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        海南省瓊海市“三調(diào)”試點(diǎn)更新遙感技術(shù)應(yīng)用研究

        2021-04-13 00:51:00李思捷林小鳳
        資源導(dǎo)刊(信息化測繪) 2021年12期
        關(guān)鍵詞:三調(diào)面向?qū)ο?/a>圖斑

        李思捷 林小鳳

        (瓊海市國土資源信息與測繪中心,海南 瓊海 571400)

        1 引言

        2017 年10 月16 日,根據(jù)《中華人民共和國土地管理法》《土地調(diào)查條例》有關(guān)規(guī)定,國務(wù)院決定自2017 年起開展第三次全國土地調(diào)查[1]?!叭{(diào)”是一項(xiàng)重大的國土資源利用現(xiàn)狀調(diào)查,是充分掌握我國自然資源覆蓋情況、利用現(xiàn)狀信息的重要途徑,可為我國自然資源管理與規(guī)劃工作打下堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。目前,“三調(diào)”工作的開展主要依靠傳統(tǒng)的衛(wèi)星普查、人工詳查、實(shí)地勘察、內(nèi)業(yè)修改等流程[2]。這類方法雖然可以保證一定的精度,但時(shí)效性較低,不能較快獲取地表覆蓋類型的實(shí)時(shí)信息。

        遙感技術(shù)作為一門新興技術(shù),可在遠(yuǎn)距離、非接觸情況下實(shí)現(xiàn)大范圍的對地觀測,應(yīng)用較多的為分類與反演手段。目前,自然資源調(diào)查工作開展了大量遙感應(yīng)用研究,如地理國情普查中的變更信息調(diào)查,會采用國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星影像進(jìn)行人機(jī)交互識別提取,或采用監(jiān)督分類手段進(jìn)行全地貌遙感分類,通過對比不同時(shí)期的分類成果,提取變更信息,最終交付外業(yè)勘察核實(shí)[3]。面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄅc傳統(tǒng)的監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類方法相比,具有較好的普適性。傳統(tǒng)分類方法是針對像元點(diǎn)位進(jìn)行像元信息提取并計(jì)算,得到分類模型從而進(jìn)行遙感填圖[4],易受選取的樣本像元誤導(dǎo)而產(chǎn)生誤差,分類過程中的主觀性操作較大。而面向?qū)ο蠓诸惙椒▌t是對影像先進(jìn)行多尺度分割,針對不同地物采用不同的分割尺度,從而得到各地類的分割圖斑,每個(gè)圖斑都是在分割過程中對臨近像元進(jìn)行聚類分析,將相似性較高的像元分為一類,相似性較低的像元剔除出去,從而得到一個(gè)個(gè)相鄰的分割圖斑[5];在分割圖斑基礎(chǔ)上,套合樣本數(shù)據(jù),進(jìn)行屬性信息附加,然后將圖斑作為樣本,送入面向?qū)ο蠓诸愃惴ㄖ羞M(jìn)行分類模型訓(xùn)練與填圖,最終得到高精度的分類成果[4]。

        綜上所述,本研究選用國產(chǎn)第一顆亞米級衛(wèi)星高分二號(GF2)作為數(shù)據(jù)源,采用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄟM(jìn)行遙感分類研究,通過對比面向?qū)ο蠓诸惥扰c傳統(tǒng)的監(jiān)督分類精度,分析面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄔ诘乇硇畔⑦b感提取的適用性,并與“三調(diào)”成果對比,分析本研究思路在“三調(diào)”工作中的可用性,從而提升“三調(diào)”開展的時(shí)效性[6,7]。

        2 研究區(qū)及原理介紹

        瓊海市是海南省東側(cè)的一個(gè)縣級市,地理位置為東經(jīng)110°7′5"~110°40′50", 北緯18°58′50"~19°28′35"。瓊海市地表類型復(fù)雜,西南地區(qū)多為山地丘陵,東北地區(qū)多為人工建筑設(shè)施,如居民地、道路等,全市衛(wèi)星影像如圖1 所示。

        圖1 瓊海市GF2衛(wèi)星影像

        研究采用的數(shù)據(jù)為GF2 影像,GF2 是我國發(fā)射的第一顆亞米級民用衛(wèi)星,其影像有4 個(gè)波段,涵蓋藍(lán)、綠、紅、近紅外所有可監(jiān)管近紅外波譜范圍。GF2 衛(wèi)星影像幅寬廣、分辨率高,已越來越多地應(yīng)用到地表覆蓋信息遙感提取的研究中[8]。本文選用過境海南省瓊海市的GF2 影像作為研究數(shù)據(jù),采用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄟM(jìn)行試驗(yàn)。相對于傳統(tǒng)的監(jiān)督分類方法,面向?qū)ο髮⑾裨指畛梢粋€(gè)個(gè)圖斑對象,以對象形式進(jìn)行聚類分析,并將對象作為樣本送入分類器,通過層層迭代,獲取最優(yōu)訓(xùn)練模型,最終得到最優(yōu)的分類成果。

        3 結(jié)果分析

        3.1 多尺度分割

        研究采用國產(chǎn)遙感影像處理軟件對GF2 影像進(jìn)行多尺度分割,各地類的分割尺度各不相同,如針對植被覆蓋的山區(qū),分割尺度較小的情況下即可將山地完整分割出來;而針對人工建筑設(shè)施較集中區(qū)域,則要通過多次調(diào)整才能分割提取,如道路、廠房等,通過多次調(diào)整與加大分割尺度,才能將廠房從建筑設(shè)施中分割出來。圖2 為通過多次調(diào)整分割閾值,得到的全要素分類成果,各類地物被分割成細(xì)小的圖斑,且同種地物也存在多種圖斑類型,如圖中的河流水面,造成這種現(xiàn)象的原因是地物類型的特性在影像上存在同物異譜現(xiàn)象,為了避免對后期分類造成誤差,通過調(diào)整分割閾值,將同一地物劃分成多種類型的圖斑。

        圖2 多尺度分割示意圖

        3.2 面向?qū)ο蠓诸?/h3>

        將上述研究得到的分割圖斑,帶入面向?qū)ο蠓诸愃惴ㄖ?。針對同物異譜的地類圖斑,通過樣本標(biāo)注,進(jìn)行屬性附加,劃分同一類地物的二級樣本類型,將所有樣本類型帶入分類器中進(jìn)行分類模型訓(xùn)練與遙感識別,最終得到如圖3 所示的分類成果。

        圖3 面向?qū)ο筮b感提取示意圖

        圖3(a)為采用面向?qū)ο蠓椒ㄟM(jìn)行的地表全要素分類提取成果,各地物類型均有較好識別,且成果圖斑的純凈度較好、完整度較高。圖中的農(nóng)村居民地、山地、耕地、河流水系的邊界都較完整地識別出。面向?qū)ο蠓诸惓晒?,由同物異譜現(xiàn)象劃分的二級分類樣本體系得到的分類成果,通過相似地類融合操作可較便捷地解決,且融合后的成果在影像上與紋理特征高度吻合。

        圖3(b)為傳統(tǒng)的監(jiān)督分類方法進(jìn)行的地表全要素的遙感分類提取的相對最優(yōu)成果,本研究選用的監(jiān)督分類方法為最大似然法、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。由圖可知,傳統(tǒng)的監(jiān)督分類成果較亂,且存在較多的錯(cuò)誤識別現(xiàn)象,如山地植被錯(cuò)誤識別成耕地、河灘灘涂錯(cuò)誤識別成硬化地表等。造成該現(xiàn)象的主要原因是GF2 影像的波段范圍較寬,一個(gè)波段往往涵蓋幾種地物類型的光譜響應(yīng)窗口,造成同物異譜、異物同譜等混淆現(xiàn)象。這在監(jiān)督分類算法中會直接導(dǎo)致識別精度降低,分類成果呈復(fù)雜交錯(cuò)、邊界模糊等特征。

        圖3(c)為“三調(diào)”初始成果的河流水系邊界,通過對比“三調(diào)”成果可知,面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ姆诸惥扰c識別效果更貼近三調(diào)初始成果,相對于傳統(tǒng)的監(jiān)督分類,面向?qū)ο蠓诸惥扔忻黠@提升。

        3.3 精度驗(yàn)證

        研究采用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄟM(jìn)行“三調(diào)”更新遙感試驗(yàn),通過開展面向?qū)ο蠓诸?、監(jiān)督分類試驗(yàn),得到不同的分類結(jié)果。為直觀了解各分類成果的適用性,通過預(yù)留的20%樣本,對各分類算法的成果進(jìn)行精度驗(yàn)證。精度驗(yàn)證的算法為混淆矩陣算法,最終各分類方法的精度如圖4 所示:整體來說,分類精度最高的為面向?qū)ο蠓椒?,即本研究所采用的方法,精度?9.4%;其次是支持向量機(jī),分類精度為87.8%;分類精度最低的為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,這是因?yàn)楸O(jiān)督分類在模型訓(xùn)練時(shí),對混合像元的處理不如面向?qū)ο蠓诸惖?,且對同物異譜、異物同譜情況不能很好地區(qū)分。

        圖4 不同分類器識別精度對比

        4 結(jié)論與展望

        本研究采用首顆亞米級國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星影像GF2,結(jié)合面向?qū)ο蠓诸惙椒ǎ瑖L試進(jìn)行地表覆蓋類型分類識別,以此達(dá)到提升“三調(diào)”地表變化信息更新的時(shí)效性目的。通過研究,得到以下結(jié)論:

        (1)GF2 衛(wèi)星影像在地表覆蓋信息遙感提取中具有較好的適用性,地表覆蓋紋理清晰,辨識度高。

        (2)通過多尺度分割,地表覆蓋類型以圖斑形式完整聚合到了一起,通過調(diào)整分割尺度,完好地解決了同物異譜造成的影響。

        (3)采用面向?qū)ο蠓诸惙椒ǎ暾R別出了地表覆蓋類型、居民地、水系等信息,提取邊界與影像紋理特征高度吻合 ;通過預(yù)留樣本進(jìn)行精度驗(yàn)證,結(jié)果顯示各地類的識別精度均達(dá)到了80%以上,面向?qū)ο蠓诸惙椒ǖ木茸罡摺?/p>

        (4)通過對比傳統(tǒng)的監(jiān)督分類成果、“三調(diào)”初始成果,更加體現(xiàn)出面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄔ诘乇砀采w類型遙感識別的適用性以及本研究思路在“三調(diào)”工作中的可用性。

        研究得到了較理想的成果,但仍存在一定問題:首先,研究選取范圍僅為一個(gè)縣級市,研究成果不一定適用于更廣范圍;其次,研究尚缺乏工程化的應(yīng)用開展,需要在實(shí)際項(xiàng)目中運(yùn)用。

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