李春霞

(北京地星偉業(yè)科技股份有限公司，北京 100080)

0 引言

在航空航天技術(shù)飛速發(fā)展的今天，利用遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)和航空攝影技術(shù)進(jìn)行地表信息采集技術(shù)，已成為我國(guó)信息監(jiān)測(cè)的主要手段。我國(guó)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程的快速推進(jìn)，導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)耕地在減少，保護(hù)耕地紅線壓力倍增。加強(qiáng)耕地占補(bǔ)平衡管理，成為耕地保護(hù)的基本制度[1]。

本文以KOMPSAT衛(wèi)星數(shù)據(jù)為例，講述衛(wèi)星遙感影像數(shù)字正射影像圖(Digital Orthophoto Map，縮寫DOM)的制作流程。結(jié)合第2次全國(guó)土地調(diào)查成果，以安徽省淮北市相山區(qū)為例，解譯影像特征變化為耕地的地塊信息，作為該區(qū)域耕地后備數(shù)據(jù)資料來源。

1 正射影像圖(DOM)制作

1.1 工作路線

遙感衛(wèi)星獲取該區(qū)域全色和多光譜影像數(shù)據(jù)，經(jīng)色彩合成、融合和配準(zhǔn)等初步處理后，以第2次土地調(diào)查底圖和高程數(shù)據(jù)等控制資料作為參考，開展正射校正工作。正射后的影像圖進(jìn)行多景間鑲嵌，并按照縣界范圍進(jìn)行裁切，形成該縣DOM成果[2]。正射影像圖制作流程如圖1所示。

圖1 正射影像圖制作流程Fig.1 Production flow chart of orthophoto map

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.2.1 Kompsat數(shù)據(jù)介紹

使用Kompsat 3衛(wèi)星數(shù)據(jù)，全色數(shù)據(jù)分辨率0.7 m，多光譜分辨率2.8 m。

Kompsat 3原始數(shù)據(jù)文件夾中包含多光譜分波段影像R、G、B、N(tif)，全色影像P(tif)，影像元數(shù)據(jù)文件(xml)，影像快視圖(jpg)，有理多項(xiàng)式系數(shù)文件(txt)。

1.2.2 多光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

采用ERDAS軟件對(duì)衛(wèi)星采集到的多波段(Mult)數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜重組，合成假彩色影像。

具體方法：打開ERDAS工具模塊中的Layer Selection and Stack工具，按照紅、綠、藍(lán)、近紅的順序依次加載，進(jìn)行波段組合，輸出為IMG格式，如圖2～3所示。

圖2 波段組合Fig.2 Band combination

圖3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換Fig.3 Data conversion

1.2.3 全色數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

將全色數(shù)據(jù)的TIFF格式轉(zhuǎn)換成IMG格式，與多光譜數(shù)據(jù)格式一致，便于下一步融合。

1.3 影像融合

對(duì)空間分辨率和光譜分辨率融合目的是最大限度提高信息量，減少信息冗余，發(fā)揮各自優(yōu)點(diǎn)，盡量保留低空間分辨率多光譜圖像的光譜信息和高空間分辨率全色圖像的空間信息[3]。融合主要分以下4個(gè)步驟：影像預(yù)處理、融合方法選取、融合后影像處理和效果檢查。

1.3.1 影像預(yù)處理

Kompsat 3原始數(shù)據(jù)中多光譜數(shù)據(jù)和全色數(shù)據(jù)同步獲取，匹配精度比較高，無需配準(zhǔn)即可進(jìn)行融合。否則，匹配精度達(dá)不到要求則需先進(jìn)行配準(zhǔn)，配準(zhǔn)精度滿足要求后再融合。

使用erdas工具，建立kompsat的顏色模型，對(duì)影像顏色進(jìn)行初處理，獲取顏色相對(duì)適中、紋理比較清晰影像，如圖4所示。

圖4 Kompsat 3顏色模型Fig.4 Kompsat 3 color model

1.3.2 融合方法選擇

融合方法多樣化，常用的有比值和加權(quán)乘法、Brovey變換法、高通濾波法，IHS變換法、主成分分析法和小波變換等[4]。本節(jié)采用高通濾波(HPF)融合方法，將已經(jīng)過上步配準(zhǔn)、顏色模型處理后的多光譜與全色影像進(jìn)行融合。

1.3.3 融合后影像勻色

影像存在灰度值集中或某一通道的色調(diào)偏亮等，需要對(duì)圖像進(jìn)行勻色，色調(diào)均勻的影像直方圖呈現(xiàn)正態(tài)分布[5]。盡管使用了Kompsat的顏色模型初處理影像，融合后影像整體亮度、色彩反差、整體紋理仍然未達(dá)到信息提取要求，如地類圖斑邊界不清晰，地類反差過小，導(dǎo)致目視解譯不易判讀耕地等重要地類。勻色不宜偏重色彩信息，導(dǎo)致細(xì)節(jié)紋理丟失，無法區(qū)分自然植被(如耕地與林地色調(diào)區(qū)分不開)，地物邊緣沒有明顯的區(qū)分界限。

如圖5所示，勻色前影像上植被顏色偏黃，清晰度不夠，有一層朦朧感，對(duì)比度和紋理不夠清晰。通過Photoshop工具對(duì)整體和局部的亮度、色調(diào)、對(duì)比度和曲線等進(jìn)行調(diào)整。勻色后植被明顯接近真彩色，紋理比處理前更加清晰，地物邊界更加清晰明顯，能夠滿足于目視解譯需求。

1.4 正射校正

1.4.1 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

平面坐標(biāo)系統(tǒng)：采用1980西安坐標(biāo)系。

投影方式：采用高斯-克呂格投影方式，分帶為3度分帶。

高程系統(tǒng)：采用1985國(guó)家高程基準(zhǔn)，ASTGTM 30 m的高程數(shù)據(jù)。

1.4.2 準(zhǔn)備工作

數(shù)據(jù)資料：相山區(qū)二調(diào)控制底圖、DEM高程數(shù)據(jù)和待糾正影像。

糾正模型的選擇：采用IKONOS模型進(jìn)行正射糾正[6-7]。

1.4.3 控制點(diǎn)選取

通常情況最少控制點(diǎn)數(shù)量n=(m+1)×(m+2)/2，其中m為模型的次方數(shù)，理論上1次方最少需要3個(gè)控制點(diǎn)，2次方最少需要6個(gè)控制點(diǎn)，3次方至少需要10個(gè)控制點(diǎn)，依次類推。

控制點(diǎn)采集的基本原則：選取同名地物點(diǎn)，優(yōu)先選擇道路交叉點(diǎn)，高架橋路、高樓等具有高程地物盡量不作為選取對(duì)象，控制點(diǎn)要分布均勻等。

由于區(qū)域地形、地貌和高程等因素的限制，為滿足精度要求選取的控制點(diǎn)通常比理論點(diǎn)個(gè)數(shù)多，特別是山區(qū)和丘陵地帶。本作業(yè)區(qū)域存在局部山區(qū)，山區(qū)由于高程較大易造成抖動(dòng)，所以在選點(diǎn)上盡量均勻、局部密集。

1.4.4 輸出重采樣影像

Kompsat 3的重采樣間隔選擇1 m，輸出糾正后影像。

最鄰近像元采樣法(Nearest Neighbor)簡(jiǎn)單易行、處理速度快，但是集合精度不高、連續(xù)性差；雙線性內(nèi)插法(Bilinear Interpolation)圖像連續(xù)且精度高，但是此算法具有低通濾波性質(zhì)壓抑高頻成分，易出現(xiàn)模糊情況；立方卷積重采樣法(Cubic Convolution)內(nèi)插精度高、圖像質(zhì)量較高，但計(jì)算量大、破壞原來的數(shù)據(jù)[8]。本文重采樣使用雙線性內(nèi)插法。

1.4.5 糾正精度檢查

檢查控制點(diǎn)精度是否在要求范圍內(nèi)，對(duì)于圖面質(zhì)量不佳的，在同一窗口內(nèi)使用swipe工具，檢查影像與控制底圖誤差是否在要求內(nèi)。

殘差中誤差要求平原地區(qū)不超出2個(gè)像素，山區(qū)不超過4個(gè)像素。

1.4.6 影像鑲嵌和裁切

高分辨率影像由于幅寬、正射校正過程中的變形等原因，一景無法覆蓋整個(gè)區(qū)域，需要通過DOM拼接形成一個(gè)完整縣區(qū)范圍。原則上要求重疊區(qū)域進(jìn)行無縫接邊，盡量保留分辨率高、云霧少、質(zhì)量好的影像，紋理、色彩要求自然過渡，盡量能保證同一地塊光譜特征一致。

對(duì)具有相同重采樣間隔，波段類型相同(單波段與單波段、多波段與多波段)單景影像之間開展鑲嵌工作，本文采用了Photoshop軟件進(jìn)行鑲嵌。因相山區(qū)采集的均為Kompsat數(shù)據(jù)，為同一采樣間隔且均為多波段，可直接進(jìn)行全區(qū)的鑲嵌。

鑲嵌后影像使用相山區(qū)行政區(qū)界線，裁切縣級(jí)正射影像圖，裁切工具可選擇ERDAS或者ARCGIS。

2 信息提取

2.1 工作路線

采用遙感數(shù)據(jù)與其他多源數(shù)據(jù)相結(jié)合、人工目視解譯輔助計(jì)算機(jī)自動(dòng)化技術(shù)方法，完成耕地圖斑信息提取工作，形成相山區(qū)耕地后備資源基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

以第2次調(diào)查數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，疊加上一步制作完成的正射影像圖，在非耕地范圍內(nèi)提取影像上特征為耕地的區(qū)域，形成信息提取成果。耕地后備信息提取流程如圖6所示。

圖6 耕地提取流程Fig.6 Flow chart of cultivated land extraction

2.2 信息提取

信息提取通過光譜特征、空間特征和時(shí)間特征建立判讀標(biāo)識(shí)，目視解譯影像中耕地信息并分類[9]。

2.2.1 二調(diào)數(shù)據(jù)庫預(yù)處理

二調(diào)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)主要包含地類圖斑(DLTB)、線狀地物(XZDW)、行政區(qū)(XZQ)、行政區(qū)界線(XZQJX)和零星地物(LXDW)等圖層，本次提取主要使用地類圖斑(DLTB)和行政區(qū)(XZQ)圖層[10]。

信息提取主要采用ARCGIS10.2版本軟件，按照二調(diào)土地利用現(xiàn)狀分類提取耕地范圍外矢量[11]。具體方法：使用ARCGIS中ArctoolBox工具箱中的Select工具，Input Feature(輸入欄)選擇DLTB圖層，Output Feature Class(輸出欄)選擇提取后文件名和位置，如命名為“待提取層”；Expression(表達(dá)式)一欄輸入SQL語句“[DLBM]<>‘011’AND[DLBM]<>‘012’AND [DLBM]<>‘013’”，點(diǎn)擊OK即完成。

2.2.2 耕地圖斑提取

本次使用的正射影像圖時(shí)相為9月份，氣象條件較好，采集到的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)受云霧雪干擾情況少，影像質(zhì)量佳。

在ARCGIS中添加正射影像圖，套合“待提取層”范圍。在待提取圖層范圍內(nèi)提取影像上明顯為耕地特征的圖斑，且面積達(dá)到200 m2，圖斑類型認(rèn)定為01，形成耕地后備成果。如圖7所示，從原有林地圖斑中提取的影像特征為耕地圖斑。

2.2.3 圖斑表達(dá)

基于ARCGIS軟件對(duì)耕地后備圖斑建立拓?fù)潢P(guān)系，生成圖斑屬性信息表，如表1所示[12]。

表1 耕地后備圖斑屬性信息

2.3 結(jié)論及分析

相山區(qū)轄區(qū)面積為141.7 km2，二調(diào)數(shù)據(jù)庫(2017年)原有耕地4 827.7 hm2(72 415畝)，占本區(qū)域總體面積34%。在全區(qū)域內(nèi)開展耕地提取，形成耕地后備圖斑共323.7 hm2(4 855.9畝)，提取的耕地占轄區(qū)面積2.2%左右。提取耕地圖斑分布情況如圖8所示，地類變化具體情況如表2所示。

圖8 提取耕地后備圖斑分布Fig.8 Extraction of cultivated land reserve pattern distribution

表2 提取耕地后備圖斑匯總

其中，以有林地(031)、村莊(203)、城市(201)中提取耕地為主要組成；提取的耕地圖斑主要分布在相山區(qū)的西部區(qū)域。

分析以上結(jié)果可能有以下4種原因。

(1)國(guó)家政策變化影響。相山區(qū)西部明顯為平原，耕地資源豐富且適宜耕作。近些年，國(guó)家加大糧食補(bǔ)貼力度，調(diào)動(dòng)種糧農(nóng)民積極性，一些被撂荒的土地再次開始耕種，增加了林地中提取出的耕地面積[13-14]。

(2)城市化進(jìn)程影響。隨著城市化輻射范圍不斷擴(kuò)大，大量的農(nóng)村居民搬離農(nóng)村來到城市，原有規(guī)劃的村莊并沒有因?yàn)樾乱淮贻p人成長(zhǎng)有所擴(kuò)大，大片村莊內(nèi)部閑置土地被耕種起來。

(3)區(qū)位發(fā)展方向不同影響。相山區(qū)中東部為集中建設(shè)開發(fā)區(qū)，有大面積國(guó)家批準(zhǔn)劃撥土地還未開發(fā)建設(shè)，出現(xiàn)大面積城市中提取出的耕地；中部有山不宜耕種，主要為種植林木與果樹。

(4)數(shù)據(jù)時(shí)效性影響。二調(diào)數(shù)據(jù)庫建庫時(shí)使用影像圖精度不高，調(diào)查結(jié)果難免有誤差；二調(diào)建庫時(shí)間距離現(xiàn)今較久，實(shí)地可能已經(jīng)發(fā)生變化，而國(guó)家未能及時(shí)監(jiān)測(cè)到位。

3 結(jié)束語

DOM的校正精度、顏色處理在后續(xù)的耕地信息提取中影響非常大，直接關(guān)系到耕地信息提取的正確性與準(zhǔn)確性。缺陷：目前信息提取基本能依靠人工目視解譯方法。使用計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取技術(shù)，圖斑邊界及分類準(zhǔn)確性無法達(dá)到工程類要求；影像反射出的光譜信息存在“同物異譜、同譜異物”情況，機(jī)器識(shí)別不準(zhǔn)確；加上工程要求差異性較大，難以實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化，而需要人工進(jìn)行不斷干預(yù)。