曲宏輝,張舒潔,王正茂,孫中元,劉成杰

(煙臺市自然資源和規(guī)劃局，山東 煙臺 264003)

0 引言

林地變更是實現(xiàn)林地管理“一張圖、一套數(shù)、一盤棋”的主要內(nèi)容[1]，也是森林資源監(jiān)測的重要組成部分[2]。在森林資源監(jiān)測中，遙感技術(shù)發(fā)揮著重要的作用[3-5]。目前，山東省的林地變更工作是以林地“一張圖”為基礎(chǔ)，應(yīng)用前后期的高分辨率遙感影像進行對比分析，判讀區(qū)劃變化圖斑，結(jié)合資料和調(diào)查，確定林地變化情況，從而產(chǎn)出當期林地變更的調(diào)查結(jié)果[6]。

目前實際工作中應(yīng)用的遙感影像主要是由省級監(jiān)測部門下發(fā)給縣級監(jiān)測部門，屬于涉密數(shù)據(jù)。因受地理、氣候、時間等因素的影響，部分地區(qū)的影像分辨率不能達到令人滿意的程度，致使工作人員不能把握準確信息[7]，從而影響林地變更調(diào)查工作的正常進行。

近幾年，Google Earth和天地圖影像已普遍應(yīng)用于各類森林資源監(jiān)測工作[8-11]，尤其在林地變更工作中，Google Earth和天地圖影像的應(yīng)用拓展了影像資源，提高變更工作的準確性和效率[12-15]。但筆者在煙臺市林地變更工作中發(fā)現(xiàn)，由于Google Earth和天地圖影像存在偏移、變形等問題，也會影響林地變更工作的質(zhì)量。該文對Google Earth和天地圖影像進行對比研究，并用校正配準方法對影像進行配準，對Google Earth和天地圖影像在林地變更工作中進行應(yīng)用的精度和可行性進行比較和探討。

1 材料與方法

1.1 Google Earth和天地圖影像簡介

Google Earth是美國谷歌公司開發(fā)的一款大眾化軟件，能提供比較清晰的免費衛(wèi)星影像資源。大部分地區(qū)的影像分辨率為2～4m，部分高清晰度影像的分辨率可達0.5m[8]。

“天地圖”網(wǎng)絡(luò)影像是由國家測繪地理信息局主導(dǎo)開發(fā)大型互聯(lián)網(wǎng)地圖服務(wù)網(wǎng)站，旨在提供權(quán)威統(tǒng)一的地理信息服務(wù)。目前全國大部分區(qū)域可以提供分辨率為0.54m的衛(wèi)星遙感影像等地理信息數(shù)據(jù)[16]。

覆蓋煙臺市Google Earth和天地圖影像皆為高精度影像，能夠滿足煙臺市林地變更調(diào)查遙感判讀的精度要求。

1.2 影像資源的下載

網(wǎng)絡(luò)影像數(shù)據(jù)可使用第三方軟件進行下載。該研究利用水經(jīng)注萬能地圖下載器下載Google Earth和天地圖影像，通過選擇行政區(qū)劃來確定下載范圍。因上級監(jiān)測部門下發(fā)的標準影像的分辨率為0.5m，坐標系為CGCS2000地理坐標系，所以影像下載時，選擇級別19級，分辨率為0.6m，坐標投影選擇CGCS2000高斯投影，格式為TIF。

1.3 影像配準

配準是指同一區(qū)域內(nèi)以不同成像手段所獲得的不同圖像圖形的地理坐標的匹配，主要是建立要校正的圖像于標準影像之間的變換關(guān)系[17]。該文主要是利用ArcGIS軟件對下載的影像進行配準。ArcGIS可提供零階多項式、一階多項式、二階多項式、三階多項式、校正、樣條函數(shù)和投影變換等7種配準方法。其中校正配準是對全局最小二乘擬合局部精度進行優(yōu)化，是由多項式變換和不規(guī)則三角網(wǎng)插值技術(shù)的算法構(gòu)成，至少需要3個控制點[17]。校正配準相比其他配準方法，操作相對簡單，且在局部配準時的精度較高，所以該研究采用校正配準方法。但在實際工作中發(fā)現(xiàn)采用3個控制點進行配準時，影像進度難以滿足林地變更工作的精度要求，為了提高配準后的影像精度，該研究采用10控制點對影像進行配準。配準時控制點的多少決定了其位置計算關(guān)系式中的最高次數(shù)。為了使配準后的圖形各處效果都比較好，必須使控制點選取在圖形各處且分布均勻，特別是邊界、四角要有點[17](表1、圖1)。

圖1 10控制點分布示意圖

表1 10控制點位置信息(m)

1.4 研究設(shè)計

在實際工作中縣級技術(shù)人員一般直接下載縣域范圍內(nèi)的影像，或者直接加載網(wǎng)絡(luò)影像在線服務(wù)。因影像范圍較大，配準難度大，為了提高影像精度，該研究以鄉(xiāng)鎮(zhèn)作為研究對象。從煙臺市選取3個規(guī)模較大的鄉(xiāng)鎮(zhèn)(桃村鎮(zhèn)、郭家店鎮(zhèn)、大辛店鎮(zhèn)，面積分別為27714hm2,23959hm2,25001hm2)、3個中等規(guī)模的鄉(xiāng)鎮(zhèn)(辛莊鎮(zhèn)、龍泉鎮(zhèn)、二十里店鎮(zhèn)，面積分別為11247hm2,10594hm2,10267hm2)、以及3個小規(guī)模鄉(xiāng)鎮(zhèn)(夢芝街道辦事處、黃山館街道辦事處、黃海街道辦事處，面積分別為3353hm2,2731hm2,1379hm2)為研究對象，通過軟件下載相對應(yīng)的Google Earth影像和天地圖影像。

在ArcGIS軟件上建立一個點矢量圖層，以上級監(jiān)測部門下發(fā)的標準影像為基準，在標準影像、Google Earth和天地圖影像上找到同名地物點，建立比對點，使用ArcGIS軟件上的測量工具，分別測量網(wǎng)絡(luò)影像的偏移距離。大鄉(xiāng)鎮(zhèn)和中等鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機驗證50個比對點，小鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機驗證30個比對點，共計驗證390個比對點。

2 結(jié)果與分析

2.1 配準前的各網(wǎng)絡(luò)影像偏移情況

Google Earth和天地圖影像與標準影像相比較的偏移情況見表2。由表2可以看出，Google Earth影像偏移較少，平均偏移1.37m，天地圖影像偏移較大，平均偏移12.75m。根據(jù)《山東省森林資源動態(tài)監(jiān)測信息系統(tǒng)建設(shè)森林資源調(diào)查操作細則》要求，小班區(qū)劃界線與現(xiàn)地界在1∶10000比例尺下偏移不得大于0.2mm[18]，換算為實地偏移即不得大于2m。從平均值看，Google Earth影像可以直接用于林地變更工作。但具體至鄉(xiāng)鎮(zhèn)，桃村鎮(zhèn)的Google Earth影像平均偏移量大于2m，因此，從局部區(qū)域而言，將Google Earth網(wǎng)絡(luò)影像直接用于林地變更工作仍然可能會導(dǎo)致較大偏差。對所有比對點偏移情況進行分析，制作比對點偏移量箱形分布圖(圖2)。

表2 網(wǎng)絡(luò)影像較標準影像的偏移情況(m)

從圖2看，Google Earth影像在各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)均有偏移大于2m的比對點，其中偏移大于2m的比對點占總比對點的比例為16%。經(jīng)計算，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)偏移大于2m的比對點占其總比對點的比例各不相同，具體為桃村鎮(zhèn)42%、大辛店鎮(zhèn)28%、郭家店鎮(zhèn)6%、辛莊鎮(zhèn)8%、二十里店鎮(zhèn)8%、龍泉鎮(zhèn)14%、黃海街道7%、黃山館街道17%、夢芝街道10%。根據(jù)《山東省2016年度林地變更調(diào)查技術(shù)細則》,95%的小班合格即為合格[6]，研究表明，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)大于2m的偏移率均大于5%的不合格率，因此，Google Earth影像不能直接用于林地變更工作。

圖2 Google Earth影像在不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)的比對點偏移量箱形分布圖

從比對點的偏移平均值和箱形分布圖看，配準前Google Earth影像精度要明顯好于天地圖影像，如只是將林地小班圖層疊加到影像查看林地資源現(xiàn)狀和變化情況，可直接使用Google Earth影像資源。但進行林地變更區(qū)劃工作時，兩者均不可以直接使用。

2.2 配準后的Google Earth和天地圖影像偏移情況

對Google Earth和天地圖影像配準后發(fā)現(xiàn)，大規(guī)模的鄉(xiāng)鎮(zhèn)仍然存在偏移大于2m的比對點，小規(guī)模和中等規(guī)模鄉(xiāng)鎮(zhèn)均無偏移大于2m的比對點，具體情況見圖3。

經(jīng)計算，配準后的Google Earth影像大于2m偏移量的比對點占其總比對點的比例，桃村鎮(zhèn)為14%，大辛店鎮(zhèn)為8%，郭家店鎮(zhèn)為8%。配準后的天地圖影像大于2m偏移量的比對點占其總比對點的比例，桃村鎮(zhèn)為8%，大辛店鎮(zhèn)為18%，郭家店鎮(zhèn)為8%，均大于5%的不合格率。因此配準后的Google Earth和天地圖影像不能直接應(yīng)用于林地變更工作。

從圖3看，大規(guī)模的鄉(xiāng)鎮(zhèn)偏移率不合格，而中小規(guī)模的鄉(xiāng)鎮(zhèn)均合格，因中小規(guī)模的鄉(xiāng)鎮(zhèn)面積均在1萬hm2及其以下，而大規(guī)模的鄉(xiāng)鎮(zhèn)均在2萬hm2以上，對大規(guī)模的鄉(xiāng)鎮(zhèn)采取小面積處理，即將3個大鄉(xiāng)鎮(zhèn)分成面積相等的兩部分進行分別配準。配準后的結(jié)果見圖4。

圖3 配準后Google Earth和天地圖影像偏移量箱形分布圖

圖4 配準后的Google Earth和天地圖在大規(guī)模鄉(xiāng)鎮(zhèn)的比對點偏移量箱形分布圖

從圖4看，經(jīng)過小面積處理后的大規(guī)模鄉(xiāng)鎮(zhèn)，配準后的Google Earth和天地圖影像均無偏移量大于2m的比對點。由此可見采用校正配準方法，面積在2萬hm2左右的鄉(xiāng)鎮(zhèn)配準后的影像精度亦不高，面積1萬hm2及其以下的鄉(xiāng)鎮(zhèn)配準后的影像精度較高，在林地變更工作中基本可以直接使用。有研究表明，多項式是常用的精度較高的配準方法，理論上講，任何曲面都能以適當?shù)亩囗検絹頂M合，一般用二次多項式就可以對變形較嚴重的圖形進行糾正，并得到較高的精度，但階數(shù)越高，可校正的變形便越復(fù)雜，所需要的控制點也相對較多。在實際工作中，發(fā)現(xiàn)大范圍影像的配準效果較差，很難滿足林地變更的精度要求。對大區(qū)域的影像應(yīng)如何配準仍需進一步研究。

3 結(jié)論

(1)研究表明，未配準前的Google Earth影像比天地圖影像偏移量較少，天地圖相比Google Earth存在較大的差距[19-20]。

(2)該研究采用的配準方法是校正，需要控制點相對較少，理論上只需要3個控制點，操作相對簡單，但只適用于面積在1萬hm2左右及其以下區(qū)域,對于面積大于2萬hm2的鄉(xiāng)鎮(zhèn)需進行小面積處理，方能使用此配置方法。對于大區(qū)域范圍的影像，如縣域范圍，該研究未做探索。