鄒思遠

摘 要：通過對西安市2013年和2015年Landsat8遙感影像進行預處理，然后運用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?，將影像分為四類：建筑物、植被、水體和裸地，去除小圖斑，再運用多種變化監(jiān)測的方法來反映西安市各區(qū)縣的土地利用情況，最后對變化結(jié)果進行分析，給出合理建議。實驗部分都是在ENVI5.1下完成的。

關(guān)鍵詞：Landsat8 遙感影像 土地利用

中圖分類號：TP751 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）05（b）-0018-02

人類為經(jīng)濟的和社會的目的，通過各種使用活動對土地長期或周期性的經(jīng)營。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，土地的利用狀況發(fā)生了巨大的變化。而對土地進行監(jiān)測是對土地使用情況了解的一個重要環(huán)節(jié)，該文通過兩個時段的Landsat8遙感影像對西安市的土地利用變化情況進行研究，由于研究的是2013—2015年的土地利用情況，故結(jié)果對于西安市的土地利用情況有著清晰的反映，而西安市的土地利用情況也從側(cè)面反映了中國城市化進程的土地利用變化情況，這對于城市管理者進行分析和規(guī)劃有著重要意義。

1 影像的獲取及預處理

西安市的面積有一萬多平方公里，一幅Landsat8影像是不可能覆蓋這么大的范圍，因此影像的拼接是很有必要的。拼接完成后的影像存在顏色分布不均勻，反差大等現(xiàn)象，這時候就需要用到勻光勻色處理，然后對影像進行幾何校正，將其轉(zhuǎn)化到西安80坐標系下。由于拼接好的影像還覆蓋了西安市周邊的區(qū)域，這時候需要通過獲取西安市在西安80坐標系下的矢量圖，通過裁剪獲得西安市以及西安市各區(qū)縣的影像圖。為了提升影像的幾何分辨率，可以引用全色影像，并基于HIS變換將影像的幾何分辨率由30 m提高到15 m。

2 影像的分類

遙感影像可以用基于像素的遙感影像分類，這種分類的方法一般是基于像素的亮度值，分類精度往往不高，因為沒有考慮到象元與周圍象元之間的關(guān)系（如紋理、形狀特征和與周圍景物的聯(lián)系等）。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，基于面向?qū)ο蟮挠跋穹诸愃惴ǖ靡援a(chǎn)生。其核心思想是分類的最小單元是由影像分割而來的圖斑，而不再是單個的像素，可以實現(xiàn)高精度的遙感影像分類和目標提取。面向?qū)ο蟮倪b感影像分類算法的流程是，首先對遙感影像進行分割，再根據(jù)遙感影像分類或目標地物提取的具體要求，檢測和提取目標地物的各種特征（如形狀、大小、紋理、結(jié)構(gòu)、陰影、模式和與周圍景物的聯(lián)系等），從而達到對遙感影像進行分類或目標地物的提取。

由于西安市城市化進程很快，所以建筑物占的面積比例很大，為了使建筑物能夠在選擇訓練樣本時，清晰可見，一般選擇7、6、4波段組合。這個組合特別適用于城市地區(qū)的分類。

從圖1上可以清晰地分辨出建筑物、植被、水體和裸地。

為了使后續(xù)的變化檢測能更好地進行下去，在對前后兩個時相的影像分類應采用相同的分割尺度等。這里采用了MERGE_ALGORITHM Full Lambda Schedule、MERGE_VALUE 80.00、MERGE_BANDS [7，6，4]和TEXTURE_KERNEL_SIZE 3，這些參數(shù)的設置是根據(jù)大量的實驗得來的，事實證明，這樣的分類參數(shù)設置是符合要求的。

3 土地利用情況的變化檢測

遙感動態(tài)檢測就是從不同時期的遙感數(shù)據(jù)中，定量地分析和確定地表變化的特征與過程。它涉及到變化的類型、分布狀況與變化量，即需要確定變化前后的地面類型、界線及變化趨勢，能提供地物的空間分布及其變化的定性和定量信息。

目前，遙感變化檢測技術(shù)大多是針對兩個時相的遙感影像進行操作。根據(jù)處理過程來分，遙感變化檢測方法可分為三類。

3.1 圖像直接比較法

圖像直接比較法是最為常見的方法，它是對經(jīng)過配準的兩個時相遙感影像中像元值直接進行運算和變換處理，找出變化的區(qū)域。目前常用的光譜數(shù)據(jù)直接比較法包括圖像差值法、圖像比值法、植被指數(shù)比較法、主成分分析法、光譜特征變異法、假彩色合成法、波段替換法、變化矢量分析法、波段交叉相關(guān)分析以及混合檢測法等。

3.2 分類后比較法

分類后結(jié)果比較法是將經(jīng)過配準的兩個時相遙感影像分別進行分類，然后比較分類結(jié)果得到變化檢測信息。雖然該方法的精度依賴于分別分類時的精度和分類標準的一致性，但在實際應用中仍然非常有效。

3.3 直接分類法

結(jié)合了圖像直接比較法和分類后結(jié)果比較法的思想，常見的方法有：多時相主成分分析后分類法、多時相組合后分類法等。

當然，檢測方法遠不止這些。但是就該文所研究的內(nèi)容來看，分類后比較法是行之有效的方法。在前面的面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惖幕A(chǔ)上，運用分類后比較法分類的準確度更高，更具說服力。通過對變化影像觀察，可以快速發(fā)現(xiàn)土地利用的變化情況及大小，這對于土地利用監(jiān)管執(zhí)法是很有幫助的。這種土地監(jiān)管的方法可以有效地杜絕腐敗的發(fā)生，并且為土地執(zhí)法提供依據(jù)。

但是，僅僅用分類后比較法的圖像對于土地利用的宏觀分析是遠遠不夠的，只有通過定量分析，才使結(jié)果更具有更深遠的意義，因此，分類后比較法中的結(jié)果輸出面板中，選擇統(tǒng)計類型：像素（Pixels）、百分比（Percent）和面積（Area），選擇路徑輸出結(jié)果是可以定量地對土地利用變化檢測做出一個合理的解釋說明。

4 結(jié)果及分析

由于每個區(qū)的發(fā)展規(guī)劃以及現(xiàn)實條件的復雜性不同，因此，對每個區(qū)的單獨分析是很有必要的。下面就以西安市長安區(qū)為例進行結(jié)果分析，其他各區(qū)縣也可以相同方法進行推測。

從表1中可以看出，四類地物都沒有發(fā)生根本性的變化。原先為建筑物變成裸地占了建筑物中的21.189%，這是因為長安區(qū)位于西安的南郊，發(fā)展較為成熟，也存在較多的城中村。這幾年舊城區(qū)的改造出現(xiàn)了大量的拆遷，這與實地考察是相符的。由于長安區(qū)舊城改造也在進行，所以以前拆遷變成的裸地，擱置久了就覆蓋上了植被，隨著改造完成，這些植被變成了建筑物，故植被變成建筑物的比例占植被總面積的9.799%也是符合實際情況的。2013年的影像是7月份的，此時植被生長最為茂盛，而2015年的影像是4月份的，正處于早春時節(jié)，有些區(qū)域的植被生長不明顯，在影像中判為裸地是很有可能的，所用植被變成裸地占植被的比重的15.923%也是正確的。七水繞長安，這些河流大部分都是流入黃河的，由于七月份是黃河的豐水期，并且夏季是雨季，所以水體變成其他地物也是合乎情理的。而裸地變成建筑物占裸地的比重的7.992%，則是城市化進程的一個重要體現(xiàn)。

5 結(jié)語

面向?qū)ο蟮挠跋穹诸悓τ谕恋乩米兓瘷z測是非常有效的方法，相比于傳統(tǒng)的地籍測量，它的周期非常短，成本低，相對于基于象元的影像分類的土地利用變化檢測，其精度更高。即使這樣，其精度有時還是不能滿足實際的要求，因此提高分類精度是很重要的。

Landsat8影像最后的幾何分辨率可以達到15 m，面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惖姆诸惤Y(jié)果和實際檢驗結(jié)果的符合度很高，故該實驗的結(jié)果是很有說服力。這樣的結(jié)果對于土地檢測、土地執(zhí)法、和土地宏觀調(diào)控是極具參考價值的。面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惖耐恋乩米兓瘷z測最終的結(jié)果與實際的原因相吻合，這進一步說明了該實驗的重要意義。

參考文獻

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