GF-2號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)在森林資源調(diào)查中的應(yīng)用

李新平

(黑龍江省林業(yè)監(jiān)測(cè)規(guī)劃院，黑龍江 哈爾濱 150080)

1 調(diào)查意義

森林與濕地、海洋并稱為全球三大生態(tài)系統(tǒng)，是人類(lèi)賴以生存的基礎(chǔ)，它能為人類(lèi)提供物質(zhì)資源，具有維護(hù)生態(tài)安全、保護(hù)生物多樣性以及維持生態(tài)平衡的重要作用。

2 任務(wù)和內(nèi)容

森林資源調(diào)查的主要任務(wù)是查清森林的分布、數(shù)量以及林地和林木的種類(lèi)和質(zhì)量，同時(shí)能夠反映出調(diào)查單位的勞動(dòng)、科技、自然等方面的社會(huì)條件，分析森林資源相關(guān)信息管理現(xiàn)狀，提出相對(duì)應(yīng)的資源經(jīng)營(yíng)、保護(hù)與利用合理化建議[1]。調(diào)查內(nèi)容為確定調(diào)查單位的界線，確定各地類(lèi)屬性，計(jì)算各類(lèi)林木蓄積，同時(shí)查清與森林資源相關(guān)的生態(tài)和環(huán)境因素。

3 遙感技術(shù)在林業(yè)方面的應(yīng)用

我國(guó)早在20世紀(jì)70年代就引進(jìn)了美國(guó)國(guó)家航空航天局的陸地衛(wèi)星“Landsat”作為數(shù)據(jù)源，從20世紀(jì)90年代末開(kāi)始，根據(jù)國(guó)家林業(yè)局的要求各省以Landsat7數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，到2003年左右，全面更新為法國(guó)“spot”系列高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)作為森林資源調(diào)查的主要數(shù)據(jù)源。近10年以來(lái)，我省二類(lèi)調(diào)查主要以SPOT5數(shù)據(jù)為主，同時(shí)也嘗試了一些其他的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，例如：日本alos、資源二號(hào)、資源三號(hào)、天繪一號(hào)、高分一號(hào)、高分二號(hào)以及一些航空照片等。隨著近年來(lái)搭載高分辨率傳感器的國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星發(fā)射升空，我們得以獲得更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，將其應(yīng)用到調(diào)查工作當(dāng)中，提高判讀精度和工作效率。

4 調(diào)查方法

4.1 調(diào)查數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

外業(yè)調(diào)查前應(yīng)提前準(zhǔn)備適用當(dāng)?shù)氐幕盍⒛静姆e表、林木形高表、標(biāo)準(zhǔn)表、地位指數(shù)表、立地類(lèi)型表、生物量表、林木生長(zhǎng)率等林業(yè)數(shù)表。

4.2 調(diào)查資料準(zhǔn)備

4.2.1 地形圖 采用國(guó)家最新出版或1∶50 000放大到1∶10 000或1∶25 000地形圖調(diào)查。

4.2.2 遙感影像 使用近期拍攝(2年內(nèi))、比例尺為1∶25 000或1∶50 000放大到1∶25 000的航空照片，調(diào)查或者使用近期(1年內(nèi))比例尺為1∶25 000空間分辨率5 m以內(nèi)、經(jīng)幾何精校正影像增強(qiáng)的衛(wèi)星遙感圖像調(diào)查。

5 衛(wèi)星數(shù)據(jù)應(yīng)用

5.1 數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

高分衛(wèi)星系列由中國(guó)航天科技集團(tuán)公司所屬空間技術(shù)研究院研制，目前高分衛(wèi)星已發(fā)射了亞米全色、1米雷達(dá)、寬幅、同步凝視等多顆衛(wèi)星，數(shù)據(jù)源不斷豐富，涵蓋了不同的覆蓋寬度、不同的重訪周期、不同的空間分辨率的高分?jǐn)?shù)據(jù)體系。高分二號(hào)衛(wèi)星是中國(guó)高分專(zhuān)項(xiàng)工程計(jì)劃研制的新型民用遙感衛(wèi)星，它具有空間分辨率高、觀測(cè)幅面寬大以及使用周期長(zhǎng)的特點(diǎn)。[2]

表1 高分2號(hào)衛(wèi)星參數(shù)

5.2 處理方法

5.2.1 融合的基本原理 過(guò)程描述：影像預(yù)處理主要是影像降噪。空間配準(zhǔn)，重采樣，內(nèi)容融合，本文僅介紹內(nèi)容融合方面的內(nèi)容。

影像融合的基本原理是將同一地區(qū)的不同分辨率遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行空間配準(zhǔn)后，然后利用一定的算法將兩幅影像結(jié)合起來(lái)，形成一幅信息更為豐富的新影像。目前針對(duì)多光譜與全色影像的融合方法比較多，評(píng)價(jià)較高的融合方法主要有PanSharp、GS 變換、小波變換法等融合方法，而在實(shí)際操作中：PCA、Brovey、IHS、HPF應(yīng)用的也比較多。PCA 方法的優(yōu)點(diǎn)是能較強(qiáng)地保持圖像多光譜特性并且融合波段數(shù)可以根據(jù)實(shí)際情況自由決定，但該方法容易存在信息損壞并且較難掌握色彩。Brovey變換融合法使用起來(lái)比較簡(jiǎn)單，它的優(yōu)點(diǎn)是既能保持影像的原始光譜信息，又能起到銳化影像的作用。但該方法也存在一定的光譜扭曲。IHS 融合方法的優(yōu)點(diǎn)是能保留大部分高分辨影像的信息，但融合后相同顏色缺少層次感，處理后只能保留三個(gè)波段。HPF融合方法的優(yōu)點(diǎn)是，具有高分辨空間信息和低分辨率的光譜信息，同時(shí)利用濾波方法增強(qiáng)了影像的空間細(xì)節(jié), 但該方法也限制了一部分重要結(jié)構(gòu)信息,容易造成一些影像波譜的扭曲。

此次工作操作平臺(tái)為Erdas Imagine 2013，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了配準(zhǔn)等預(yù)處理工作。為了保證融合的最佳效果，將配準(zhǔn)誤差控制在0.5個(gè)像元以內(nèi)，然后在進(jìn)行影像融合前提高了全色影像的亮度和飽和度，為了增強(qiáng)影像局部反差，突出紋理細(xì)節(jié)等，又對(duì)多光譜影像進(jìn)行了彩色增強(qiáng)，以區(qū)分不同地類(lèi)之間的顏色反差。[3]

5.2.2 處理方法 選擇柵格(Raster)菜單下幾何校正(Geometric Calibration)選項(xiàng),選擇正射校正(Orthorectify without GCP),選擇文件類(lèi)型為多波段彩色影像(后綴名為.mss)或單波段黑白影像(后輟名為.pan)的tiff格式文件,修改projection屬性為UTM，修改custom菜單欄spheroid name屬性為WGS84,修改Datum name屬性為WGS84,修改Utm zone屬性為52,保存。選擇柵格(Raster)菜單(Pan Sharpen)選項(xiàng)，選擇融合(Resolution Merge)選項(xiàng)，融合方法選擇比值變換法 Brovery Transform，重采樣方式選擇鄰近像元法(Nearest Neighbor)，波段組合選擇4,3,2,執(zhí)行該操作得到融合數(shù)據(jù)。[4]

5.3 小結(jié)

從傳感器方面來(lái)看，全色傳感器成像一般具有高分辨率，紋路顯示清晰，能夠充分體現(xiàn)地形地貌，但無(wú)法顯示地物色彩的特點(diǎn)；而多光譜影像的特點(diǎn)是空間分辨率不高，但光譜信息顯示豐富，能夠明顯判斷出植被與其他類(lèi)型地物，因此將這兩種影像相互融合能夠獲取色彩豐富且分辨率較高的影像。在選擇波段組合時(shí)不同的波段組合會(huì)得到不同的影像，在融合過(guò)程中，通過(guò)4，3，2組合出來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像更加突出植被，適合判斷出林地與非林地，便于進(jìn)行圖斑區(qū)劃使用。在地理信息軟件中加入融合后的影像作為底圖、同時(shí)加入上期調(diào)查矢量化數(shù)據(jù)，等高線，各級(jí)行政界線等對(duì)林斑、小班進(jìn)行重新區(qū)劃，形成新一期外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)。通過(guò)高分辨率影像的使用，不僅提高了圖斑區(qū)劃精度，而且節(jié)省了工作時(shí)間，同時(shí)也提高了工作效率。

隨著我國(guó)國(guó)家重大戰(zhàn)略的實(shí)施和國(guó)防現(xiàn)代化建設(shè)投入加大，近年來(lái)，國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星不斷發(fā)射升空，截至2018年末高分十一號(hào)衛(wèi)星已成功發(fā)射，另外，由19顆北斗導(dǎo)航衛(wèi)星組成的基本系統(tǒng)即將開(kāi)通運(yùn)行，預(yù)計(jì)到2020年底，將完成北斗全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的建設(shè)，從此將具備為全球各國(guó)提供服務(wù)的能力。