肖燕玲

(新疆維吾爾自治區(qū)第二測繪院，新疆 烏魯木齊 830000)

基礎(chǔ)地理要素和當前的實際情況存在較大的差異，因此，要加快地理要素更新，才能更好地滿足城市建設(shè)的需要。從當前現(xiàn)有的地理信息要素可知，更新所采用的方法主要是通過糾正衛(wèi)星遙感所產(chǎn)生的影像，結(jié)合作業(yè)人員的目視判讀以及人工修測，收集對應(yīng)的屬性，完成各個要素的更新工作。在實踐中，人們更新生產(chǎn)影像主要是SPOT-5以及WorldView-2，由于該影像受到國外的公司壟斷，因此，需要耗費大量的資金采購，這就導(dǎo)致整個地理要素的更新工作難以實現(xiàn)常態(tài)化。

在這一背景下，我國大力投入資金和人力進行自主研發(fā)。三號測繪衛(wèi)星很好地解決了一些實際問題。

1 衛(wèi)星數(shù)據(jù)與試驗區(qū)域情況

1.1資源三號測繪衛(wèi)星概況這是我國自主研發(fā)的民用測繪衛(wèi)星，簡稱為ZY-3，具有較高的分辨率。該衛(wèi)星在2012年 月份發(fā)射升空。其中，該衛(wèi)星搭載四臺光學(xué)相機，一臺主要是采取地面信息，其分辨率為2.1 m,其中的兩臺處理地面信息，其分辨率是3.6 m，最后一臺是正視多光譜相機，分辨率是5.8 m。獲取多光譜包含近紅外、綠、紅以及藍等比較常見的波段影像信息。影像數(shù)據(jù)實施量化值控制為10位。在實踐中可很好地獲取影像信息，同時也能很好地進行影像實施目視化的判讀以及自動分類等。

1.2試驗區(qū)域概況

本文選擇某地作為試驗區(qū)，試驗面積大約為22 km2。其中，該試驗區(qū)域中存在大量的舊房需要改造，而且新興的小區(qū)也在有序發(fā)展。此外，該地建設(shè)過程中，道路交通等相關(guān)的設(shè)施進行了完善，從影像變化來看，主要的差異十分明顯，需要及時更新。當前已有的地理要素資源，基本是1999年作為基礎(chǔ)資料，該項工作需要在現(xiàn)有的技術(shù)和資源基礎(chǔ)上進行更新。

2 快速更新方法

2.1更新要素

在基礎(chǔ)要素更新時應(yīng)在大量的要素中找到最直接、最典型以及最迫切的要素進行綜合更新。某些要素，例如境界、管線以及自然地名，是難以直接通過影像的方式進行更新。因此，工作人員在實踐工作中進行綜合處理，重點是基礎(chǔ)性的地理要素，同時還需要選擇一些面狀的水系、居民地、橋梁、公路以及城市綠地等，這些要素可以作為城市中十分重要的地理要素，并且結(jié)合這些要素作為本次試驗工作的重點。

2.2更新流程

在本次試驗研究過程中，更新流程可以參照下圖開展工作，見圖1。

圖1 地理要素的更新流程圖

2.3要素的提取與更新

(1)影像的預(yù)處理分析。在影像預(yù)處理過程中，主要涉及的內(nèi)容如下：第一，影像的校正；第二，影像的融合以及裁切等。校正過程中，需要校正多光譜以及全色的影像，參照當前已有的1∶10000比例，同時參考DOM數(shù)據(jù)影像。除此之外，在處理過程中所采用的軟件基本是IKONOS衛(wèi)星，并且可以在RPC的模型中對整個全色影像以及多光譜影像資源綜合校正。校正后，精度達到1∶25000的。最后，就可以裁切出對應(yīng)區(qū)域所需要的影像資源。

(2)針對面狀水系信息的提取以及更新。在處理的過程中，主要借助于遙感影像技術(shù)完成該項工作。首先，要提取水體所采用的方法有如下兩種：第一種是單波段法，第二種是多波段法。采用單波段法處理，主要是結(jié)合近紅外波長可以在水體中出現(xiàn)良好的強吸收特性這一特點開展工作，植被以及干土壤出現(xiàn)強反射性，介質(zhì)特性不同，水體就可以從背景中順利區(qū)分出來。但該方法難以消除整個水體所包含的雜質(zhì)。如果采用多波段法，該方法主要是綜合幾個不同的波段信息可以很好地提取水體，可以通過譜間分析以及比值法進行綜合處理。在譜間分析法中，通常情況下會遇到的問題是提取水體工作之前，其采用的表達式主要是擬合出水體所呈現(xiàn)出波譜曲線。然后采用比值法，則主要是通過水體和其他的地物兩個波段之間所呈現(xiàn)的差異性的特征進行處理。因此，采用比值計算法，還需要能夠在水體背景中很好地凸顯出來，便于水體的反射率在綠波段中進行影像信息的處理。

(3)城市綠地相關(guān)要素的提取。在實踐工作中，可以通過遙感影像技術(shù)進行綜合處理，其中紅外波段和紅色波段可以完整收集城市中大約99%的信息資源。通過這些不同組合的波段反映城市植被信息處理，然后通過定性以及定量的方式綜合評價城市整個植被覆蓋情況、綠地植被的生長狀況以及健康狀況。從當前城市發(fā)展角度看，主要是通過植被指數(shù)的方式提取信息，該技術(shù)在實踐運用過程中已經(jīng)十分成熟。在實踐工作中，常用提取指數(shù)包含如下的內(nèi)容：歸一化的植被指數(shù)(即NDVI)以及比值植被指數(shù)(即RVI)。工作人員在實踐工作中主要采用RVI的方式很好地檢測以及估算城市植物實際生物量，如果城市中的植被覆蓋率小于50%的情況下，此時，RVI中就會出現(xiàn)較低的敏感度；如果整個城市中植被覆蓋度比較高的情況下，RVI技術(shù)所呈現(xiàn)出的敏感度就會比較高。除此之外，NDVI主要是運用在城市植被的生長狀態(tài)以及植被覆蓋率等情況的檢測，在檢測過程中，NDVI低密比較低的情況下，此時就可以通過觀測以及照明幾何所呈現(xiàn)的差異性進行分析，如果隨著密度逐漸增加，此時靈敏度則就會逐漸降低。

由于本文中所選擇的試驗區(qū)域中，城市綠地實際植被覆蓋率良好，所以，在本次試驗過程中，工作人員采用RVI，計算公式如下：

式中：NIR為紅外波段，R為紅波段。

2.4提取與更新精度

本次試驗過程中表明，在完成地理要素更新之后，可以很好地結(jié)合三號衛(wèi)星所需要的精度，即在5個像素范圍中。除此之外，此次試驗中所需要達到1∶25000的比例，也可以很好地和1∶50000這一基礎(chǔ)性的地理要素之間達到更新生產(chǎn)工作的要求，從而保障了更新的精度。

3 資源三號衛(wèi)星影像應(yīng)用的關(guān)鍵問題

在實踐運用過程中，由于城市中出現(xiàn)一些其他的因素的影響，導(dǎo)致衛(wèi)星收集信息過程中出現(xiàn)問題，影響信息的準確性。因此，為獲得邊緣清晰以及背景地物單一的信息，就需對不同的對象進行分類處理，同時提升分辨率，提取結(jié)果可結(jié)合人工方式進行修復(fù)。

4 結(jié)語

結(jié)合上述的試驗區(qū)域分析可知，資源三號衛(wèi)星進行影像作業(yè)，同時結(jié)合半自動化的提取方式，可很好地完成地理要素的更新工作。通過試驗證明：用資源三號衛(wèi)星的開展影像工作，可提升地理要素的更新工作，可行性高。除此之外，對于城市中的水系要素以及綠地要素等，用半自動化的提取方式可很好地進行更新，解決了人工方式所帶來的局限性。因此，今后，工作人員在地理要素的更新及相關(guān)生產(chǎn)過程中可以采用該技術(shù)。