含紅、綠、藍(lán)、近紅外4個波段），圖像大小為5 062×3 892像元。研究使用1︰5 000的DLG矢量數(shù)據(jù)作為植被快速構(gòu)面的依據(jù)，該數(shù)據(jù)包括7個線圖層、7個面圖層、1個邊界圖層以及1個點(diǎn)圖層，植被點(diǎn)類型包括耕地（水田、旱地）、果林（橙、蕉、桔、梨、李、枇杷、桃、杏、柚等）、有林地（闊葉林、針葉林和混交林）以及其他植被等。研究技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 研究技術(shù)路線圖

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 遙感影像預(yù)處理

在利用遙感影像結(jié)合DLG數(shù)據(jù)提取植被信息時，由于原始遙感影像的幾何精度、光譜質(zhì)量、區(qū)域范圍、空間分辨率等通常不能滿足既定需求，因此需要對原始遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括幾何糾正、輻射糾正、影像融合、影像拼接和裁剪等，處理結(jié)果如圖2。

圖2 研究區(qū)遙感影像處理結(jié)果

2.2 DLG要素預(yù)處理

為使植被信息提取后的結(jié)果能與現(xiàn)有基礎(chǔ)測繪DLG成果更好地吻合，在進(jìn)行植被數(shù)據(jù)集劃分類型梳理的過程中，主要依據(jù)《重慶市1︰5 000基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫建設(shè)技術(shù)》（2013版）和《重慶市1︰ 5 000基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫建設(shè)技術(shù)設(shè)計(jì)書》進(jìn)行植被信息類型劃分。在類型劃分過程中，首先基于《重慶市1︰ 5 000基礎(chǔ)地理信息入庫數(shù)據(jù)規(guī)定》確定分類的級別和植被類別的名稱，對于通過影像難以提取的要素類型（如行樹、零星樹木）等進(jìn)行適當(dāng)?shù)膭h除處理；對于易混植被要素類型進(jìn)行了合并處理，如稻田、臺田、條田統(tǒng)一分類為稻田；在類型劃分的過程中未增加植被類型和修改植被類型。

通過對DLG中各要素集的分析可以發(fā)現(xiàn)，地表覆蓋的要素集主要有水系、居民地及設(shè)施、交通、植被與土質(zhì)4大類。將DLG數(shù)據(jù)導(dǎo)入到ArcGIS、FME中，提取出植被分類需要利用的線狀要素層，包含交通、水系、居民點(diǎn)及設(shè)施、地類界等各類線狀要素，而植被符號層單獨(dú)作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果修正的參考層。

3 植被構(gòu)面研究

3.1 面向?qū)ο蠓指罴胺诸?/h3>

植被構(gòu)面首先需要基于DLG數(shù)據(jù)對遙感影像進(jìn)行一個粗分割，從而獲取植被面數(shù)據(jù)。研究基于德國的eCognition軟件，采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指畹姆椒?，并且綜合考慮了多尺度分割參數(shù)選擇方法，根據(jù)影像特點(diǎn)對主要的分割參數(shù)波段權(quán)重、分割尺度、光譜因子和形狀因子進(jìn)行合理設(shè)置。在面向?qū)ο蠖喑叨确指钸^程中，為了能更好地規(guī)范eCognition軟件的分割對象塊，使分割對象塊能與已有的DLG數(shù)據(jù)最大程度地吻合，將DLG數(shù)據(jù)中作為植被面邊界要素參與遙感影像分割[2-5]（圖3）。

影像分割完成之后，需要運(yùn)用構(gòu)建規(guī)則集對植被進(jìn)行粗分類，提取植被信息，參與規(guī)則集構(gòu)建的主要指標(biāo)有歸一化植被指數(shù)、歸一化差分植被指數(shù)、增強(qiáng)型植被指數(shù)、綠度比值、紅度比值等[6-11]。

圖3 面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罴胺诸愂疽鈭D

3.2 植被屬性賦值

植被構(gòu)面程序主要是基于ArcGIS軟件平臺進(jìn)行的二次開發(fā)插件，程序首先將植被符號點(diǎn)信息賦給經(jīng)過面向?qū)ο蟮亩喑叨确指詈头诸愄幚淼闹脖幻妗Ｙx值原則為：如果某一植被面范圍內(nèi)只有一種植被類型的符號點(diǎn)，那么就將給植被點(diǎn)屬性賦值給植被面；如果某一植被面范圍內(nèi)有兩種及以上的植被符號點(diǎn)，則將該植被面屬性賦值為“混合植被”。

3.3 植被面規(guī)范化處理

單純利用面向?qū)ο筮b感影像分析技術(shù)所提取出的植被面數(shù)據(jù)，其邊界信息是很不規(guī)則的復(fù)雜面，與實(shí)際的DLG數(shù)據(jù)邊線不能完全套合，存在突出或內(nèi)陷的情況，這樣的植被面并不能滿足DLG植被數(shù)據(jù)構(gòu)面的目的，也難以利用其植被數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的分析、處理。因此必須研究植被面數(shù)據(jù)與已有DLG的自適應(yīng)技術(shù)，研究面向?qū)ο筮b感影像分析中所提取的植被面數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣自適應(yīng)處理的方法，使得植被面邊界能與DLG數(shù)據(jù)相吻合。

植被面規(guī)范化處理包括分割面融合、邊緣化規(guī)范處理、拓?fù)渥詣有薷?個方面。分割面融合程序主要對植被分割面進(jìn)行融合處理，由于影像分割的植被面較為破碎，需要將相鄰的具有相同屬性的植被面合并產(chǎn)生新的植被面；植被邊緣化規(guī)范處理是自動將植被面的各種鋸齒和凹凸不平的地方進(jìn)行規(guī)范化處理，使得植被邊緣與原始的DLG數(shù)據(jù)邊緣全面吻合；拓?fù)渥詣有薷某绦蚴菍Τ晒淖詈笠徊教幚恚軌驅(qū)χ脖粯?gòu)面成果自動進(jìn)行拓?fù)錂z查及修改（圖4）。

圖4 植被快速構(gòu)面處理結(jié)果

3.4 構(gòu)面結(jié)果評價

植被構(gòu)面成果精度評價是指植被構(gòu)面結(jié)果正確的面與植被面構(gòu)面總數(shù)進(jìn)行比較，正確的面所占的百分比就表示植被構(gòu)面精度。根據(jù)1︰5 000 DLG數(shù)據(jù)中植被點(diǎn)及地類界等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了手動構(gòu)面及屬性賦值處理，對比結(jié)果顯示：植被構(gòu)面程序自動構(gòu)面795 個，其中有效面755個，無效面40個。在有效面中，615 個面與1︰5 000地形圖中植被點(diǎn)吻合，140個面錯誤，正確率達(dá)到81.5%。在時間效率方面，利用植被構(gòu)面程序?qū)崿F(xiàn)植被構(gòu)面以及對無效面、錯誤面后續(xù)處理耗時1 d，而人工基于DLG數(shù)據(jù)完成該實(shí)驗(yàn)區(qū)植被構(gòu)面耗時共計(jì)8 d，因此基于程序的植被構(gòu)面效率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人工構(gòu)面效率。

4 結(jié) 語

本文基于1︰5 000 DLG數(shù)據(jù)，充分利用高分辨率遙感影像豐富的光譜、紋理、形狀、空間位置信息，綜合分析對比多種解譯模型的提取效果，建立了相應(yīng)的植被信息提取模型，并基于DLG知識庫發(fā)展了植被邊界規(guī)范化處理算法，形成植被邊界規(guī)范化處理程序，自動提取植被邊界，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜山地環(huán)境下植被的快速、準(zhǔn)確構(gòu)面。研究結(jié)果表明，基于DLG數(shù)據(jù)的植被快速構(gòu)面算法和程序能夠極大地提高植被構(gòu)面的效率，且構(gòu)面準(zhǔn)確。同時，構(gòu)面算法的模塊化生產(chǎn)使得DLG植被構(gòu)面可以進(jìn)行批量處理，也減少了植被構(gòu)面的生產(chǎn)成本。

從植被構(gòu)面結(jié)果看，利用eCognition作簡單的影像分割，再基于影像分割結(jié)果與DLG數(shù)據(jù)結(jié)果，通過ArcGIS植被構(gòu)面程序?qū)崿F(xiàn)植被自動構(gòu)面分類。此植被構(gòu)面分類雖然速度快而且可以批量處理，但是植被的準(zhǔn)確性判斷以及后期錯誤面、無效面處理需要花費(fèi)過多時間，使得在處理效率上不盡人意。因此下一步需要對植被自動構(gòu)面結(jié)果加以分析，確定正確的面就不用在人工檢查以及人工處理，以及提高自動構(gòu)面的正確性，進(jìn)一步減少人工工作量。此外，現(xiàn)有植被構(gòu)面操作步驟過于繁雜，步驟太多，下一步需對現(xiàn)有植被構(gòu)面插件進(jìn)行優(yōu)化，減少操作步驟，以便進(jìn)一步提高構(gòu)面效率。

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