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        ISO非監(jiān)督法分類在地理國(guó)情監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

        2017-09-13 17:07:31熊文豪伊雨花
        中國(guó)科技縱橫 2017年16期
        關(guān)鍵詞:分類監(jiān)督

        熊文豪 伊雨花

        摘 要:地表覆蓋是地理國(guó)情監(jiān)測(cè)中重要的部分,其主要依賴人工解譯和自動(dòng)人工結(jié)合的兩種方式。ArcGIS具備分類以及矢量處理等強(qiáng)大的功能,本文嘗試用ArcGIS自動(dòng)人工相結(jié)合的方式進(jìn)行地表覆蓋的解譯工作。詳述ArcGIS中ISO非監(jiān)督法分類在地理國(guó)情監(jiān)測(cè)地表覆蓋中的應(yīng)用,分析不同參數(shù)帶來(lái)的影響,并根據(jù)地理國(guó)情監(jiān)測(cè)的要求進(jìn)行具體的實(shí)施流程確定。

        關(guān)鍵詞:地理國(guó)情監(jiān)測(cè);地表覆蓋;ISO非監(jiān)督法分類

        中圖分類號(hào):P237 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1671-2064(2017)16-0249-02

        在遙感影像分類中,根據(jù)是否已知訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù),分類方法分為監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類。非監(jiān)督分類的結(jié)果,只是對(duì)不同類別達(dá)到了區(qū)分,但是不確定類別的屬性,其類屬是通過(guò)事后對(duì)各類進(jìn)行分析后確定的。在地理國(guó)情監(jiān)測(cè)地表覆蓋的解譯中就采用了非監(jiān)督分類,然后人工進(jìn)行再分類。而ArcGIS的分類工具就具備ISO聚類非監(jiān)督分類。本文重點(diǎn)介紹了使用ArcGIS軟件按照地理國(guó)情的要求進(jìn)行影像的分類和處理,以烏梁素海地理國(guó)情監(jiān)測(cè)為例,確定其流程和方法。

        1 數(shù)據(jù)的制作

        烏梁素海主要以挺水植物、沉水植物、浮游植物、水面為主,大部分屬于植物類,通過(guò)影像以及植被特性分析,重點(diǎn)進(jìn)行植物和水面的劃分,最后在植物里區(qū)分挺水植物、沉水植物、浮游植物。這里采用一幅1萬(wàn)的圖幅數(shù)據(jù)25平方公里數(shù)據(jù)的分類,并說(shuō)明參數(shù)不同對(duì)分類的影像[1]。主要流程如圖1所示。

        (1)首先在ArcGIS工具欄中使用影像分類工具,進(jìn)行ISO聚類非監(jiān)督分類。ISO聚類非監(jiān)督分類共包含3個(gè)參數(shù)類數(shù)目、最小類大小、采樣間隔。其中類數(shù)目指要將像元?jiǎng)澐殖傻念悢?shù)目,最小類的大小指一個(gè)有效類中的最小像元數(shù),采樣間隔是指采樣所采用的間隔。因地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)要求矢量數(shù)據(jù)與影像的精度在5個(gè)像元內(nèi),且此次分類最小面積1600平米,為達(dá)到較高的精度要求,最小類大小為300,采樣間隔默認(rèn)10,類數(shù)目分別進(jìn)行10、20、30的分類。經(jīng)過(guò)該分類后獲得的柵格數(shù)據(jù)分別為ISO10、ISO20、ISO30。

        (2)數(shù)據(jù)的矢量化操作。地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為矢量數(shù)據(jù)LCA層,并具備CC及TAG兩個(gè)屬性字段,因此需要轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù),方便后期操作。采用ArcGIS功能“轉(zhuǎn)換工具-由柵格轉(zhuǎn)出-柵格轉(zhuǎn)面”,分別獲得矢量數(shù)據(jù)。地表覆蓋圖斑數(shù)分別如表1所示。

        其中可以發(fā)現(xiàn)隨著分類數(shù)的增加,圖斑數(shù)也聚增,數(shù)據(jù)量會(huì)變的很大,操作時(shí)間會(huì)變長(zhǎng),對(duì)計(jì)算機(jī)內(nèi)存等也有著一定的要求。分類數(shù)的增加,針對(duì)影像的分類也會(huì)更加精細(xì),后期的處理也變得復(fù)雜。

        (3)人工進(jìn)行屬性分類。LCA層中的CC屬性字段代表著地物的分類屬性編碼。因整個(gè)圖幅基本可以劃分為水面、蘆葦,人為的選擇一級(jí)分類進(jìn)行合并劃分為水面1001,其他的為蘆葦0431。在各個(gè)屬性字段中添加CC字符串字段,并根據(jù)grid_code進(jìn)行計(jì)算。ISO10選擇1、2、5類,ISO20選擇1、2、3、5、8類,ISO30選擇1、2、3、4、8、13類,該類分別賦為水面1001。因需要使用邏輯處理,故使用代碼實(shí)現(xiàn),如下:

        If [grid_code]= 1 or [grid_code]= 2 or [grid_code]= 5 Then

        [CC] = “1001”

        else [CC] =”0431”

        end if

        分類數(shù)目增加,分類更加詳細(xì),水面的紋理的區(qū)分更加細(xì)致,需要人為判定哪些類為水面。采用ArcGIS工具“數(shù)據(jù)管理工具-制圖綜合-融合”,針對(duì)同CC的屬性融合。

        (4)數(shù)據(jù)的綜合。自動(dòng)解譯過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的極小面,這是不符合地理國(guó)情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)指標(biāo)的,因此需要進(jìn)行小面的合并操作,分別合并至大面中。蘆葦0431和水面1001的面積指標(biāo)為1600平方米,在地理國(guó)情中面積指標(biāo)可以縮小30%,為1120平米,再次以1120為面積的限定條件。建立CC1字符串字段,將小面積的0431改為1001,小面積的1001改為0431,計(jì)算代碼如下:

        If ([CC] = “1001” And [Shape_Area] <1120) Then

        [CC] = “0431”

        elseif ([CC] = “0431” And [Shape_Area] <1120) Then

        [CC] = “1001”

        end if

        該操作極大的減少了小面積的噪聲,一般進(jìn)行兩次操作后基本不存在極小面積等問(wèn)題,最終三種分類方式的圖斑數(shù)為340,圖斑數(shù)從幾十萬(wàn)到幾百,而且基本將比較明顯的類別區(qū)分出來(lái)。經(jīng)過(guò)劃分后比較三種方式,發(fā)現(xiàn)第2步人工確定分類,極大的影像了分類的精度,此處選擇錯(cuò)誤將導(dǎo)致很多邊界不準(zhǔn)確或?qū)傩藻e(cuò)誤,而隨著分類數(shù)目的增加,確定類的屬性變得困難,但是分類效果會(huì)更理想,尤其對(duì)于比較離散的紋理,ISO30分類效果較好,ISO20、ISO10存在屬性劃分錯(cuò)誤[2]。

        (5)去除齒狀節(jié)點(diǎn)。自動(dòng)解譯是以像元為基礎(chǔ)進(jìn)行分割處理,經(jīng)過(guò)此操作后,邊界齒狀明顯,在地理國(guó)情中要求圖斑節(jié)點(diǎn)數(shù)不能超過(guò)10萬(wàn)個(gè)節(jié)點(diǎn),為了減少節(jié)點(diǎn)數(shù),進(jìn)行簡(jiǎn)化面操作。在ArcGIS工具中“制圖工具-制圖綜合-簡(jiǎn)化面”,簡(jiǎn)化面是在不改變基本幾何形狀的情況下,通過(guò)移除多余的彎曲簡(jiǎn)化面要素。采用POINT_REMOVE簡(jiǎn)化算法,包含兩個(gè)簡(jiǎn)化容差,最大允許偏移量及最小面積,其中最大允許偏移量指轉(zhuǎn)換前后節(jié)點(diǎn)的偏移大小。偏移量設(shè)置的越大形狀改變?cè)酱螅c影像的套和程度越低。因影像分辨率為2米,這里參數(shù)設(shè)置為2至10之間確保精度,當(dāng)偏移量為5時(shí),改變了較多的形狀,邊界存在部分不準(zhǔn)確。經(jīng)測(cè)試3能達(dá)到較好的效果,節(jié)點(diǎn)減少較多且與影像套和效果好。在ArcGIS10.0版本以上簡(jiǎn)化面工具新增了處理拓?fù)溴e(cuò)誤工具,該功能解決了以往簡(jiǎn)化面中存在的大量重疊面以及簡(jiǎn)化面操作。

        (6)最后在此基礎(chǔ)上劃分浮游藻類以及沉水植物,并進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理和檢查工作,解決同普異物等問(wèn)題,確保地理國(guó)情數(shù)據(jù)的精確以及可靠。

        2 結(jié)語(yǔ)

        通過(guò)ISO聚類非監(jiān)督分類極大的減小了工作量,不用人工進(jìn)行面分割處理,提高了效率。在分類過(guò)程中發(fā)現(xiàn)不同的參數(shù)對(duì)自動(dòng)解譯精度有較大的影響,然而分類數(shù)增加電腦的處理時(shí)間會(huì)更長(zhǎng),直接影響到后續(xù)的操作。因此在進(jìn)行某一地區(qū)項(xiàng)目時(shí),因根據(jù)影像情況制定參數(shù)方案,最后進(jìn)行整個(gè)項(xiàng)目區(qū)的處理。

        參考文獻(xiàn)

        [1]蔣好忱,任宏權(quán),秦先鋒,等.eCognition影像自動(dòng)解譯及精度評(píng)定[J].測(cè)繪通報(bào),2015,(10):81-84.

        [2]覃宇,張迅.地表覆蓋自動(dòng)解譯方案在地理國(guó)情普查項(xiàng)目中的應(yīng)用[J].測(cè)繪與空間地理信息,2015,(06):164-166.endprint

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