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        地理國情普查中人工分類圖斑的檢驗方法研究

        2016-12-31 00:00:00熊松
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年25期

        摘 要:地理國情是我國國情的一部分,開展全國的地理國情普查是了解我國地理國情的重要手段。文章以武漢市東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)地理國情普查試點數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用遙感影像和普查成果等多源數(shù)據(jù),對人工勾繪的地表覆蓋專題層數(shù)據(jù)進行分析檢驗,為地理國情普查中的人工分類圖斑的準(zhǔn)確性,給出一個可疑圖斑的檢驗方法。

        關(guān)鍵詞:地理國情普查;影像分類;地表覆蓋數(shù)據(jù);圖斑檢驗

        引言

        地理國情普查是我國開展的一項重大國情國力調(diào)查,普查的目的是掌握我國自然和人文地理要素的近況和空間分布情況,為我國開展常態(tài)化地理國情監(jiān)測打下基礎(chǔ)。國情普查中主要數(shù)據(jù)包括地理國情要素數(shù)據(jù)和地表覆蓋分類數(shù)據(jù)兩大數(shù)據(jù)[1]。地表覆蓋分類數(shù)據(jù)反映出了地表的自然地物和人工構(gòu)造物的自然屬性,它是以遙感正射影像為基礎(chǔ),利用采集到的基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)和相關(guān)專業(yè)部門的資料,采用計算機自動分類提取和人工判讀結(jié)合的方式,進行的地表覆蓋類型內(nèi)業(yè)解譯,形成相對應(yīng)的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)。地理國情要素數(shù)據(jù)雖然也是以遙感正射影像為底圖,但是該數(shù)據(jù)參考整合了已有的基礎(chǔ)地理信息、土地使用、資源環(huán)境等資料,通過人工判讀的方法來進行地理國情要素數(shù)據(jù)的生成。地表覆蓋分類數(shù)據(jù)是地理國情監(jiān)測的基礎(chǔ),如何做好地表覆蓋分類數(shù)據(jù)中分類圖斑的檢查,把控好地表覆蓋分類數(shù)據(jù)的成果質(zhì)量,確定是否存在分類錯誤的可疑圖斑,關(guān)系到地理國情普查成果的完整性和準(zhǔn)確性。隨著我國地理國情普查如火如荼的進行,針對普查數(shù)據(jù)中的人工分類圖斑的檢驗方法研究成為了必不可少的一部分。

        1 實驗區(qū)簡介

        武漢市東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)地處長江中部、江漢平原東部,位于武漢市洪山區(qū)、江夏區(qū)境內(nèi),地勢低平,該區(qū)域內(nèi)地物類型主要包括有建筑物及建筑陰影、植被、水域、裸露地等,總面積518.06平方公里。文章實驗使用的高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)為湖北省武漢東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)2013年8月獲取的Pleiades衛(wèi)星影像,武漢市近年來正在進行大規(guī)模城市建設(shè)和發(fā)展,主要表現(xiàn)為舊城區(qū)的改造和新城區(qū)的擴建,因而實時、準(zhǔn)確地提供地表覆蓋類型和地物要素的變化數(shù)據(jù),對于掌握城市發(fā)展進度、變化監(jiān)測具有重要意義。

        2 分類圖斑的檢驗方法

        為了充分發(fā)揮遙感技術(shù)在地理國情普查中的作用,利用地表覆蓋專題層數(shù)據(jù)和高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),進行人工分類圖斑的檢驗研究,確定人工分類圖斑類別是否正確。

        2.1 面向?qū)ο蟮姆诸?/p>

        eCognition是目前商用的遙感影像處理軟件中第一個采用面向?qū)ο蟮姆椒ㄌ崛∵b感信息的軟件,它打破了傳統(tǒng)的面向像元分類的局限性,給出了一種面向?qū)ο蟮姆诸愋滤枷?。文章采用的面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?,是專門針對高分辨率遙感影像的需求而形成的一種分類方法[2]。在運用面向?qū)ο蠓诸愔?,其最小的單位是分割對象,這些對象是由影像中具有相似光譜和紋理特征組成的不規(guī)則地塊,該分割對象的大小由分割尺度的閾值來決定,因此面向?qū)ο蠓诸惪梢詼p少基于像元分類的限制,提高信息提取的準(zhǔn)確率。實驗表明,測試結(jié)果選擇尺度參數(shù)為150的多尺度分割,形狀因子為0.5,緊密度為0.8,能夠使整幅影像的分割到達高度優(yōu)化的結(jié)果;其次,針對人工分類的圖斑數(shù)據(jù)進行植被、水體和其他類的分類實驗,通過研究基于分割對象的光譜特征、紋理特征和形狀特征,選出了最有效的幾類特征(Mean nir、NDVI、NDWI、Brightness、Max diff)作為參考特征進行分類,并通過該特征值來構(gòu)建水體和植被的分類模型樣本,最后通過對該樣本的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,建立規(guī)則集,運用決策樹分類得到了分類的結(jié)果。

        2.2 差異圖斑的檢驗方法

        差異圖斑是指針對同一個影像分割對象,人工勾繪的數(shù)據(jù)屬性與計算機自動分類的數(shù)據(jù)屬性的不一致表述。人工勾繪的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)采集規(guī)范中就大就近的原則,規(guī)定以面積占絕對優(yōu)勢的地類為主,將不滿足面積采集指標(biāo)的類別就大就近合并到面積占絕對優(yōu)勢的類型中。針對上述分析的情況,對人工勾繪的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)進行檢驗,給出了一個判斷分類圖斑是否是可疑圖斑的判斷準(zhǔn)則,即如果地表覆蓋圖斑的類別與專題層屬性類別不一致,并且面積大于400平方米,則可判斷該圖斑存在錯檢或漏檢。

        根據(jù)上述表述的差異圖斑發(fā)現(xiàn)的判斷準(zhǔn)則,首先需要對地表覆蓋的自動分類數(shù)據(jù)和人工勾繪的專題層數(shù)據(jù)運用多邊形與多邊形疊加和邏輯并的運算,就是需要把兩個類別的差異字段導(dǎo)入到Arcgis中參與字段相交計算,在這一步實現(xiàn)的是條件函數(shù)的判斷,自動分類的數(shù)據(jù)中Class_name字段包含有water、vegetation、others三個類別,人工勾繪數(shù)據(jù)中class_name字段也包含有water、vegetation、others三個類別,如表1是兩個字段的條件判斷規(guī)則,其中0表示自動分類圖斑與人工勾繪圖斑屬性相同,1則為兩個屬性不同。

        3 結(jié)束語

        對于我國開展的地理國情普查,能夠展現(xiàn)出各方面變化的時空之間的內(nèi)在聯(lián)系,能夠更好地提供國家規(guī)劃和社會發(fā)展的需要,對國家的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的決策具有重要的實際意義[3]。在進行地理國情普查數(shù)據(jù)的人工解譯過程中,難免會出現(xiàn)解譯不認(rèn)真的時候,由此可能就會出現(xiàn)部分地區(qū)的勾繪錯誤,地表覆蓋數(shù)據(jù)的成果質(zhì)量直接關(guān)系到地理國情監(jiān)測的真實性和可靠性[4],所以針對人工分類圖斑的檢驗是非常有必要的。

        參考文獻

        [1]張玉麗,段東玲,錢楓.吉林省地理國情普查產(chǎn)品的質(zhì)量控制[J].測繪與地理空間信息,2015(38):189-191.

        [2]田新光.面向?qū)ο蟾叻直媛蔬b感影像信息提取[D].北京:中國測繪科學(xué)院,2007.

        [3]張成,張永忠.地理國情監(jiān)測對象與技術(shù)方法研究[D].蘭州交通大學(xué),2014.

        [4]邵金強,羅斐,周銀朋.淺談如何控制地理國情普查項目成果質(zhì)量[J].科技視界,2014(19):339-340.

        作者簡介:熊松(1992-),男,漢族,湖北省武漢市,碩士研究生,工作單位:武漢市江夏區(qū)測繪地理信息院。

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