程 滔，陳會(huì)仙

（1.國家基礎(chǔ)地理信息中心，北京 100830；2.國家測(cè)繪地理信息局地圖技術(shù)審查中心，北京 100830）

地理國情監(jiān)測(cè)中變化監(jiān)測(cè)若干技術(shù)問題研究

程 滔1，陳會(huì)仙2

（1.國家基礎(chǔ)地理信息中心，北京 100830；2.國家測(cè)繪地理信息局地圖技術(shù)審查中心，北京 100830）

針對(duì)地理國情監(jiān)測(cè)中變化監(jiān)測(cè)技術(shù)問題，從基于遙感數(shù)據(jù)的地表覆蓋變化監(jiān)測(cè)與地表形變監(jiān)測(cè)兩個(gè)方面展開研究，綜合分析了各技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和特點(diǎn)。結(jié)合地理國情監(jiān)測(cè)使用的數(shù)據(jù)源以及地理國情普查構(gòu)建的本底數(shù)據(jù)庫成果優(yōu)勢(shì)，總結(jié)了各優(yōu)化算法在地理國情監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用模式和工藝流程，并提出了以分類前直接比較法進(jìn)行地表覆蓋變化監(jiān)測(cè)和以小基線集差分干涉測(cè)量進(jìn)行地表形變監(jiān)測(cè)的技術(shù)路線，為地理國情相關(guān)監(jiān)測(cè)工作提供技術(shù)參考。

地理國情監(jiān)測(cè)；變化監(jiān)測(cè)；地表覆蓋；地表形變；空間分析

地理國情監(jiān)測(cè)涉及的理論知識(shí)密集、技術(shù)融合度高，是測(cè)繪轉(zhuǎn)型與遙感應(yīng)用發(fā)展的新方向，為學(xué)科發(fā)展、理論研究和技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)造了新的空間和機(jī)遇，成為近年來的研究熱點(diǎn)。地理國情監(jiān)測(cè)從概念的提出，到項(xiàng)目逐步實(shí)施和穩(wěn)步推進(jìn)，已經(jīng)越來越受到國內(nèi)、外政府部門和研究學(xué)者的廣泛關(guān)注，其影響力也在不斷增強(qiáng)。在地理國情監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)變化研究方面，遙感技術(shù)是最為經(jīng)濟(jì)有效的手段[1]，本文將主要討論基于遙感數(shù)據(jù)的地表覆蓋變化、地表形變等方面的監(jiān)測(cè)技術(shù)。

1 遙感變化監(jiān)測(cè)研究動(dòng)態(tài)

1.1 地表覆蓋變化監(jiān)測(cè)

基于遙感數(shù)據(jù)的地表覆蓋變化監(jiān)測(cè)，從研究對(duì)象角度，可分為基于像素的變化檢測(cè)和面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測(cè)；從數(shù)據(jù)處理過程角度，可分為分類后比較法和分類前直接比較法[2]。

基于像素的變化檢測(cè)主要是利用各地表覆蓋類型在遙感數(shù)據(jù)中豐富的光譜信息，計(jì)算每一個(gè)像素多個(gè)時(shí)相間的差異，從而提取變化信息。該方法適用于光譜分辨率高的遙感數(shù)據(jù)，在此條件下，其空間分辨率可以適當(dāng)降低，如MODIS、TM等。李月臣[3]等采用TM、SPOT等遙感數(shù)據(jù)，利用不同時(shí)期影像光譜特征值差異提取了土地覆蓋的變化區(qū)域、變化類型等信息。面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測(cè)是隨著遙感數(shù)據(jù)空間分辨率的提高而誕生的新方法。它不僅利用了光譜信息，而且充分利用了高分辨率遙感數(shù)據(jù)紋理、形狀等綜合特征來提取變化信息。首先將遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，計(jì)算各波段光譜異質(zhì)性與形狀異質(zhì)性的綜合特征值，設(shè)置一定的閾值，將遙感數(shù)據(jù)分割為若干對(duì)象；然后計(jì)算每個(gè)對(duì)象多個(gè)時(shí)相遙感數(shù)據(jù)間的差異，從而提取變化信息。該方法在高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)中應(yīng)用較多，如WorldView、IKONOS等。李亮[4]等使用QuickBird遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，提出了一種基于時(shí)空關(guān)系的遙感影像變化檢測(cè)及類型識(shí)別方法，通過影像分割獲取圖斑，利用面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惡蛨D斑比較，獲取變化檢測(cè)結(jié)果。

分類后比較法是運(yùn)用統(tǒng)一的分類體系，對(duì)多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)中的每一時(shí)相數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)分類，通過比較分類結(jié)果直接提取地表覆蓋的變化信息。該方法簡(jiǎn)單明晰，可直接確定地表覆蓋變化發(fā)生的類型，但無法探測(cè)存在于某一種地表覆蓋類型內(nèi)部的細(xì)微變化，且每一單獨(dú)分類中的誤差在空間比較過程中會(huì)被進(jìn)一步放大。分類前直接比較法是通過對(duì)不同時(shí)相遙感數(shù)據(jù)的光譜差異進(jìn)行直接分析，探測(cè)出像素或?qū)ο蟮募?xì)微變化。該方法可避免分類后比較法中分類誤差累積對(duì)變化檢測(cè)精度的影響。

現(xiàn)有的地表覆蓋變化檢測(cè)主要使用距離指數(shù)、相似性指數(shù)等來比較特征差異，并在具體實(shí)現(xiàn)過程中，根據(jù)遙感數(shù)據(jù)和其他專題數(shù)據(jù)的豐富程度，增加必要的維度信息，通過設(shè)置變化檢測(cè)指標(biāo)閾值，判斷區(qū)域地表覆蓋類型是否發(fā)生變化[5]。

基于遙感數(shù)據(jù)的地表覆蓋變化監(jiān)測(cè)，在遙感數(shù)據(jù)處理方面均需進(jìn)行如下處理：①對(duì)基礎(chǔ)資料進(jìn)行處理，主要對(duì)遙感數(shù)據(jù)、控制資料以及DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，統(tǒng)一數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，為遙感數(shù)據(jù)后續(xù)處理提供完整、可靠的基礎(chǔ)資料；②遙感數(shù)據(jù)地形糾正，利用獲取的控制資料，結(jié)合處理后的DEM數(shù)據(jù)，對(duì)不同時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地形糾正；③不同時(shí)相遙感數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，以單一時(shí)相遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)其他時(shí)相遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)；④地表覆蓋變化發(fā)現(xiàn)，采用變化發(fā)現(xiàn)算法從糾正、配準(zhǔn)后的不同時(shí)相遙感數(shù)據(jù)中提取地表覆蓋變化信息；⑤變化信息統(tǒng)計(jì)、分析，利用變化發(fā)現(xiàn)的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)、分析變化地物的類型、范圍、面積等。

很多學(xué)者將以上多種方法進(jìn)行綜合、交叉應(yīng)用，相互補(bǔ)充和驗(yàn)證，取得了較好的效果，這也是基于遙感數(shù)據(jù)的地表覆蓋變化監(jiān)測(cè)的發(fā)展趨勢(shì)。

1.2 地表形變監(jiān)測(cè)

衛(wèi)星雷達(dá)的不斷發(fā)射，為InSAR技術(shù)的應(yīng)用提供了豐富的數(shù)據(jù)源。近些年，InSAR技術(shù)被廣泛應(yīng)用于地表形變場(chǎng)探測(cè)、速度場(chǎng)探測(cè)和地形制圖等領(lǐng)域，在地震形變、地面沉降、山體滑坡等研究中取得了很多重要的應(yīng)用成果[6-7]。然而，常規(guī)InSAR技術(shù)也存在局限性，主要表現(xiàn)為時(shí)間去相干和空間去相干因素導(dǎo)致SAR圖像對(duì)同名像素之間相干性大幅降低，使得適合于作干涉處理的SAR圖像對(duì)數(shù)量受到很大限制。因此，研究學(xué)者提出了一些新的算法，以解決常規(guī)InSAR技術(shù)存在的問題。具有代表性的有Ferretti A等提出的永久散射體InSAR（PSInSAR）算法，該算法主要利用永久散射體目標(biāo)在空間基線距的長度超過臨界基線距的情況下也能保持相干的特性，充分利用長基線距的干涉圖像對(duì)，最大限度地提高數(shù)據(jù)的利用率，實(shí)現(xiàn)InSAR技術(shù)對(duì)低相干區(qū)的地表形變監(jiān)測(cè)。Ferretti A最初利用PSInSAR算法來監(jiān)測(cè)意大利Ancona地區(qū)的滑坡形變。該地區(qū)地表比較穩(wěn)定，年平均運(yùn)動(dòng)速度小于10 mm，但時(shí)間去相干較嚴(yán)重，研究中共使用了34景ERS數(shù)據(jù)，得出結(jié)論為：該地區(qū)滑坡不穩(wěn)定體上PS點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)速度約為3 mm/year[8-9]。

隨著對(duì)PSInSAR算法研究的深入，研究學(xué)者在PSInSAR算法理論的基礎(chǔ)上，提出了一種更為高效的地表形變監(jiān)測(cè)算法，即小基線集干涉測(cè)量（SBASInSAR）算法。該算法的核心思想是利用小基線干涉像對(duì)組合，增大單一主影像條件下干涉紋圖的數(shù)目，降低空間失相干對(duì)干涉紋圖的影響。其與PSInSAR算法的主要區(qū)別在于，它所需要的SAR數(shù)據(jù)數(shù)量稍少一些，且主影像不止一個(gè)，這樣有利于增大干涉紋圖數(shù)目，縮短SAR數(shù)據(jù)獲取周期。SBAS-InSAR算法也是目前InSAR技術(shù)監(jiān)測(cè)地表形變的研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。Casu F[10]等于2005年利用SBAS-InSAR算法測(cè)量了意大利Naples灣和美國LosAngeles的地表形變，并與常規(guī)方法進(jìn)行了比較，證明了其優(yōu)勢(shì)。

基于高相干性散射體的InSAR地表形變監(jiān)測(cè)，在SAR遙感數(shù)據(jù)處理方面均需進(jìn)行如下處理：①時(shí)間序列SAR數(shù)據(jù)配準(zhǔn)；②干涉處理；③輸入外部DEM，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分干涉處理；④獲取時(shí)間序列差分干涉紋圖系列；⑤時(shí)間相干性估算；⑥對(duì)高相干性散射體點(diǎn)進(jìn)行相位解纏；⑦建立分析模型，得到實(shí)驗(yàn)區(qū)形變信息，包括形變量、形變速率等[11]。

2 應(yīng)用模式建議

地理國情監(jiān)測(cè)是一項(xiàng)綜合性強(qiáng)、理論水平高、技術(shù)面廣的項(xiàng)目，在地理國情變化發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)計(jì)、分析技術(shù)體系的構(gòu)建過程中，需要針對(duì)地理國情監(jiān)測(cè)使用的數(shù)據(jù)源以及在地理國情普查階段建成的本底數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容與特點(diǎn)，研究技術(shù)實(shí)現(xiàn)的難點(diǎn)，評(píng)估各項(xiàng)技術(shù)在地理國情監(jiān)測(cè)的適用性，制定相應(yīng)的工藝流程和技術(shù)應(yīng)用模式。

2.1 本底數(shù)據(jù)庫

地理國情監(jiān)測(cè)使用的數(shù)據(jù)源為高分辨率遙感數(shù)據(jù)，一般具有藍(lán)、綠、紅、近紅外4個(gè)波段，具備構(gòu)建NDVI、NDWI等指標(biāo)的條件。

基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的地理國情普查本底數(shù)據(jù)庫，將在第一次全國地理國情普查中建成，主要包括遙感影像數(shù)據(jù)、精細(xì)化DEM數(shù)據(jù)、地表覆蓋數(shù)據(jù)、地理國情要素?cái)?shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、遙感解譯樣本數(shù)據(jù)等，各類數(shù)據(jù)均具有相應(yīng)的元數(shù)據(jù)，并以柵格、矢量、數(shù)據(jù)表等形式存儲(chǔ)，能夠?yàn)樽兓畔⑻崛√峁┴S富的本底數(shù)據(jù)。

2.2 地表覆蓋變化監(jiān)測(cè)

本文在研究過程中，開展了大量實(shí)驗(yàn)工作，通過比較基于不同分辨率的遙感數(shù)據(jù)（30 m分辨率TM、5 m分辨率RapidEye、1．88 m分辨率WorldView2、1 m分辨率航片等）、不同地域（城市、山區(qū)）、不同地表覆蓋類別（水域、植被、建筑區(qū)等）的變化檢測(cè)方法發(fā)現(xiàn)，分類前直接比較法在變化檢測(cè)方面具有很好的適用性，在監(jiān)測(cè)地表覆蓋變化方面具有很好的應(yīng)用潛力，能夠全面地發(fā)現(xiàn)可疑變化信息。

因此，在地理國情監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，可采用分類前直接比較法進(jìn)行地表覆蓋變化信息的提取。在技術(shù)流程方面，結(jié)合本底數(shù)據(jù)庫中的遙感影像數(shù)據(jù)、精細(xì)化DEM數(shù)據(jù)以及地表覆蓋數(shù)據(jù)，可先對(duì)新時(shí)相遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行正射糾正等預(yù)處理；然后將其與本底數(shù)據(jù)庫中的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行精確配準(zhǔn)，通過二者的對(duì)比分析，設(shè)計(jì)變化檢測(cè)指標(biāo)及閾值，得到地表覆蓋變化發(fā)生的空間位置，從而縮小新時(shí)相遙感數(shù)據(jù)的分類范圍；再將其與本底數(shù)據(jù)庫中的地表覆蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊置分析，可得到變化發(fā)生的類型信息。技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 地表覆蓋變化監(jiān)測(cè)技術(shù)流程圖（分類前直接比較法）

地理國情監(jiān)測(cè)使用的數(shù)據(jù)源較多，可根據(jù)實(shí)際情況，對(duì)該方法和技術(shù)流程進(jìn)行優(yōu)化，如增加NDVI、NDWI等維度信息，增強(qiáng)異質(zhì)性，以滿足實(shí)際需要。

2.3 地表形變監(jiān)測(cè)

地表形變的誘發(fā)因素很多，如地震、滑坡、泥石流等自然地質(zhì)災(zāi)害以及地下工程建設(shè)、地下礦產(chǎn)開采、地下水破壞等人為因素。目前，PSInSAR算法在地表形變監(jiān)測(cè)中已經(jīng)產(chǎn)生了社會(huì)效益；然而，由于高分辨率雷達(dá)數(shù)據(jù)價(jià)格昂貴，PSInSAR算法一般至少需要25期數(shù)據(jù)才能得到可靠的計(jì)算結(jié)果，且計(jì)算速度較慢，因此只能在極少區(qū)域得到應(yīng)用，無法全面鋪開。而SBAS-InSAR算法融入了PSInSAR算法思想，且能在15期左右數(shù)據(jù)積累的條件下，計(jì)算得到可靠的結(jié)果。因此，在地理國情監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，可采用SBAS-InSAR算法進(jìn)行地表形變信息獲取；當(dāng)數(shù)據(jù)積累到更多時(shí)，可采用PSInSAR算法進(jìn)行監(jiān)測(cè)，從而能夠兼顧效率與效益，形成適用的監(jiān)測(cè)模式。SBAS-InSAR算法監(jiān)測(cè)地表形變的技術(shù)流程如圖2所示。

圖2 地表形變監(jiān)測(cè)技術(shù)流程圖（SBAS-InSAR算法）

SBAS-InSAR算法在地表形變監(jiān)測(cè)方面表現(xiàn)出較好的適用性，能在地理國情監(jiān)測(cè)中發(fā)揮重要作用。本文歸納總結(jié)的技術(shù)方法，可為地理國情監(jiān)測(cè)項(xiàng)目相關(guān)監(jiān)測(cè)工作提供參考。

3 結(jié) 語

地理國情監(jiān)測(cè)與人們?nèi)粘Ｉ詈蜕鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)，監(jiān)測(cè)內(nèi)容涉及測(cè)繪地理信息行業(yè)的多個(gè)方面，所使用的技術(shù)均為各領(lǐng)域近年來研究得到的最先進(jìn)、最可靠的成果。本文分析了各技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀與特點(diǎn)，總結(jié)了各優(yōu)化算法在地理國情監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用模式和工藝流程；并結(jié)合地理國情監(jiān)測(cè)在普查階段構(gòu)建的本底數(shù)據(jù)庫資源，提出了以分類前直接比較法進(jìn)行地表覆蓋變化監(jiān)測(cè)和關(guān)于小基線集差分干涉測(cè)量進(jìn)行地表形變監(jiān)測(cè)的技術(shù)路線，為地理國情相關(guān)監(jiān)測(cè)工作提供了技術(shù)參考。

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P237

B

1672-4623（2017）01-0005-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.01.002

程滔，碩士研究生，高級(jí)工程師，主要從事地理國情監(jiān)測(cè)技術(shù)研究、地表覆蓋信息提取與變化監(jiān)測(cè)方法研究、攝影測(cè)量與遙感影像數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用開發(fā)等工作。

2015-09-11。

項(xiàng)目來源：地理國情監(jiān)測(cè)專項(xiàng)資助項(xiàng)目（12-ZX-Z02-46）；地理國情監(jiān)測(cè)國家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目（2014NGCM08）。