地理國情普查中地表覆蓋信息提取技術的應用研究

■肖劍 孫會敏

（安徽省測繪局第二測繪院 安徽合肥 230000）

地理國情普查中地表覆蓋信息提取技術的應用研究

■肖劍 孫會敏

（安徽省測繪局第二測繪院 安徽合肥 230000）

地表覆蓋信息提取技術是地理國情普查當中的一項重要技術，而地理國情普查工作的開展，也使得地表覆蓋信息提取技術朝著高效化、智能化的方向發(fā)展。本文通過區(qū)域研究，選擇合適的數(shù)據(jù)源，利用計算機人工交互解譯、計算機自動解譯、目視解譯等方法對土地覆蓋信息進行提取。通過試驗和對比，三種解譯方式各自具有獨特的優(yōu)缺點，解譯區(qū)域的復雜程度、目標區(qū)域種類等因素，會對遙感影像質量和分類結果精度產生影響。因此在地理國情普查過程中，需要進行綜合利用。

地理國情普查地表覆蓋信息提取技術應用研究

0 前言

地理國情普查指的是對各個時期的基礎測繪成果進行綜合利用，通過現(xiàn)代測繪技術，對城鎮(zhèn)、道路、地表覆蓋、地標形態(tài)、沙漠、冰川、濕地、水系、地形等要素進行空間化、定量化、動態(tài)化的普查，同時統(tǒng)計和分析普查結果，對統(tǒng)計地圖和統(tǒng)計分析報告進行及時的發(fā)布。地理國情對過輕的描述和分析，是建立在地理的角度上，其研究特征是在地球表層的人文現(xiàn)象、自認生物的空間變化，以及他們之間的相互關系特征。以此為內容，對各種構成國家物質基礎的因素和條件進行綜合性、整體性、宏觀性的分析和調查。

1 地理國情普查中地表覆蓋信息提取技術的分類體系

1.1 地表覆蓋信息提取技術

在當前的地理國情普查中，所應用的地表覆蓋信息提取技術主要有計算機人工交互解譯、計算機自動解譯、目視解譯三種方法。其中，目視解譯指的是對圖像的色調和色彩等影像特征和布局、位置、圖形、紋理、陰影、大小、形狀等空間特征進行運用，同時綜合各類專題圖、地形圖等非遙感信息資料，遵從相關的規(guī)律，由表及里的進行邏輯推理和綜合分析。計算機自動提取和計算機自動分類使對遙感影像進行內業(yè)處理，通過對象的紋理特征、形狀特征、光譜特征等，對提取規(guī)則進行相應的建立，從而實現(xiàn)對地表覆蓋類別信息的自動提取。計算機人工交互解譯是二者的結合，利用自算計自動提取技術對目標地物的形狀、光譜等信息，按照影像特征進行提取。利用目視解譯對形狀破碎、光譜信息模糊的目標地物進行分析[1]。

1.2 地標覆蓋信息分類

地表覆蓋信息分類會對人工建筑、自然營造物等狀況或屬性進行反映，分類標準不同，分類結果也不相同。根據(jù)2013年國務院第一期全國地理國情普查的相關情況，所發(fā)布的相應指標內容中對地表覆蓋信息的分類來看，地理國情普查的內容主要有一級類12個，二級類58個，三級類133個。這些類的代碼和名稱，都有特定的定義，來對分類體系進行參考，對三級分類進行利用。

2 地理國情普查中地表覆蓋信息提取技術的應用

2.1 目視解譯法

影像的解譯標志，也就是判讀要素，它能夠直接在遙感圖像中對地物信息的影像特征進行判別和反映，主要包括圖案、紋理、顏色、色調、陰影、大小、形狀等。而在選定的試驗區(qū)域中，地物種類較少，主要為林地和草地，在影像中，耕地、水體、房屋、道路等地物形狀規(guī)則，但數(shù)量較少。通過對解譯標志體系的建立，判讀遙感影像，然后分類地物類別、提取地表覆蓋信息。將目標地物分為14類進行了試驗，分別為水面、礫石地表、堆放物、構筑物、硬化地表、無軌道路面、低密度低矮房屋、高密度低矮房屋、高覆蓋草地、喬灌混合林、闊葉灌木林、針葉林、旱地等[2]。

2.2 計算機自動提取法

面向對象的多尺度信息提取技術，其關鍵和基礎就是影像的分割。遙感影像的空間信息較為復雜，對于不同類別的微觀和宏觀地物特征，單一尺度的遙感影像分割難以有效兼顧。如果分割尺度較大，旱地、草地、林地等大面積的目標地物能夠保留完整，但房屋、道路等小面積的目標地物將會被破壞。如果分割尺度較小，對象將會增多，數(shù)據(jù)將會冗余，分類效率就會降低。面向對象的分類模式主要有隸屬度函數(shù)分類法和臨近分類法兩種，分別為監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類。在分類之后，還需要經(jīng)過局部邊緣處理、重分類、合并對象等處理，才能得到理想的分類結果。

2.3 計算機人工交互解譯法

從光譜上來看，在試驗區(qū)域的房屋頂部，有灰色、黑色、白色、藍色等，并且具有不規(guī)則的形狀[3]。含有土、碎石、瀝青的路面在影響中呈現(xiàn)黃色、青色、白色等較為復雜的光譜信息。路網(wǎng)稀松、中斷，不適用于計算機自動解譯。在試驗區(qū)域當中，由于水體和旱地數(shù)量較多具有特征突出的幾何形狀，與相鄰地物的光譜信息差別較大，可以采用計算機自動提取技術。在計算機人工交互解譯當中，由于計算機和人之間需要反復交叉的進行工作，因此在數(shù)據(jù)銜接等方面，會出現(xiàn)一定問題，因此，需要對其進行后處理。核查屬性信息完整性和邏輯關系恰當性。

2.4 分類結果及精度評價

對于不同的地表覆蓋種類、地形、影像質量、地區(qū)來收，適用的解譯方法和相應的分類結果也有所不同，其中目視解譯法適用于地形簡單、地物種類少、破碎度低的區(qū)域；計算機自動解譯法適用于地形簡單、破碎度低的區(qū)域；計算機人工交互解譯法適用于地形復雜、地物種類多、破碎度大、以及總體地物分類中，線形地物數(shù)量所占比例過大的區(qū)域[4]。其中計算機自動解譯法對影像質量的要求最高，其次是目視解譯法，計算機人工交互解譯法對影像質量的要求最低。

3 結論

地理國情普查是我國一項重要的舉措，而在具體的普查過程中，地表覆蓋信息提取技術是最為基本，也是最為重要的技術手段之一。主要有目視解譯法、計算機自動解譯法、計算機人工交互解譯法這三種方法，根據(jù)實際地形、質量等方面的不同，選擇合適的方法，才能更好的完成地理國情普查工作。

[1]李琦.高分辨率遙感影像在地理國情普查信息提取中的應用研究 [D].吉林大學, 2014.

[2]黃霞,張靜舒,何勇.地理國情普查中地表覆蓋信息提取技術研究 [J].重慶工商大學學報 (自然科學版),2014,08:101-106.

[3]湯育紅.地理國情普查地表覆蓋與國情要素信息的提取方法探討 [J].測繪與空間地理信息,2013,12:89-91+95.

[4]明紅蓮.談面向地理國情監(jiān)測的地表覆蓋信息提取方法 [J].城市地理,2014,20:99.

P2[文獻碼]B

1000-405X（2015）-11-125-1

肖劍（1979～），男，本科，工程師，研究方向為測繪。