QuickBird影像目视判读在土地利用类型调查中的应用研究

1、Q uickB ird影像目视判读在土地利用类型调查中的应用研究田建林1,2,雷平1,石军南1(1.中南林学院资环学院,长沙410004;2.吉首大学园林教研室,吉首427000摘要:利用Q u ickB ird影像数据进行土地利用类型调查过程中采用人工目视判读或人机交互式判读方法能获取相对准确的土地利用类型信息。目视判读的难点是对易混淆地类和森林类型的判读,包括草地与农田、灌木林与果园地、经济林与用材林、陡坡地与常年旱地等。通过适当的前期图像处理,以建立解译标志为基础,采取综合的判读方法可将上述类型大部分判读出来。关键词:遥感;G IS;土地利用;类型中图分类号:ST P3文献标识码:ASt

2、udy i ng of QuickB ird I mage V isua l I n terpreta tions apply i ng onLand-use Types I nvestiga tionT I AN J ian2lin1,2,L E I P ing1,SH I Jun2nan1(1.Central South Fo restry Co llege,Changsha410004,China;2.L andscape Staff Room of J ishou U niversity,J ishou427000,China Abstract:Investigating land-u

3、 se types,u sing Q u ickb ird i m age data by the m ean s either m anual visual in terp retati on o r hum an-compu ter in teractive in terp retati on,can ob tain exact info rm ati on abou t land-u se types.D ifficu lty of visual in terp retati on is in terp reting abou t land types compounded incide

4、n tally and fo rest types.T h rough p roper early i m age p rocessing and bu ilding in terp retati on sym bo l,a m aj o rity of these types can be in terp reted by in tegrated in terp reting m ethods.Key W ords:R emo te sen sing,G IS,L and u se,T ype近年来,Q u ickB ird影像数据逐步在土地利用类型调查中被广泛应用。这种高分辨率影像数据的出

5、现,一方面为土地利用类型调查提供了更为精准的信息源;另一方面对我们的目视判读工作提出了新的问题和更高的要求。本文以贵州省册亨县纳牙村为例,对利用Q u ickB ird进行土地利用类型调查过程中的前期图像处理、建立解译标志以及目视判读的难点与方法探讨如下。1基本情况(1数据及信息源。Q u ickB ird影像图、基本电子地图及其他相关地学信息资料等。(2软件配置。A rcgis9.0、V iew gis3.01、ER M app er6.0、R2V等图形处理软件及V isual foxp ro等数据库软件。(3土地利用调查类型。依照调查目标,将土地利用类型划分为耕地、果园地、林地、草地、道路

6、、水体、建设用地和其他未利用地等9个一级地类。耕地包括水稻田、常年旱地、陡坡地(坡度大于25度等二级地类,林地包括用材林、经济林、疏林地、新造林地、灌木林等二级地类,草地包括天然草地和人工草地两个二级地类,水体包括河流、池塘、湖泊等二级地类,道路包括公路与农村道路两个二级地类。(4研究方法与主要技术线路。利用Q u ickB ird高分辨率卫星影像,经专业图像处理软件进行图像处理,并利用数字高程模型(D E M和地面控制点对影像图进行正射校正,生成正射影像图;对处理后的第1期2006年3月四川林勘设计S I CHUAN FOR ESTR Y EXPLORA T I O N AND D ES I

7、G NN o.1M ar.2006收稿日期:2005-11-10作者简介:田建林,男,湖南茶陵人,讲师,在读硕士研究生,主要研究方向为城乡景观规划。图像建立解译标志,由人机交互式区划和判读,结合其他地学信息,获取土地利用类型信息,最终得到土地利用类型区划成果图(主要技术线路见图1。2图像处理此处的图像处理主要是解决两个方面的问题:一方面,在遥感成像时,由于各种因素的影响,使得遥感图像存在一定的几何畸变和辐射量的失真现象(比如利用传感器观测目标的反射或辐射能量时,由于太阳位置的角度、薄雾等大气条件引起传 感器得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量是不一致的,引起测量值的失真。对遥感

8、数据做相应处理,使这些影响图像质量与应用的畸变和失真得以消除,以保证成果数据的可靠性,减少不必要的误差;另一方面,Q u ickB ird 影像 数据包括多个波段,不同的波段或波段融合对不同地物的敏感性也不一样,因而对影像数据进行分波段增强、融合处理,以利于准确地进行土地利用类型区划。2.1图像信息融合与目视判读图像的融合用于目视判读时应尽量满足图面的视觉效果,纹理效果,色彩上采用符合真实景物的色彩合成方式,即植被呈绿色。因此在ERDA S I M A G I N E 系统中通过H IS (H ue 、In ten sity 、Satu rati on 法、B rovey 法、PCA (P r

9、inci p al com ponen t analysis 法、M u lti p licative 法进行融合处理,并进行相应比较分析。在综合考虑到空间细节信息的增强与光谱信息保持的情况下,采用主成分分析法(P rinci p al com ponen t analysis ,其图像的融合是建立在图像统计特征基础上的多维线性变换,具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用,可以更准确地揭示多波段数据结构内部的遥感信息,常常是以高分辨率数据代替多波段数据变换以后的第一主成分达到融合目的。从而在视觉效果上极大地改善了融合图像目视判读效果,由于提高了分辨率,融合图像上目标细部特征更加清晰,光谱信息更加丰

10、富,灰度范围增加,信息量损失较少。这样就更有利于专题图的制作与土地利用类型的区划判读。2.2图像增强与目视判读遥感增强(i m age enhancem en t 技术是数字图像处理的一项主要内容。由于图像是多种信息的综合反映,受自然地理现象的限制和季节等多方面的影响。这些影响往往造成图像反差过大或过小、色彩平淡、饱和度降低、清晰度不够等现象,进而64四川林勘设计2006年第1期影响了地类信息的提取。显然图像增强是可以通过使用一些数字运算模型改变图像像元的灰度结构关系和变化像元的灰度值,摈弃一切不必要的信息,突出需要的信息,使处理后的图像显得更为清晰,更易于判读,为建立解译标志、训练样区、最大

11、限度地提取图像所反映的地类信息、提高成果精度,提供可靠的数据类型。增强的方法主要有:彩色合成、线性变换、 非定量边缘增强、锐化增强、主成分分析和空间变换(K T 变换等。在实际操作中,按工作的需求,针对不同的图像处理进行有选择性的线性拉伸、直方图均衡化、锐化增强、去相关性拉伸、卷积增强、非定向边缘增强等综合性处理,同时对图像的亮度、饱和度、色度等进行调节,而使影像图达到最佳的视觉效果(处理后用于人工目视判读的影像如图2。3建立解译标志解译标志是遥感图像解译准确性的保证。解译标志在这里主要是目视判读标,关键问题就是建立影像与地物的对应关系。在解译过程中,综合考虑到高分辨率遥感影像数据的光谱信息、

12、辅助纹理信息和生态方面的知识,并参考前人在森林和土地资源的调查资料,来提高解译的精度和可靠性。最后通过建立解译标志来对经过处理的影像资料进行区划。图2处理后的影像图建立解译标志的主要信息有:遥感图像的色调、纹理、结构、形状等,以及其他地学信息(如地形、地貌,还可以利用其他现有成果,如土地利用现状图、林相图、生态规划图等。4目视判读4.1目视判读的原则在目视判读的过程中,可以遵循以下原则进行:(1综合原则:遥感影像的复杂性和宏观的特征,决定了遥感图像解译的综合性。对各种解译标志都要充分利用,不能自发片面的强调个别“典型标志”的作用,将其绝对化,更不能将某种“典型”色调或结构特征与某种地物(植被类

13、型等等同起来,以免误判;同时解译工作中应尽量利用已有的资料(如:林相图、土地利用 覆盖图、野外调查资源等。(2多尺度宏观原则:在详细解译之前,首先对影像总体轮廓和生态概况进行研究,以获取整个工作区宏观生态分布类型的正确概念。(3先易后难,循序渐进原则:整个解译工作往往比较复杂,反复枯燥,工作量较大,需要足够的耐心,可遵循先易后难,循序渐进的原则。4.2目视判读的难点与方法目视判读的难点是对易混淆地类和森林类型的判读,主要包括草地与农田、灌木林与果园地、经济林与用材林、陡坡地与常年旱地等。具体判读方法如下:(1农田与草地:山区农田一般具有边界(田坎明显且线条柔和、单块面积较小、靠近水源,多沿河带

14、分布,附近常有水渠或水沟等灌溉设施,质感均匀细腻且较单一等特点。天然草地边界不规则,质感较细腻但常夹杂一些由灌木产生的粗颗粒等特点。依照这些特点可以将农田和草地判读出来。74田建林等:Q u ickb ird 影像目视判读在土地利用类型调查中的应用研究(2灌木林和果园地:这两个地类的影像质感颗粒中等或偏小,阴影较小或无明显阴影。果园地相对灌木林来讲,具有边界规则、颗粒分布均匀、分布在居民点附近或附近有管理建筑等特点。(3经济林与用材林:这两个地类从影像上看十分接近,通常用材林(成熟影像颗粒较大,阴影明显且相对更长一些;经济林的管理相对细致则边界相对明显与规则。同时,经过不同的图像处理后(特别是

15、不同波段的融合,不同的林种表现出来的影像色彩也存在不同程度的差别,如第1、2和第4波段融合后,油桐林呈淡紫色,竹林呈淡绿色,采用颜色判读法在这里是一种适用的方法。(4陡坡地与常年旱地:用1:10000地形图在相关软件中(如A rcgis 、V iew gis 等生成高程等值线图,再生成D E M 模型,得出坡度分析、坡向分析等成果图后与影像图叠加即可判读出来。总体看来,对遥感影像进行目视判读可以概括为以下三种主要方法:直接判读法:运用直接解译标志来判断景观类型。这种方法在地物类型比较简单,解译标志比较确定时,才适宜使用。 对比法:这是一种最常用的方法。它通常包括几种情况:一是将遥感影像与地物实

16、体进行对比;二是与已经区划过的相邻区域图像对比;三是与已有的其他成果相比。逻辑推理法:依据要解译的地物与地表其他景观要素的相互关系,运用地理学、水文学、土壤学、植物学等相关学科的理论进行综合分析、逻辑推理做出判断。4.3信息校正与质量控制区划判读工作结束后,必须到野外进行实地验证。确定各地类的正判率,对存在疑问的图斑进行现地判定。实地验证图斑数应占区划判读图斑数的相应比例,采用典型抽样的方法选取实地验证图斑。所有室内无法判读出结果的图斑必须进行实地验证。根据实地验证结果建立交叉表,计算整个景观类型的正判率。当某个单位的正判率指标达不到要求时,对该单位进行重新判读并分析错判原因,然后对同类斑块进行检查和修改。(区划并校验后的土地利用类型图见图3图3土地利用类型区划图5结果与讨论通过以上方式对贵州省册亨县纳牙村进行土地利用类型调查,共区划出土地利用类型图斑3156个;其中正确判出2993个,错判或误判163个,正判率为94.8%