劉昆鵬
摘 要:林地變化監(jiān)測(cè)既可以實(shí)現(xiàn)森林資源保護(hù),也可以有效增強(qiáng)林地管理水平。文章對(duì)現(xiàn)階段林地變化監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用情況進(jìn)行分析,明確各類技術(shù)應(yīng)用中存在的問題,闡述深度學(xué)習(xí)的林地信息提取技術(shù),提出多源遙感與深度學(xué)習(xí)的林地變化監(jiān)測(cè)技術(shù),利于更好提升我國林地變化監(jiān)測(cè)水平,以此保證林地環(huán)境的穩(wěn)定性。
關(guān)鍵詞:林地;變化監(jiān)測(cè);技術(shù)現(xiàn)狀;發(fā)展趨勢(shì)
1 林地變化監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀分析
1.1 光學(xué)遙感技術(shù)的應(yīng)用
光學(xué)遙感技術(shù)在應(yīng)用中,能夠體現(xiàn)出應(yīng)用范圍廣、精確度高、采集速度快等優(yōu)點(diǎn),在林地變化監(jiān)測(cè)中得到有效應(yīng)用?;谠诰唧w使用過程中,依托不同階段獲取的光學(xué)遙感影像對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)林地變化情況進(jìn)行分析,主要實(shí)施流程包括圖像預(yù)處理和林地變化監(jiān)測(cè)兩個(gè)環(huán)節(jié)。
第一,在圖像預(yù)處理中,一般情況下在光學(xué)遙感技術(shù)中使用的圖像非常多,如TM、SPOT、ALOS衛(wèi)星遙感影像,其中TM影像相對(duì)于其他影像而言,能免費(fèi)使用、分辨率非常高,還可以實(shí)現(xiàn)多光譜特點(diǎn),促使其在林地變化監(jiān)測(cè)中廣泛使用[1]。在預(yù)處理過程中,主要包括幾何校正、地形效驗(yàn)、輻射效驗(yàn)、影像編輯四個(gè)部分。
第二,在林地變化監(jiān)測(cè)中,在圖像預(yù)處理后,需要使用分類法和算術(shù)運(yùn)算分析法對(duì)林地變化情況進(jìn)行明確。其中,分類法在應(yīng)用中,包括林地變化情況特點(diǎn)提取、圖像差異分析、分離采集林地圖像、圖像融合增強(qiáng)等;算術(shù)運(yùn)算分析法在應(yīng)用中,包括影像構(gòu)成分析、計(jì)算植被覆蓋等。
1.2 SAR影像技術(shù)的應(yīng)用
SAR影像技術(shù)也可以稱為合成孔徑雷達(dá)技術(shù),主要在土地利用變化監(jiān)測(cè)中有著廣泛使用,有著遠(yuǎn)程監(jiān)控、穿透力強(qiáng)、界限明確、干擾因素少、全天候工作等特點(diǎn),能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化監(jiān)測(cè)[2]。這種監(jiān)測(cè)技術(shù)在使用包括圖像預(yù)處理和林地變化分析兩個(gè)部分。
第一,在影像預(yù)處理中,雖然涉及流程眾多,但是最主要的是幾何校正和影像去噪?,F(xiàn)階段格國內(nèi)外對(duì)影像校正的方式有很多,如多項(xiàng)式法、距離-多普勒法、RPC校正法等,其中距離—多普勒法主要從SAR圖像形成的幾何角度對(duì)成像區(qū)域和地上物體的關(guān)系進(jìn)行分析,所實(shí)現(xiàn)的精度系數(shù)更多需要受到星歷限制,促使幾何校正在SAR影像技術(shù)中應(yīng)用普遍?;赟AR影像在形成過程中,很容易存在較多的版噪聲[3]。一旦沒有進(jìn)行有效處理,直接會(huì)造成影響可視度低下、林地特點(diǎn)消失等,這就需要實(shí)施模型濾波去噪,有效保障圖像質(zhì)量。
第二,在林地變化信息分析中,通過對(duì)預(yù)處理后的圖像信息進(jìn)行分析,使用邊緣骨架和隨機(jī)模型兩種方法對(duì)其中存在的特點(diǎn)進(jìn)行提取,前者主要借助自動(dòng)矢量工具完成,后者需要利用軟件的隨機(jī)選擇功能,對(duì)影像進(jìn)行分類,以此呈現(xiàn)出林地變化趨勢(shì)。
1.3 多源遙感技術(shù)的應(yīng)用
光學(xué)遙感技術(shù)雖然優(yōu)點(diǎn)眾多,能夠?qū)嵤┐蠓秶O(jiān)測(cè),數(shù)據(jù)精確度高,采集速度快,光譜信息含量大等特點(diǎn),但是非常容易受到天氣原因限制,也沒有較強(qiáng)穿透力;SAR影像技術(shù)雖然穿透力非常強(qiáng),實(shí)現(xiàn)全天候自動(dòng)化作業(yè),受到外界影響小,但是解譯工作難度大,數(shù)據(jù)資料精確性不高。
基于這種情況下,將兩種技術(shù)融合使用,能夠讓光學(xué)遙感影像體現(xiàn)出更強(qiáng)大的功能,充分體現(xiàn)出空間范圍大、細(xì)致程度高、光譜性強(qiáng)等特點(diǎn),有效增強(qiáng)林地變化監(jiān)測(cè)精確度[4]。在兩種技術(shù)融合后,形成多源遙感技術(shù),主要操作步驟包括影像預(yù)處理、影像融合、林地變化信息分析三個(gè)步驟。其中,影像預(yù)處理和單個(gè)技術(shù)使用過程是相同的處理流程,只是在SAR影像預(yù)處理中,應(yīng)當(dāng)對(duì)影像進(jìn)行再次采集,有利于確保各類圖像分辨率保持一致;林地變化信息分析也和單個(gè)技術(shù)應(yīng)用流程是相同的。在圖像融合過程中,可以使用的融合方法有多種,如HIS變換法、PAC變換法、brovey變換法、小波變換法。
在光學(xué)遙感影響技術(shù)和SAR影像技術(shù)融合后,所采用的融合技術(shù)方法都是單一算法,融合后往往會(huì)造成圖像存在各種問題,有的研究者認(rèn)為應(yīng)當(dāng)將PCA和小波變換進(jìn)行融合,通過對(duì)光學(xué)影像資料進(jìn)行PAC變換后得到最大主分量,與小波變換中的SAR影像進(jìn)行融合,再使用PCA逆變換后得到融合影像,這種方式在應(yīng)用上,很大程度上消除以往存在的光譜失真問題,并且也對(duì)方塊效應(yīng)進(jìn)行有效改善[5]。
因此,從當(dāng)前各項(xiàng)林地監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用情況而言,還存在諸多問題,難以為林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供有效幫助。不管是哪種監(jiān)測(cè)技術(shù)在使用中,都會(huì)存在效率低下、精確性不足等問題,甚至需要受到監(jiān)測(cè)人員素質(zhì)的限制,導(dǎo)致林地變化特點(diǎn)難以確定,直接影響到我國林業(yè)發(fā)展?;谶@種情況下,在林地變化監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用中,還需要加大各方面的資源投入,推動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展,更好滿足我國林業(yè)發(fā)展的需求。
2 林地變化監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
2.1 深度學(xué)習(xí)林地信息提取技術(shù)
從林地變化監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用分析,多源遙感影像林地變化信息分析中,需要使用到人工解譯、監(jiān)督分離及非監(jiān)督分類。但是,這些操作過程都與分析效率、人員素質(zhì)等方面存在關(guān)系。而深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)特點(diǎn)分析上,有較強(qiáng)的自我學(xué)習(xí)能力,高效提取到圖像數(shù)據(jù)特點(diǎn),能夠在多源遙感數(shù)據(jù)中得到有效應(yīng)用。在這種技術(shù)應(yīng)用上,主要包括數(shù)據(jù)庫構(gòu)建和學(xué)習(xí)模塊構(gòu)建[6]。
第一,在利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)中,應(yīng)當(dāng)先構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫,保障后續(xù)學(xué)習(xí)模型能夠?qū)α值馗鞣矫嫣攸c(diǎn)進(jìn)行正確學(xué)習(xí)。在林地?cái)?shù)據(jù)庫構(gòu)建中,主要包括影像檢查和圖像預(yù)處理、林地特點(diǎn)提取、數(shù)據(jù)庫形成。
第二,深度學(xué)習(xí)基于人腦運(yùn)行機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)描述,如文本、圖像等,都是使用模擬人腦運(yùn)行過程實(shí)現(xiàn)分析的,這需要構(gòu)建相應(yīng)的學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
在構(gòu)建過程中,主要使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,能夠?qū)⑺杏跋駝澐殖刹煌瑔卧獦颖竞?,使用卷積算法選擇具體樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),最終可以對(duì)所有林地圖像特點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別[7]。因此,通過兩個(gè)環(huán)節(jié)作用后,能夠讓深度學(xué)習(xí)林地信息提取技術(shù)得到有效形成,更好對(duì)監(jiān)測(cè)過程采集的影像資料分析,有利于提升分析效率和質(zhì)量,更好增強(qiáng)林業(yè)管理水平。
2.2 多源遙感和深度學(xué)習(xí)林地變化監(jiān)測(cè)技術(shù)
多源遙感數(shù)據(jù)本身是兩種監(jiān)測(cè)技術(shù)融合后形成的,既可以體現(xiàn)出光學(xué)遙感影像特點(diǎn),也可以體現(xiàn)出SAR影像數(shù)據(jù)的全面性特點(diǎn),并且在深度學(xué)習(xí)技術(shù)支撐下,全面轉(zhuǎn)變以往人工識(shí)別的效率低下問題,是現(xiàn)階段遙感信息提取和分析中最先進(jìn)的技術(shù)之一。
當(dāng)前,通過對(duì)多源遙感技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)有機(jī)結(jié)合應(yīng)用到林地變化監(jiān)測(cè)中,成為當(dāng)前林地變化監(jiān)測(cè)的趨勢(shì),也可以充分提升監(jiān)測(cè)信息獲取的及時(shí)性、精確性等,有效滿足我國林業(yè)可持續(xù)發(fā)展的需求。
在多源遙感和深度學(xué)習(xí)林地變化監(jiān)測(cè)技術(shù)應(yīng)用中,需要形成新的工程流程,能夠所有影像數(shù)據(jù)接收、自動(dòng)化處理、智能解譯、分類等,不斷提升林地監(jiān)管效率和質(zhì)量,有效提升林業(yè)部門工作效率。在這種工作過程中,應(yīng)當(dāng)包括遙感自動(dòng)化處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)林地變化信息提取技術(shù)兩個(gè)內(nèi)容。在應(yīng)用體系中,應(yīng)當(dāng)包括影像融合模塊、影像解譯模塊、影像存儲(chǔ)模塊、差異計(jì)算模塊四個(gè)部分。其中,在影響融合模塊中,根據(jù)超算系統(tǒng)設(shè)計(jì)的要求,能夠?qū)Ω黝愑绊憯?shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),充分發(fā)揮模塊中的自動(dòng)化融合技術(shù),有效對(duì)不同等級(jí)圖像進(jìn)行處理。
在影像解譯模塊中,應(yīng)當(dāng)先大量收集林地變化的各類數(shù)據(jù)資料,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法,對(duì)影像中的特點(diǎn)進(jìn)行全面分析,逐步對(duì)各類遙感影像賦予新的語義化特點(diǎn)。在圖像存儲(chǔ)模塊中,應(yīng)當(dāng)在系統(tǒng)中,設(shè)計(jì)出存儲(chǔ)區(qū)域,能夠?qū)⒔庾g后的各類圖像信息資料提供永久性的存儲(chǔ)支持,并且對(duì)存儲(chǔ)時(shí)間進(jìn)行記錄。在該模塊中,應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算的作用,能夠?qū)⒏黝悢?shù)據(jù)資料進(jìn)行儲(chǔ)存和運(yùn)算。
在差異計(jì)算模塊中,通過對(duì)林地變化信息分析后,能夠?qū)⒉煌瑓^(qū)域林地變化特點(diǎn)顯示出來,也可以從存儲(chǔ)模塊中找到對(duì)應(yīng)性的圖像,將其納入到差異計(jì)算模塊軸徑,最終計(jì)算出林地區(qū)域的變化差異。
3 結(jié)束語
林地變化監(jiān)測(cè)是我國實(shí)現(xiàn)林地資源科學(xué)合理管理的有效方法,能夠充分提升林業(yè)管理水平,更好保障林業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展。現(xiàn)階段林地變化監(jiān)測(cè)中主要使用光學(xué)遙感影像技術(shù)、SAR影像技術(shù)、多源遙感影像技術(shù)等,在變化特點(diǎn)分析中使用人工解譯、監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類。
從整體層面而言,當(dāng)前階段所使用的林地變化監(jiān)測(cè)技術(shù)是無法符合我國林業(yè)可持續(xù)發(fā)展需要,需要加快研發(fā)新的監(jiān)測(cè)技術(shù)。這需要加快使用深度學(xué)習(xí)林地變化信息提取技術(shù),能夠有效解決監(jiān)測(cè)效率低下和精確性不足的問題,也是現(xiàn)階段遙感技術(shù)中最先進(jìn)的技術(shù)之一。并且,多源遙感影像技術(shù)和深度學(xué)習(xí)信息提取技術(shù)有機(jī)結(jié)合是林地變化監(jiān)測(cè)技術(shù)未來的發(fā)展趨勢(shì),有利于充分提升監(jiān)測(cè)效率和質(zhì)量,以此推動(dòng)我國林業(yè)可持續(xù)發(fā)展。
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