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    地理國情普查中人工分類圖斑的檢驗(yàn)方法研究

    2016-12-31 00:00:00熊松
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年25期

    摘 要:地理國情是我國國情的一部分,開展全國的地理國情普查是了解我國地理國情的重要手段。文章以武漢市東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)地理國情普查試點(diǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用遙感影像和普查成果等多源數(shù)據(jù),對人工勾繪的地表覆蓋專題層數(shù)據(jù)進(jìn)行分析檢驗(yàn),為地理國情普查中的人工分類圖斑的準(zhǔn)確性,給出一個(gè)可疑圖斑的檢驗(yàn)方法。

    關(guān)鍵詞:地理國情普查;影像分類;地表覆蓋數(shù)據(jù);圖斑檢驗(yàn)

    引言

    地理國情普查是我國開展的一項(xiàng)重大國情國力調(diào)查,普查的目的是掌握我國自然和人文地理要素的近況和空間分布情況,為我國開展常態(tài)化地理國情監(jiān)測打下基礎(chǔ)。國情普查中主要數(shù)據(jù)包括地理國情要素?cái)?shù)據(jù)和地表覆蓋分類數(shù)據(jù)兩大數(shù)據(jù)[1]。地表覆蓋分類數(shù)據(jù)反映出了地表的自然地物和人工構(gòu)造物的自然屬性,它是以遙感正射影像為基礎(chǔ),利用采集到的基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)和相關(guān)專業(yè)部門的資料,采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類提取和人工判讀結(jié)合的方式,進(jìn)行的地表覆蓋類型內(nèi)業(yè)解譯,形成相對應(yīng)的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)。地理國情要素?cái)?shù)據(jù)雖然也是以遙感正射影像為底圖,但是該數(shù)據(jù)參考整合了已有的基礎(chǔ)地理信息、土地使用、資源環(huán)境等資料,通過人工判讀的方法來進(jìn)行地理國情要素?cái)?shù)據(jù)的生成。地表覆蓋分類數(shù)據(jù)是地理國情監(jiān)測的基礎(chǔ),如何做好地表覆蓋分類數(shù)據(jù)中分類圖斑的檢查,把控好地表覆蓋分類數(shù)據(jù)的成果質(zhì)量,確定是否存在分類錯(cuò)誤的可疑圖斑,關(guān)系到地理國情普查成果的完整性和準(zhǔn)確性。隨著我國地理國情普查如火如荼的進(jìn)行,針對普查數(shù)據(jù)中的人工分類圖斑的檢驗(yàn)方法研究成為了必不可少的一部分。

    1 實(shí)驗(yàn)區(qū)簡介

    武漢市東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)地處長江中部、江漢平原東部,位于武漢市洪山區(qū)、江夏區(qū)境內(nèi),地勢低平,該區(qū)域內(nèi)地物類型主要包括有建筑物及建筑陰影、植被、水域、裸露地等,總面積518.06平方公里。文章實(shí)驗(yàn)使用的高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)為湖北省武漢東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)2013年8月獲取的Pleiades衛(wèi)星影像,武漢市近年來正在進(jìn)行大規(guī)模城市建設(shè)和發(fā)展,主要表現(xiàn)為舊城區(qū)的改造和新城區(qū)的擴(kuò)建,因而實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地提供地表覆蓋類型和地物要素的變化數(shù)據(jù),對于掌握城市發(fā)展進(jìn)度、變化監(jiān)測具有重要意義。

    2 分類圖斑的檢驗(yàn)方法

    為了充分發(fā)揮遙感技術(shù)在地理國情普查中的作用,利用地表覆蓋專題層數(shù)據(jù)和高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),進(jìn)行人工分類圖斑的檢驗(yàn)研究,確定人工分類圖斑類別是否正確。

    2.1 面向?qū)ο蟮姆诸?/p>

    eCognition是目前商用的遙感影像處理軟件中第一個(gè)采用面向?qū)ο蟮姆椒ㄌ崛∵b感信息的軟件,它打破了傳統(tǒng)的面向像元分類的局限性,給出了一種面向?qū)ο蟮姆诸愋滤枷?。文章采用的面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?,是專門針對高分辨率遙感影像的需求而形成的一種分類方法[2]。在運(yùn)用面向?qū)ο蠓诸愔?,其最小的單位是分割對象,這些對象是由影像中具有相似光譜和紋理特征組成的不規(guī)則地塊,該分割對象的大小由分割尺度的閾值來決定,因此面向?qū)ο蠓诸惪梢詼p少基于像元分類的限制,提高信息提取的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)表明,測試結(jié)果選擇尺度參數(shù)為150的多尺度分割,形狀因子為0.5,緊密度為0.8,能夠使整幅影像的分割到達(dá)高度優(yōu)化的結(jié)果;其次,針對人工分類的圖斑數(shù)據(jù)進(jìn)行植被、水體和其他類的分類實(shí)驗(yàn),通過研究基于分割對象的光譜特征、紋理特征和形狀特征,選出了最有效的幾類特征(Mean nir、NDVI、NDWI、Brightness、Max diff)作為參考特征進(jìn)行分類,并通過該特征值來構(gòu)建水體和植被的分類模型樣本,最后通過對該樣本的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,建立規(guī)則集,運(yùn)用決策樹分類得到了分類的結(jié)果。

    2.2 差異圖斑的檢驗(yàn)方法

    差異圖斑是指針對同一個(gè)影像分割對象,人工勾繪的數(shù)據(jù)屬性與計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類的數(shù)據(jù)屬性的不一致表述。人工勾繪的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)采集規(guī)范中就大就近的原則,規(guī)定以面積占絕對優(yōu)勢的地類為主,將不滿足面積采集指標(biāo)的類別就大就近合并到面積占絕對優(yōu)勢的類型中。針對上述分析的情況,對人工勾繪的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),給出了一個(gè)判斷分類圖斑是否是可疑圖斑的判斷準(zhǔn)則,即如果地表覆蓋圖斑的類別與專題層屬性類別不一致,并且面積大于400平方米,則可判斷該圖斑存在錯(cuò)檢或漏檢。

    根據(jù)上述表述的差異圖斑發(fā)現(xiàn)的判斷準(zhǔn)則,首先需要對地表覆蓋的自動(dòng)分類數(shù)據(jù)和人工勾繪的專題層數(shù)據(jù)運(yùn)用多邊形與多邊形疊加和邏輯并的運(yùn)算,就是需要把兩個(gè)類別的差異字段導(dǎo)入到Arcgis中參與字段相交計(jì)算,在這一步實(shí)現(xiàn)的是條件函數(shù)的判斷,自動(dòng)分類的數(shù)據(jù)中Class_name字段包含有water、vegetation、others三個(gè)類別,人工勾繪數(shù)據(jù)中class_name字段也包含有water、vegetation、others三個(gè)類別,如表1是兩個(gè)字段的條件判斷規(guī)則,其中0表示自動(dòng)分類圖斑與人工勾繪圖斑屬性相同,1則為兩個(gè)屬性不同。

    3 結(jié)束語

    對于我國開展的地理國情普查,能夠展現(xiàn)出各方面變化的時(shí)空之間的內(nèi)在聯(lián)系,能夠更好地提供國家規(guī)劃和社會(huì)發(fā)展的需要,對國家的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的決策具有重要的實(shí)際意義[3]。在進(jìn)行地理國情普查數(shù)據(jù)的人工解譯過程中,難免會(huì)出現(xiàn)解譯不認(rèn)真的時(shí)候,由此可能就會(huì)出現(xiàn)部分地區(qū)的勾繪錯(cuò)誤,地表覆蓋數(shù)據(jù)的成果質(zhì)量直接關(guān)系到地理國情監(jiān)測的真實(shí)性和可靠性[4],所以針對人工分類圖斑的檢驗(yàn)是非常有必要的。

    參考文獻(xiàn)

    [1]張玉麗,段東玲,錢楓.吉林省地理國情普查產(chǎn)品的質(zhì)量控制[J].測繪與地理空間信息,2015(38):189-191.

    [2]田新光.面向?qū)ο蟾叻直媛蔬b感影像信息提取[D].北京:中國測繪科學(xué)院,2007.

    [3]張成,張永忠.地理國情監(jiān)測對象與技術(shù)方法研究[D].蘭州交通大學(xué),2014.

    [4]邵金強(qiáng),羅斐,周銀朋.淺談如何控制地理國情普查項(xiàng)目成果質(zhì)量[J].科技視界,2014(19):339-340.

    作者簡介:熊松(1992-),男,漢族,湖北省武漢市,碩士研究生,工作單位:武漢市江夏區(qū)測繪地理信息院。

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