[摘要]本研究旨在應(yīng)用遙感技術(shù)的衛(wèi)片執(zhí)法對(duì)我國(guó)國(guó)土資源的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，在國(guó)土資源的維護(hù)利用、管理方面發(fā)揮其重要作用。以江西省贛州市茅店鎮(zhèn)為例，利用遙感分類(lèi)技術(shù)對(duì)2016年和2017年兩年的影像數(shù)據(jù)分別進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)和面向?qū)ο蠓诸?lèi)，提取出變化圖斑，再與基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證分類(lèi)的精度，通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證面向?qū)ο蠓诸?lèi)比監(jiān)督分類(lèi)精度更高，分類(lèi)效果更好，為國(guó)土資源執(zhí)法部門(mén)的監(jiān)察工作提供更有效的技術(shù)支持。

[關(guān)鍵詞]面向?qū)ο筮b感影像分類(lèi);監(jiān)督分類(lèi);精度評(píng)價(jià);Kappa系數(shù)

[中圖分類(lèi)號(hào)] F301

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

土地執(zhí)法是利用遙感技術(shù)等對(duì)地觀測(cè)技術(shù)，對(duì)某一地區(qū)某個(gè)時(shí)間段內(nèi)土地利用的變化情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)檢查的過(guò)程。第二次全國(guó)土地調(diào)查時(shí)，土地執(zhí)法檢查中已經(jīng)開(kāi)始利用衛(wèi)星遙感影像對(duì)土地進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，利用遙感技術(shù)對(duì)研究區(qū)進(jìn)行分類(lèi)研究，可以及時(shí)準(zhǔn)確地獲取土地利用狀況及變化情況。對(duì)遙感圖像進(jìn)行分類(lèi)是遙感數(shù)字圖像處理中重要的一環(huán)，分類(lèi)精度的高低將直接影響輸出的結(jié)果，同時(shí)對(duì)執(zhí)法部門(mén)的監(jiān)察工作產(chǎn)生影響。

監(jiān)督分類(lèi)是一種已經(jīng)確定分類(lèi)類(lèi)別，再對(duì)影像的像元進(jìn)行分類(lèi)的方法;面向?qū)ο蟮倪b感分類(lèi)方法是一種將對(duì)象整體作為分析目標(biāo)，以圖像對(duì)象作為影像處理單元進(jìn)行分類(lèi)的方法。面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法有別于監(jiān)督分類(lèi)的地方在于，先將具有相似信息的鄰近像元合成為一個(gè)對(duì)象，再對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)。本文利用影像數(shù)據(jù)分別進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)和面向?qū)ο蠓诸?lèi)，提取出變化圖斑，并與基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證分類(lèi)精度，從而為國(guó)土資源執(zhí)法部門(mén)提供有效的技術(shù)支持。

1 分類(lèi)方法

1.1 監(jiān)督分類(lèi)方法

監(jiān)督分類(lèi)是一種基于已經(jīng)確定好的類(lèi)別樣本去識(shí)別未知類(lèi)別的像元方法。在監(jiān)督分類(lèi)中，訓(xùn)練樣本的質(zhì)量直接關(guān)系到分類(lèi)結(jié)果的好壞，因此訓(xùn)練樣本的選取至關(guān)重要。監(jiān)督分類(lèi)是將影像中所有的像元與訓(xùn)練樣本進(jìn)行比對(duì)識(shí)別，最終把每一個(gè)像元?jiǎng)澐值脚c其最相似的樣本類(lèi)別中，從而完成對(duì)影像所有像元的分類(lèi)。

1.2 面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法

面向?qū)ο笫且环N將對(duì)象整體作為分析目標(biāo)，以圖像對(duì)象作為影像處理單元的分類(lèi)方法。根據(jù)影像的光譜信息和空間信息，結(jié)合中心像元與周?chē)匚锬繕?biāo)之間的聯(lián)系和差異，對(duì)影像進(jìn)行多尺度分割，將同質(zhì)的像元組合成有意義的影像對(duì)象，而非單個(gè)影像像元，再對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)研究，從而實(shí)現(xiàn)地物類(lèi)別信息的自動(dòng)提取。

多尺度分割是一種從多尺度角度對(duì)影像進(jìn)行分割的技術(shù)，它既能自動(dòng)生成影像對(duì)象，又能將這些對(duì)象按照一定的等級(jí)結(jié)構(gòu)聯(lián)接起來(lái)，從而使分割結(jié)果更加適應(yīng)真實(shí)的情況。分割尺度的大小直接決定了多邊形數(shù)量和像元數(shù)量，分割尺度小的對(duì)象層中多邊形數(shù)量多，小尺度的對(duì)象層置于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)底部;分割尺度大的對(duì)象層中多邊形的像元數(shù)量多，對(duì)象數(shù)量則較少，大尺度的對(duì)象層置于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)頂部。對(duì)影像進(jìn)行多尺度分割后，就形成了對(duì)象的多尺度等級(jí)體系（見(jiàn)圖1）。

2 研究數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 研究數(shù)據(jù)概況

本文選取CF-1衛(wèi)星PMS_2號(hào)相機(jī)獲取的贛縣茅店鎮(zhèn)2016年和2017年的兩幅影像作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，CF-1衛(wèi)星分別搭載了兩臺(tái)2m分辨率全色、8m分辨率的多光譜相機(jī)、四臺(tái)16m分辨率多光譜相機(jī)。多光譜數(shù)據(jù)包括藍(lán)、綠、紅和近紅外4個(gè)波段，覆蓋周期（不側(cè)擺）分別是4ld和4d，影像幅寬分別是60KM（2臺(tái)相機(jī)組合）、800KM（4臺(tái)相機(jī)組合）。

分類(lèi)實(shí)驗(yàn)前對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行了幾何校正（全色）、配準(zhǔn)（全色與多光譜）、數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)裁剪等處理。

2.2 研究方法

本次研究采用監(jiān)督分類(lèi)方法和面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法分別對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，并提取出變化圖斑，再分別將監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果、面向?qū)ο蠓诸?lèi)結(jié)果與基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)價(jià)其分類(lèi)精度。

3 分類(lèi)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 監(jiān)督分類(lèi)實(shí)驗(yàn)

在衛(wèi)星遙感影像上，不同的亮度值和空間變化的差異性，是區(qū)分不同地物的物理依據(jù)。采用監(jiān)督分類(lèi)方法對(duì)前后兩個(gè)時(shí)相的遙感影像進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)類(lèi)別為建筑物、道路、綠地、裸地，分類(lèi)樣本數(shù)均大于30，分類(lèi)結(jié)果如圖2所示。

3.2 面向?qū)ο蠓诸?lèi)實(shí)驗(yàn)

對(duì)前后兩個(gè)時(shí)相的影像，選擇合適的分割尺度、緊湊度、顏色因子分別進(jìn)行多尺度分割。并將分割后的影像分為建筑物、道路、綠化、裸地四類(lèi)，再基于樣本對(duì)分割后的影像進(jìn)行面向?qū)ο蠓诸?lèi)。

3.2.1 影像分割

影像分割質(zhì)量的影響因子包括均值因子和分割尺度，均值因子又分為光滑度與緊致度、顏色因子與形狀因子兩對(duì)參數(shù)。適當(dāng)?shù)姆指畛叨炔粌H能將各類(lèi)地物清晰地分開(kāi)，而且不存在過(guò)度分割或欠分割的現(xiàn)象。在本次實(shí)驗(yàn)中，選擇的分割尺度為68。為了有效避免顏色的失真現(xiàn)象，顏色因子和形狀因子分別設(shè)置為0.8和0.2;為了不降低影像的分割質(zhì)量，緊致度和光滑度參數(shù)也不宜設(shè)置過(guò)大，光滑度和緊湊度分別設(shè)置為0.4和0.6，影像分割結(jié)果如圖3所示。

3.2.2 基于樣本的分類(lèi)

分別對(duì)前后兩個(gè)時(shí)相的兩幅影像完成分割后，影像信息的展示不再是以像元為單位，而是轉(zhuǎn)換為對(duì)象。實(shí)驗(yàn)在多尺度分割的基礎(chǔ)上進(jìn)行分類(lèi)，可得到不同時(shí)期同名點(diǎn)的變化信息。再在面向?qū)ο蠓诸?lèi)結(jié)果的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步進(jìn)行目視解樣本對(duì)象的選取，得到面向?qū)ο?目視解譯的分類(lèi)結(jié)果（如圖4）。

3.3 結(jié)果分析與精度評(píng)價(jià)

3.3.1 結(jié)果分析

完成前后兩時(shí)相的監(jiān)督分類(lèi)和基于樣本的面向?qū)ο蠓诸?lèi)后，分別將兩種方法的分類(lèi)結(jié)果與基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)要素類(lèi)進(jìn)行對(duì)比分析，以檢測(cè)不同分類(lèi)方法的精度，并提取變化信息。

3.3.2 精度評(píng)價(jià)

分類(lèi)精度評(píng)價(jià)是指使用同一項(xiàng)指標(biāo)對(duì)兩種及以上分類(lèi)方法的研究結(jié)果進(jìn)行定量分析的過(guò)程。一般地，分類(lèi)精度評(píng)價(jià)的指標(biāo)有Kappa系數(shù)、總體精度、用戶(hù)精度、生產(chǎn)者精度等四個(gè)因子。Kappa系數(shù)反映實(shí)際類(lèi)別與分類(lèi)類(lèi)別的契合程度?？傮w精度反映分類(lèi)結(jié)果的正確程度。用戶(hù)精度指任一類(lèi)別分類(lèi)結(jié)果的正確數(shù)占該類(lèi)別像元總數(shù)的百分比。生產(chǎn)者精度指任一類(lèi)別的分類(lèi)結(jié)果正確數(shù)占該類(lèi)型評(píng)價(jià)參考數(shù)據(jù)像元總數(shù)的百分比。

在本次實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，對(duì)分類(lèi)精度的評(píng)價(jià)采用Kappa系數(shù)作為指標(biāo)。隨機(jī)選取8894個(gè)樣本點(diǎn)，對(duì)分類(lèi)精度進(jìn)行評(píng)價(jià)對(duì)比，精度評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表1、表2。

3.3.3 變化信息提取

本實(shí)驗(yàn)致力于為我國(guó)國(guó)土執(zhí)法監(jiān)察服務(wù)，因此在變化信息的提取側(cè)重于非建設(shè)用地類(lèi)型向建設(shè)用地類(lèi)型的轉(zhuǎn)變。即提取前時(shí)相的裸地、綠化信息和后時(shí)相的建筑物、道路信息，將所提取的前后時(shí)相信息進(jìn)行疊加相減分析，從而提取出變化的范圍。

4 結(jié)論

從監(jiān)督分類(lèi)和面向?qū)ο蠓诸?lèi)的角度出發(fā)，選取CF-1衛(wèi)星PMS_2號(hào)相機(jī)獲取的前后兩時(shí)相影像數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，分別用兩種分類(lèi)方法提取出建設(shè)用地、道路、綠化、裸地等四類(lèi)信息，并對(duì)兩種分類(lèi)方法進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，并提取變化信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，監(jiān)督分類(lèi)的最高分類(lèi)精度為裸地95.72%，Kappa系數(shù)為0.8162，且存在錯(cuò)分的混淆現(xiàn)象。面向?qū)ο蠓诸?lèi)的最高分類(lèi)精度為建筑物95.21%，Kappa系數(shù)為0.8713。針對(duì)本次實(shí)驗(yàn)所研究的數(shù)據(jù)源，面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法總體精度較高，分類(lèi)效果較好，特別是對(duì)建筑物、道路信息精度要比監(jiān)督分類(lèi)的精度高得多，這為國(guó)土資源執(zhí)法部門(mén)的監(jiān)察工作提供更為有效的技術(shù)支持。

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[作者簡(jiǎn)介]鄧懿（1999-），女，東北林業(yè)大學(xué)2017級(jí)地理信息科學(xué)專(zhuān)業(yè)本科在讀。