舒慧勤，方俊永，魯鵬，顧萬發(fā)，王瀟，張曉紅，劉學(xué)，丁蘭坡

(1.中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院,北京 100094；2.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049；3.河南省科學(xué)院地理研究所,鄭州 450052；4.鄭州市文物考古研究院,鄭州 450000)

0 引言

高分辨率遙感影像信息豐富，地物的幾何結(jié)構(gòu)和紋理信息明顯，可在較小的空間尺度上觀察地表的細(xì)節(jié)變化，揭示地面調(diào)查難以觀察到的細(xì)微特征。因此，借助于高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)對考古遺址進(jìn)行無損探測，初步預(yù)測遺跡分布信息，為田野考古勘探提供目標(biāo)區(qū)域，減少工作量和成本，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。

早期高分辨率傳感器的研制與應(yīng)用主要是在軍事領(lǐng)域，以大比例尺遙感制圖和對地物的分析和人類活動(dòng)的監(jiān)測為目的，20世紀(jì)90年代以后才逐漸進(jìn)入商業(yè)和民用領(lǐng)域的范圍，并迅速地發(fā)展起來[1]。隨后QuickBird[2-5]，IKONOS[6-8]和KeyHole[9-11]等一系列高分辨率衛(wèi)星影像也被應(yīng)用在考古研究中。但在現(xiàn)有的高分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)中，Corona歷史影像因具有較早的成像時(shí)間，能夠復(fù)原早期遺址面貌[12]，且其具有高空間分辨率，能夠探測遺址潛在遺跡信息[13]，研究土地歷史地貌覆蓋變化[14]，解決偏遠(yuǎn)地區(qū)的考古調(diào)查[15]而廣泛應(yīng)用于考古研究中。且通過Corona衛(wèi)星的立體像對建立數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)和數(shù)字正射影像(digital orthophoto map,DOM)可以對遺址的地形地貌進(jìn)行詳細(xì)分析[16]。Google Earth歷史影像是研究遺址過去景觀的高分辨率數(shù)據(jù)的關(guān)鍵來源，它能提供非常高分辨率遙感衛(wèi)星影像，空間分辨率可達(dá)到0.5 m，盡管不提供多光譜信息，但可結(jié)合不同時(shí)間、傳感器和分辨率的影像識別遺跡特征，不僅能夠檢測到很小的考古遺址影像特征[17-19],也可用于分析考古遺址的歷史動(dòng)態(tài)變遷，繪制遺址結(jié)構(gòu)地圖[20-22]，進(jìn)行大規(guī)模的遺址調(diào)查并精確定位[23-24]。

長期實(shí)驗(yàn)研究表明，航空熱成像和高光譜成像技術(shù)可以揭示遺跡特征[25-26]，但技術(shù)障礙很大程度上阻礙其在考古領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。近年來，無人機(jī)技術(shù)和攝影測量圖像處理軟件(如Agisoft PhotoScan，Pix4Dmapper等)的快速發(fā)展極大提高了無人機(jī)遙感影像對遺址空間考古的探測能力。如Casana等[27-28]系統(tǒng)介紹了無人機(jī)熱成像技術(shù)應(yīng)用于考古的原理和方法，實(shí)例研究驗(yàn)證了無人機(jī)熱成像技術(shù)在揭示考古遺址夯土建筑、灰坑、溝渠等遺跡的能力；Madeleine等[29]利用無人機(jī)熱紅外影像分析了伊利諾斯州國家草原村莊的居住面積，發(fā)現(xiàn)了六邊形遺跡特征。高光譜成像技術(shù)則提供了探測目標(biāo)的連續(xù)光譜采樣，在識別地表覆蓋細(xì)小類別差異、遺址構(gòu)成物質(zhì)成分差別等方面提供幫助，因此對于識別不同年代和成分的遺址類型有重大作用[1]，如Syed[30]等表明在干旱地區(qū)利用無人機(jī)高光譜影像能夠提高作物標(biāo)記檢測率，增強(qiáng)考古遺址識別精度，揭示人眼和標(biāo)準(zhǔn)攝影難以發(fā)現(xiàn)的埋藏考古遺跡。但由于高光譜數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量大，相鄰波段冗余度高且噪聲多，不利于提取影像特征，最小噪聲分離(minimum noise fraction，MNF)能在保留原始影像最大信息量的前提下，降低譜帶間的相關(guān)性和噪聲，被廣泛應(yīng)用于輔助解釋高光譜數(shù)據(jù)，增強(qiáng)考古弱信息，提取更多的遺跡特征[31-33]。

本研究主要是利用高分辨率無人機(jī)熱紅外、高光譜影像和多源多時(shí)相Corona，Google Earth歷史影像對河南省鄭州市滎陽市廣武鎮(zhèn)內(nèi)的平陶城城址進(jìn)行影像特征的精細(xì)識別。對遺址疑似遺跡進(jìn)行解釋，評估其埋藏結(jié)構(gòu)的保存程度，并對遺址內(nèi)的遺跡分布和類型進(jìn)行分析，根據(jù)識別結(jié)果初步重建遺址空間結(jié)構(gòu)，為進(jìn)一步深化對遺址遺跡的考古發(fā)掘提供更多線索和新的視角。

1 研究區(qū)概況

平陶城因與歷史上著名的虢國關(guān)系密切而倍顯科學(xué)價(jià)值和歷史價(jià)值。漢朝滎陽縣建立，原虢都地方定名為“虢亭”，延續(xù)到北魏時(shí)期，又名為“平陶城”。據(jù)《水經(jīng)注·濟(jì)水》載：“索水又東逕虢亭南，應(yīng)劭曰：‘滎陽故虢國也’，今虢亭是矣。司馬彪《郡國志》：‘縣有虢亭’，俗謂之平咷城?！薄洞笄逡唤y(tǒng)志·河南開封府》云：“平桃城在滎陽縣東南。”由此可見，漢代的平咷城，當(dāng)即東虢故城，地望與平陶城址所在區(qū)域一致[34]。平陶故城所建年代不詳，但是在城址始建之前就曾有過商代聚落存在，并且是東虢國的重要城邑。據(jù)初步考古調(diào)查平陶城城址地理坐標(biāo)為E113°27′14.05″，N34°52′29.58″，海拔約為110 m(圖1)，位于河南省鄭州市滎陽市，黃河支流枯河以南，北臨廣武山，南距索河4 km?？莺右阅系貐^(qū)地勢平坦，適宜耕種居住，是以遺址地表多為農(nóng)田，地表植被受耕種活動(dòng)影響，冬春季節(jié)主要以種植小麥為主，夏秋季節(jié)主要以種植玉米、谷子、紅薯為主，高粱有少量種植。但由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的急劇發(fā)展和城鎮(zhèn)村莊的不斷擴(kuò)張，遺址周邊環(huán)境較為復(fù)雜。研究區(qū)西北角、西南角和東南角均有村落，北邊、西邊和南邊少部分有花卉種植大棚，其東邊為高速公路，連霍高速、鄭云高速等交匯于此。

圖1 研究區(qū)地理位置示意圖Fig.1 Location of the study area

2 數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

2.1 歷史遙感影像

歷史影像是研究遺址早期面貌的重要數(shù)據(jù)來源，研究收集了高分辨率Corona影像和Google Earth歷史影像庫中的數(shù)據(jù)。影像參數(shù)見表1。

表1 多源高分辨率遙感影像信息Tab.1 Multi-source high-resolution remote sensing image information

作為第一個(gè)太空衛(wèi)星偵察計(jì)劃，Corona衛(wèi)星于1958年部署，結(jié)合了傳統(tǒng)航空照片的高分辨率和易讀性，Corona影像還含有多時(shí)相、覆蓋范圍廣等優(yōu)點(diǎn)。1960—1972年，使用了不同鎖眼衛(wèi)星系統(tǒng)獲得了大量不同分辨率的清晰圖像，這些圖像直到1966年才解密，可在美國地質(zhì)調(diào)查局網(wǎng)站(https://earthexplorer.usgs.gov/)的解密項(xiàng)目中獲得。本文獲取了1962年4月18日到1970年12月4日覆蓋研究區(qū)域共8景鎖眼遙感衛(wèi)星的高分辨率圖像，它保存了中國大規(guī)模的土地利用結(jié)構(gòu)變化前的遺址地表景觀。獲取的Corona單景影像被切割為4小塊，研究區(qū)域僅位于每景影像中的一小塊，屬于黑白的全景攝影測量影像，沒有投影和坐標(biāo)信息，存在全景畸變，需要進(jìn)行幾何校正。研究中使用ArcGIS軟件，以2003年6月12日無偏移的Google Earth歷史影像為基準(zhǔn)，通過詳細(xì)對比，選取多個(gè)明顯不變的地物點(diǎn)作為地面控制點(diǎn)對Corona影像進(jìn)行了幾何精糾正。

Google Earth是一個(gè)虛擬的全球地圖服務(wù)，包含幾種不同空間分辨率的衛(wèi)星圖像，目前也廣泛應(yīng)用于考古研究。Google Earth地圖服務(wù)2013年提供了歷史衛(wèi)星影像的下載服務(wù)，數(shù)據(jù)庫收錄了WorldView-1/2/3，PleiadesA/B，GF-1和QuickBird等衛(wèi)星數(shù)據(jù)。本文獲取了不同時(shí)間和來源的歷史影像(表1)，這些歷史影像是無偏移的以GCS_WGS_1984為坐標(biāo)系的RGB彩色圖片。Google Earth數(shù)據(jù)主要應(yīng)用于辨別相對較小的考古遺址所表現(xiàn)出來的考古特征，并驗(yàn)證Corona影像的識別結(jié)果。

2.2 低空無人機(jī)遙感影像

無人機(jī)影像數(shù)據(jù)拍攝于2020年4月30日，采用Y12多旋翼無人機(jī)(參數(shù)見表2，圖2(a))安裝TAU640熱紅外相機(jī)和推帚式成像光譜儀(圖2(c),(d))，選擇在天氣晴朗的時(shí)間段起飛并排除信號干擾物，在無人機(jī)起飛前，使用飛行控制系統(tǒng)設(shè)定好航向、航線和高度(圖2(b))。無人機(jī)搭載13 mm熱紅外相機(jī)定焦鏡頭，光譜波段在8～14 μm范圍內(nèi)，飛行高度為150 m，在9:00—11:00獲取的無人機(jī)熱紅外影像地面分辨率為0.3 m。高光譜數(shù)據(jù)采集前，需在地面進(jìn)行高光譜相機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)黑白板輻射校正，在光照強(qiáng)度最好的12:00—14:00時(shí)間段內(nèi)采集數(shù)據(jù)，無人機(jī)飛行高度120 m，光譜波段400～1 000 nm，波段數(shù)300余種，地面分辨率0.1 m。

表2 無人機(jī)主要參數(shù)Tab.2 Main parameters of UAV

(a)無人機(jī)飛行平臺 (b)無人機(jī)航線規(guī)劃

利用Pix4DMapper軟件對航空獲取的3 218張航空熱紅外相片進(jìn)行拼接處理，無人機(jī)獲取影像時(shí)，有自帶的定位定向系統(tǒng)(positioning and orientation system,POS)數(shù)據(jù)，內(nèi)容包含有經(jīng)緯度、高度、航向偏角、鏡頭朝向等參數(shù)。處理過程主要包括：①將拍攝得到的無人機(jī)原始raw格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為jpg格式，并進(jìn)行篩查和剔除無用相片；②建立測區(qū)并設(shè)置坐標(biāo)系及相機(jī)參數(shù)，導(dǎo)入POS數(shù)據(jù)和控制點(diǎn)文件；③基于POS數(shù)據(jù)和相片空間位置信息，建立飛行區(qū)稀疏點(diǎn)云，進(jìn)而根據(jù)地面控制點(diǎn)生成帶有精確空間信息屬性的密集點(diǎn)云；④基于密集點(diǎn)云生成飛行區(qū)域內(nèi)3D格網(wǎng)和空間紋理信息；⑤基于空間紋理信息自動(dòng)處理生成數(shù)字表面模型(digital surface model,DSM)和DOM。高光譜原始影像存在幾何畸變，利用專用的可視化采控軟件和模塊實(shí)現(xiàn)基于POS數(shù)據(jù)的系統(tǒng)幾何糾正。

3 研究方法

3.1 遺跡特征遙感解譯標(biāo)志

埋藏于地表以下的遺跡遺物通過改變土壤含水量、化學(xué)物質(zhì)、致密度等在遙感影像上形成獨(dú)特的土壤標(biāo)記，而因土壤性質(zhì)改變，植被生長與分布情況發(fā)生異常，使植被高度、密度和色彩出現(xiàn)差異，這些差異在遙感影像上都有各自的表現(xiàn)特征，從而成為判斷地下遺跡或現(xiàn)象的植被標(biāo)志。

古河道、墓葬、灰坑等遺跡含腐殖質(zhì)較多，營養(yǎng)成分高，較周圍土壤色調(diào)較深，且能夠促進(jìn)植被長勢，在遙感影像上表現(xiàn)為正植被標(biāo)記。古道路等夯土建筑致密性強(qiáng)、含水率低，影響植物根系生長，作物長勢較差，表現(xiàn)為負(fù)植被標(biāo)記,若覆蓋在裸地下，則表現(xiàn)為影像像元亮度值較高。如圖3所示，穿過平陶城城址的古道路在多源高分辨率數(shù)據(jù)中均體現(xiàn)為筆直條帶狀，色調(diào)與周圍土壤有明顯差別。由此可見夯土建筑在影像中通常呈色調(diào)較淺的條帶狀，紋理特征也比較明顯。殘存于地表之上的遺跡會(huì)呈現(xiàn)出一定的微地貌特征，如殘存的城墻在傾斜太陽光線的照射之下，其陰影的明暗、形狀、大小和組合方式能清晰地反映出遺跡特征，由前視相機(jī)和后視相機(jī)形成的立體像對能體現(xiàn)出城墻、高臺立體信息，有利于進(jìn)行觀測和勾繪。通常情況下考古目標(biāo)具有較規(guī)則的幾何形狀，但是由于遺跡特征受到周圍環(huán)境干擾，不同時(shí)間、溫度、天氣等都會(huì)造成遺跡特征表現(xiàn)不明顯，為了減少遺跡特征識別誤差，當(dāng)多幅影像中出現(xiàn)相似的遺跡標(biāo)志才被認(rèn)為是異常區(qū)域，對比分析解譯法能夠減少由于影像質(zhì)量、偶然因素等造成的誤差。

圖3 古道路遺跡遙感解譯標(biāo)志Fig.3 Sign of remote sensing interpretation of ancient road remains

3.2 遺跡特征增強(qiáng)分析方法

研究中對收集的多源高分辨率遙感影像進(jìn)行輻射校正、幾何糾正等預(yù)處理，為便于信息辨識和特征提取，進(jìn)一步對影像進(jìn)行增強(qiáng)，不考慮圖像質(zhì)量下降的原因，通過抑制建筑和植被的干擾，將感興趣的考古目標(biāo)突出。研究采用交互式直方圖拉伸、sobel邊緣檢測算法和假彩色增強(qiáng)、最小噪聲分離(minimum noise fraction，MNF)變換等方法來強(qiáng)調(diào)考古目標(biāo)與周圍環(huán)境的差異，以提取潛在的遺跡特征信息。

MNF是基于兩個(gè)連續(xù)主成分變換旋轉(zhuǎn)的線性變換，第一次變換用于分離和重新調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中的噪聲，濾波處理后得到噪聲協(xié)方差矩陣CN，將其對角化進(jìn)行變換：

(1)

式中：I為單位矩陣；U為特征向量組成的正交矩陣。當(dāng)變換矩陣P應(yīng)用于影像數(shù)據(jù)X時(shí)，通過Y=PX變換，將原始影像投影到新的空間，變換后的噪聲數(shù)據(jù)只有最小的方差且波段間無相關(guān)。第二次是對噪聲數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)主成分變換，以將噪聲與數(shù)據(jù)分離，從而最大化信噪比。公式為：

DD-adj=VT(PTCDP)V，

(2)

式中：CD為影像X的協(xié)方差矩陣；V為由特征向量組成的正交矩陣。

經(jīng)過上面兩個(gè)步驟處理，數(shù)據(jù)空間被分為2部分，一是與較大特征值和相對應(yīng)的特征圖像相關(guān)；一是與近似相同的特征值以及占主導(dǎo)地位的圖像相關(guān)。MNF變換有助于發(fā)現(xiàn)高光譜數(shù)據(jù)集中的考古作物標(biāo)記，這是因?yàn)樗梢宰R別表面變異性變化，可以有效檢測植被差異。

4 結(jié)果與分析

4.1 平陶城城廓空間分析

城墻作為城市、城池和城堡的抵御外侵防御性建筑，主要有墻體和城門兩個(gè)基本要素，絕大多數(shù)城墻外圍還有護(hù)城河。據(jù)考古研究，平陶城城址作為周代重要城邑，形態(tài)初步推測為方形，即四周城墻長度大致相等，城墻和道路都是用夯土建造，夯土高度密實(shí)且分層。Google Earth 2019年影像(圖4(a))顯示現(xiàn)存的城墻主要有北墻大部分和東墻北段，其余各段已蕩然無存。圖4(b)，(c)表示即使是城市更迭、覆滅，仍有部分墻體殘存，實(shí)地考察發(fā)現(xiàn)，北墻殘高2～3 m左右，西北角較為高大，高約5 m，東墻一般殘高2 m左右，寬約1 m。經(jīng)5%的線性高斯增強(qiáng)后的Corona影像(如圖4(d)所示)可以觀測到城墻的大致形狀及城墻坍塌后遺留的痕跡。東墻北段和南墻的陰影標(biāo)記顯示墻體高于地表；北墻大部分墻體也存在，但是由于墻內(nèi)側(cè)有建筑物存在，墻體顯示不明顯；東墻南段仍有長條脊?fàn)罹€存在；西墻破壞最嚴(yán)重，周代城邑大多為方形，西邊直線道路與三邊墻體形成方形的空間格局，可推斷出西邊墻體與道路重合。使用Corona影像的Sobel邊緣檢測算法得出的邊緣和紋理信息可識別出平陶城城址的城墻輪廓(圖4(e))。圖4(a)和圖4(d)對比分析發(fā)現(xiàn)，在20世紀(jì)60年代以前遺址已經(jīng)遭到了不可逆轉(zhuǎn)的破壞，之后土地覆蓋發(fā)生了巨大的變化，耕地結(jié)構(gòu)也隨著改變，最明顯的是南城墻東段坍塌嚴(yán)重，地表不復(fù)存在，影像上依稀能看到痕跡(圖4(f)和圖4(g))，箭頭顯示的條帶狀負(fù)作物標(biāo)記都表明了南城墻遺址的存在。

(a)綜合分析 (b)部分北墻東段城墻遺跡 (c)部分東墻北段城墻遺跡 (d)Corona顯示城墻輪廓 (e)Sobel識別城墻輪廓

(f)2011年GoogleEarth歷史影像疑似東段南城墻負(fù)作物標(biāo)記 (g)2013年GoogleEarth歷史影像疑似東段南城墻負(fù)作物標(biāo)記

(h)Corona疑似圓形角臺遺跡 (i)假彩色疑似圓形角臺遺跡 (j)疑似角臺區(qū)域已建寺廟

在城墻的西北處，即北城墻和西城墻交匯處，墻體有明顯的不連續(xù)性，北墻西端有明顯的高臺凸出(圖4(d))，圖4(h)中高臺形狀呈現(xiàn)圓形。據(jù)《周禮·考工記》：“宮隅之制，以為諸侯之城制?！敝艽鷷r(shí)期的都城建筑工藝中，在城墻轉(zhuǎn)角處會(huì)建方形或圓形角臺，并規(guī)定“宮隅之制七雉，城隅之制九雉”，即指角臺高度較城墻高二丈。平陶城初步考古調(diào)查也發(fā)現(xiàn)現(xiàn)存城墻西北角較其他城墻高，非監(jiān)督分類、Sobel邊緣檢測和平均值的波段組合能夠增強(qiáng)高臺異常區(qū)顏色，圓形結(jié)構(gòu)更為清晰(圖4(i))。然而疑似為角臺的異常區(qū)域現(xiàn)今已建房屋，已無法進(jìn)行進(jìn)一步識別與驗(yàn)證(圖4(j))。

城門是一座城市的重要節(jié)點(diǎn)，由于平陶城考古研究有限，在已有的勘探和發(fā)掘資料中，沒有任何關(guān)于城門的資料。遺痕分析法[35]可以幫助我們尋找疊壓在地表之下的古代城址，“遺痕”即古代城市的城垣、河湖、街道和大型建筑所遺留的痕跡，它反映了城市本身的歷史變化，可以根據(jù)分析現(xiàn)代城市中所遺留的古代城市痕跡，復(fù)原被埋在地下的古代城市的平面規(guī)劃和布局[36]。城門作為城邑出入通道在城市交通中占有重要位置，并影響著城的格局，城門與城門之間有一定的緊密聯(lián)系。古代的城墻雖然殘破、但仍高高立于地上，因此只有城門附近進(jìn)出方便，這些都會(huì)對居民生活、道路建設(shè)等產(chǎn)生影響。從道路制圖(圖5)中可以看出，北墻、南墻和東墻分別存在缺口，且每個(gè)缺口都有道路穿過。此外，南北缺口的位置是對稱的，中間有一條筆直道路連接。東墻缺口是北墻和南墻道路向東走向的交匯處，缺口位置處于東墻的正中心。因此，根據(jù)遺痕分析法推斷這3個(gè)缺口為平陶城城門的地點(diǎn)。然而由于破壞嚴(yán)重，西門的具體位置未能被發(fā)現(xiàn)。平陶城城址規(guī)模較小，推測城門的數(shù)量也少，研究中發(fā)現(xiàn)的缺口數(shù)量和位置可以與城墻形成很好的對應(yīng)，增強(qiáng)了識別出的城門的可信度。綜合以上分析結(jié)果，可以認(rèn)為平陶城城址為方形，西北角有一角臺，東、南、北墻各有一城門。

圖5 平陶城城址疑似城門大致位置Fig.5 The approximate location of the suspected gate of Pingtao City

4.2 無人機(jī)熱紅外及高光譜圖像異常區(qū)域分析

通過對無人機(jī)熱紅外影像判讀，發(fā)現(xiàn)一長方形的疑似遺跡靶區(qū)，長約44 m，寬約10 m，西邊和北邊線性特征明顯，在熱紅外影像中表現(xiàn)為異常亮值，東邊和南邊線性特征不連續(xù)(圖6)。為了突出溫度差異點(diǎn)，對熱紅外影像進(jìn)一步增強(qiáng)處理，將高通濾波圖像、低通濾波圖像和原圖像進(jìn)行RGB組合(圖6(b))，影像信息層次感增加使異常亮值表現(xiàn)更為明顯。在Google Earth歷史影像庫中的RGB圖像中該特征表現(xiàn)不明顯(圖6(c))，而1963年的Corona影像(圖6(d))表現(xiàn)出來的長方形特征的陰影標(biāo)記位置與熱紅外影像的大致相同，可推斷出它們是同一個(gè)遺跡。對它們的位置進(jìn)行分析顯示，從多時(shí)相的遙感影像中確認(rèn)此遺跡位置沒有發(fā)生明顯的土地利用改變，地表覆蓋在過去的幾十年間變化較小，主要為耕地(圖6(e))。說明該長方形靶區(qū)形成較早，可能與平陶城城址有關(guān)。基于以上的假設(shè)，通過分析它與平陶城城墻和城門之間的距離和方位來推斷此遺跡類型。它與東城門之間的距離約為整個(gè)城址的1/3，正中心正對東城門，由此推斷，此長方形或?yàn)楣糯ㄖ贰？脊艑W(xué)家們從地表散落的陶罐上發(fā)現(xiàn)有戳印的“平陶稟(廩)陶”、“平兆用器”等東周陶文，推斷出當(dāng)時(shí)可能設(shè)有工官管理的制陶作坊，實(shí)地考察也從遺址地表收集到小而多的陶片(圖6(f))。由于是官營作坊，其規(guī)模大、等級高，據(jù)其規(guī)模和位置推測，此長方形房基有可能是當(dāng)時(shí)的制陶作坊遺跡。

(a)熱紅外長方形特征疑似遺跡 (b)彩色合成長方形特征疑似遺跡 (e)異常區(qū)域地表現(xiàn)狀

相對于高光譜原始譜帶，通過應(yīng)用MNF獲得補(bǔ)充信息，比應(yīng)用主成分變換更易于視覺分析遺跡特征,因?yàn)橹鞒煞肿儞Q對噪聲比較敏感，當(dāng)遙感影像的噪聲過大時(shí)第一分量的信噪比降低導(dǎo)致降維效果變差，MNF旨在通過將一組相關(guān)變量通過信噪比大小轉(zhuǎn)換為一組新的不相關(guān)變量來消除頻譜冗余信息或噪聲并突出圖像中的信息頻譜變化的過程。利用MNF處理后的航空高光譜影像中(圖7)，第一成分包含了最大的信息量(圖7(a))，隨著維數(shù)的增加，影像質(zhì)量逐漸下降。通過高光譜最小噪聲分離分析，可以對研究區(qū)的一些影像特征進(jìn)行突出顯示，發(fā)現(xiàn)條帶狀的負(fù)作物標(biāo)記，該標(biāo)記在Google Earth歷史影像和無人機(jī)熱紅外影像中表現(xiàn)不明顯(圖7(g)，(h))，但是在MNF前2個(gè)主成分中可以觀測到表面不明顯的遺跡特征。在真彩色影像(圖7(d))中負(fù)作物標(biāo)記顯示不突出，且在假彩色影像(圖7(e))中無作物標(biāo)記，但使用前3個(gè)主成分的所有組合生成假彩色影像以進(jìn)行彩色增強(qiáng)，將條帶狀的灰度差別轉(zhuǎn)換為明顯的色彩差異，明顯有利于疑似目標(biāo)解譯和提取更多有用信息(圖7(f))。對航空高光譜影像識別到的靶區(qū)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)在Corona影像上由北門到東門的道路(圖5)與靶區(qū)影像位置重疊，且長時(shí)間序列影像顯示該道路在1970年以后就已廢棄，覆壓在耕地下，根據(jù)遺跡特征遙感解譯標(biāo)志進(jìn)行判讀，可確定該靶區(qū)類型為古道路遺跡。

(a)MNF1 (b)MNF2

5 結(jié)論

基于多源高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)，本研究對平陶城城址進(jìn)行無損詳細(xì)識別、定位和提取遺跡特征信息，并對考古遺址空間結(jié)構(gòu)重建，主要結(jié)論如下：

1)利用多時(shí)相、多源高分辨率遙感影像，對比分析考古目標(biāo)表現(xiàn)的色調(diào)、質(zhì)感、形狀、大小等特征，能夠提取出遺址的異常區(qū)域。且依據(jù)城址規(guī)模、缺口等現(xiàn)代城市所遺留的古代城市痕跡的“遺痕分析法”可推測平陶城城址城門數(shù)量和大致位置。研究還有效探測到疑似城墻、角臺、長方形房基、壕溝等遺跡，為研究遺址的建筑格局、等級和形制研究提供重要的空間信息，初步可確定平陶城城址符合周代時(shí)期古代城市的傳統(tǒng)布局。

2)無人機(jī)熱紅外技術(shù)可以揭示在地面或光學(xué)影像上不明顯的埋藏的考古特征，高光譜影像經(jīng)過MNF變換有助于探測微弱信息，Corona影像能夠識別出早期遺址面貌，Google Earth歷史影像則在微小的疑似遺跡特征檢測和提取方面提供幫助。利用邊緣檢測算法可以有效提取遺跡紋理信息，尤其是城墻結(jié)構(gòu)的信息增強(qiáng)，彩色合成方法能夠?qū)⑽⑿∮跋裉卣鞯幕叶炔顒e顯示為明顯的色彩差異，有利于目視識別靶區(qū)目標(biāo)。

3)綜合利用多源高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)對遺址遺跡特征進(jìn)行解譯，很大程度提高了考古調(diào)查效率和準(zhǔn)確性，未來的研究將結(jié)合地球物理探測方法進(jìn)行勘察，以期為下一步考古工作提供更有效的線索和依據(jù)。