王立剛，池淑文

（1.寧夏國土資源地理信息中心，銀川 寧夏 72002）

地理國情普查時點核準變化區(qū)域自動檢測方法

王立剛1，池淑文1

（1.寧夏國土資源地理信息中心，銀川 寧夏 72002）

分析了目前所能采取的地理國情普查變化區(qū)域的檢測方法，介紹了基于影像的變化區(qū)域監(jiān)測流程。由于受到數(shù)據(jù)源的制約，此次時點核準不具備采用遙感解譯軟件直接進行變化區(qū)域識別的條件，提出了一種基于前一階段生產的成果數(shù)據(jù)，結合時點核準影像，利用地理國情要素提取與解譯系統(tǒng)軟件，先對時點核準影像進行監(jiān)督分類，再找出變化區(qū)域的方法，即基于影像變化檢測出變化區(qū)域的方法。

變化區(qū)域檢測； 地表覆蓋分類； 監(jiān)督分類

地理國情普查標準時點核準的主要目標是通過核實從數(shù)據(jù)采集到標準時點階段發(fā)生變化的內容，利用最新時相的衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)并核查到標準時點階段發(fā)生變化的地表覆蓋和地理國情要素，核準各類內容的正確性，補充新增內容，消除普查前階段由于資料時效性和外業(yè)局限性等導致的現(xiàn)勢性參差不齊現(xiàn)象，使普查成果盡可能反映普查標準時點的狀態(tài)。

地理國情普查時點核準區(qū)域變化檢測是利用時點核準影像進行數(shù)據(jù)分類提取，和前一階段生產的數(shù)據(jù)進行比對，檢測出該地區(qū)的地物有無變化，并對變化范圍進行定性。

1 時點核準變化區(qū)域檢測方法介紹

常用遙感影像處理軟件只能對相同數(shù)據(jù)源、時相較為接近的影像進行自動比對，找出變化區(qū)域，而此次地理國情普查前一階段生產使用的大多為0.5 m分辨率影像，而時點核準主要采用2.1 m分辨率的影像，且時相也大多不相同，故此次變化區(qū)域自動監(jiān)測不能用遙感影像處理軟件直接提取變化區(qū)域。針對此次地理國情普查的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，變化區(qū)域檢測可采用普查成果疊加新影像人工檢查變化和基于影像變化檢測識別變化區(qū)域兩種方式，技術流程如圖1所示。

1）普查成果疊加新影像人工檢查變化是利用標準時點核準新影像疊加前階段普查數(shù)據(jù)成果，并對照前階段使用的影像資料，時點核準方案列出的重點內容，選擇目標類型圖斑或要素，逐一對比影像，確定是否發(fā)生變化。

2）基于影像變化檢測識別變化區(qū)域。利用標準時點核準的遙感影像數(shù)據(jù)，采用地理國情要素提取與解譯系統(tǒng)，利用前一階段生產的遙感解譯樣本數(shù)據(jù)和地表覆蓋分類數(shù)據(jù)對時點核準影像進行自動分類，通過自動或人機交互，識別出2個時間之間發(fā)生變化的區(qū)域。

圖1 時點核準變化區(qū)域識別技術流程圖

由于時點核準階段時間緊、任務重，工作量大，傳統(tǒng)的利用普查成果疊加新影像檢查變化區(qū)域需要耗費大量的人力和時間。本文主要研究基于地理國情要素提取與解譯軟件，充分利用前一階段生產的地表覆蓋分類成果數(shù)據(jù)和遙感解譯樣本成果數(shù)據(jù)，實現(xiàn)利用影像變化檢查變化區(qū)域的方法。

2 變化區(qū)域自動檢測實現(xiàn)

基于影像變化檢測識別變化區(qū)域的主要流程是收集新影像資料進行分析、對新影像進行幾何校正、對校正好的影像進行分類和變化區(qū)域識別4個步驟。

2.1 影像資料收集分析

寧夏第一次地理國情普查時點核準使用國普辦下發(fā)的ZY-3、ZY-2和GF-1衛(wèi)星影像，分辨率分別為2.1 m、2.1 m和2.0 m，時相集中在2015年3月和4月，時相和分辨率均滿足國普辦時點核準影像要求。寧夏第一次地理國情普查時點核準數(shù)據(jù)源即為本次研究數(shù)據(jù)源。

2.2 幾何校正

幾何校正就是遙感影像在做解譯前，需要用戶進一步使遙感影像的幾何位置與某種地理坐標系統(tǒng)相符合，并與地圖進行配準[1]，從而使遙感影像的幾何位置與地形圖的投影位置相符合，完成遙感影像的精校正。

由于本研究獲得的資源三號衛(wèi)星遙感影像已經作過幾何粗校正，所以只需要利用之前的地理國情普查控制點數(shù)據(jù)進行影像配準和融合，并在輸出時將2.1 m分辨率重采樣為2.0 m，以滿足相關技術規(guī)定要求。

2.3 遙感影像的分類

遙感影像地表覆蓋分類信息提取過程也是遙感影像的分類過程。常用的遙感分類方法包括人工目視解譯和計算機自動分類兩種[2]。人工目視解譯是根據(jù)地物的光譜、紋理、大小、位置、相關布局等空間特征，結合解譯人員的經驗，提取遙感影像信息的方法，精度較高，但效率較低；計算機自動分類雖然精度相對較低，但是分類效率比較高。

此次研究采用基于統(tǒng)計的遙感分類技術，其核心就是對地物目標的特征分布函數(shù)進行建模解算，從而依據(jù)最小分類風險準則實現(xiàn)圖像中的地物分類。通常將這一過程細分為：數(shù)據(jù)選擇→預處理→樣本選擇→特征提取→地物分類→結果驗證→最終分類結果[3]。其核心就是利用前一階段生產的遙感解譯樣本數(shù)據(jù)來提高計算機分類精度，從而準確地發(fā)現(xiàn)變化區(qū)域。

訓練樣本采集是在影像數(shù)據(jù)校正完成后，將前一階段完成的遙感解譯樣本數(shù)據(jù)提取出來，利用遙感解譯樣本數(shù)據(jù)的樣點坐標（包括X坐標和Y坐標）、方位角和拍攝距離4個字段，計算出樣本點的橫縱坐標。利用GIS軟件，將遙感解譯樣本點坐標展到地表覆蓋分類數(shù)據(jù)上。按照地表覆蓋分類代碼，分別均勻選取10個一級類的遙感解譯樣本點，每個地類選取50個左右，選取原則是選擇有代表性、分布較為均勻的樣點。核對遙感解譯樣本點的CC值與地表覆蓋分類代碼是否一致，如果不一致，不將其作為此次研究的訓練樣本，如果一致，則進行保留。將保留的樣點與時點核準影像進行人工比對，保證樣點所在地的地表覆蓋分類未發(fā)生變化。為了保證分類結果的精度，要求有足夠的選擇正確的訓練樣本，訓練樣本數(shù)量越多，分類精度越高。

依據(jù)建立的分類模板在一定的分類規(guī)則條件下，進行影像分割（鑒于影像分辨率為和地理國情普查最小圖斑要求，經多次實驗，選擇分割尺度為20時效果最佳）。再導入已制作好的訓練樣本點，對圖像像元進行監(jiān)督分類，分類結果如圖2所示。

圖2 地表覆蓋監(jiān)督分類結果圖

利用地理國情要素提取與解譯系統(tǒng)分類精度評價，對分割尺度為20的自動分類數(shù)據(jù)進行評價，精度評價結果達到0.93。

2.4 變化區(qū)域識別

將前一階段生產的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)與自動分類的數(shù)據(jù)導入ArcGIS中，分別將兩期數(shù)據(jù)用Disslove工具按各自的地類編碼合并，處理好后用Intersect工具求兩期數(shù)據(jù)的交集要素，即可生出地類轉移矩陣，找出變化區(qū)域并確定變化后的地類。

2.5 結果評價

此次實驗的監(jiān)督分類數(shù)據(jù)結果正確率和可靠度較高。利用變化區(qū)域自動檢測方法找出變化區(qū)域后與人工進行變化區(qū)域的成果進行比較，不僅無遺漏，而且能夠更詳細地發(fā)現(xiàn)變化圖斑，能滿足地理國情時點核準變化區(qū)域識別需求。

3 結 語

雖然時點核準影像數(shù)據(jù)與前一階段生產所采用的正射影像數(shù)據(jù)源類型不同、時相不同，但是充分利用遙感解譯樣本數(shù)據(jù)和前一階段的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)，選擇恰當?shù)挠柧殔^(qū)和分類方法，使用地理國情要素提取與解譯系統(tǒng)，能夠找出時點核準的變化區(qū)域并進行自動分類，可信度較高。此方法也可用于地理國情時點核準變化區(qū)域發(fā)現(xiàn)和后期的質檢工作，同時，自動分類結果可作為人工分類參考。

由于地理國情普查數(shù)據(jù)采集精度要求較高，找出的變化圖斑不能直接作為成果數(shù)據(jù)引用，還需要人工對變化范圍內的地物進行勾繪，或者對自動分類結果進行編輯。

[1] 高向軍,羅明,張惠遠.土地利用和覆蓋變化（LUCC）研究與土地整理[J].農業(yè)工程學報,2001(4) :151-155

[2] 顏亮.基于 RS 和地學信息圖譜的石河子市土地利用/覆被變化研究及預測分析[D].烏魯木齊：新疆大學, 2008

[3] 唐華俊,陳佑啟,邱建軍,等.中國土地利用/土地覆蓋變化研究[M].北京:中國農業(yè)科學技術出版社,2004

[4] 劉慧平,朱啟疆.應用高分辨率遙感數(shù)據(jù)進行土地利用與覆蓋變化監(jiān)測的方法及其研究進展[J].資源科學,1999(3):23-27

[5] 趙榮,陳丙威.地理信息系統(tǒng)和遙感結合的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].遙感技術與應用,1999(1):31-37

[6] 湯國安,張友順,劉詠梅,等.遙感數(shù)字圖像處理[M].科學出版社,2004

[7] 李艷麗,趙純勇,穆新偉.基于 GIS 與 RS 技術的城市土地利用/覆蓋變化分析[J].水土保持研究,2006,13(3):72-74

第一作者簡介：王立剛，碩士，主要從事地理信息數(shù)據(jù)共享應用和地理國情普查及成果應用研究。

P237

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1672-4623（2016）10-0033-02

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.10.009

閆鳳英，博士，教授，博士生導師，研究方向為居住行為理論、城鎮(zhèn)化與住區(qū)研究。

2016-01-22。