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    區(qū)域土地利用/覆蓋信息提取的實現(xiàn)

    2021-02-15 07:53:16梁永剛
    經緯天地 2021年6期
    關鍵詞:比較法校正土地利用

    梁永剛

    (遼寧省自然資源事務服務中心—遼寧省基礎測繪院,遼寧 錦州 121003)

    0.引言

    土地開發(fā)利用管理是構成人類經濟社會的一種基本經濟管理活動。當前,土地開發(fā)利用已經不僅僅是單純地向其索取資源,更重要的是合理地利用土地資源,并對其進行開發(fā)、整治和保護[1]。隨著經濟社會的高速發(fā)展、人口數量快速增長、城市化進程的不斷加快,人們對于土地資源的利用和需求急劇增長,但是,因為土地資源的數量有限,因此土地的發(fā)展和數量之間就會產生矛盾。在一個經濟區(qū)域內,土地綜合利用發(fā)生變化會存在很多的影響因素,因此,分析這個區(qū)域內的自然環(huán)境因素和其他社會經濟因素的變化發(fā)展情況將更加有利于準確揭示未來土地綜合利用發(fā)展情況和基本變化過程,并對準確預測未來經濟變化發(fā)展方向以及研究制定實施相應的相關政策法規(guī)起到關鍵性的作用[2]。

    我國開展土地利用資源調查研究的信息技術手段進入了一個快速健康發(fā)展的嶄新階段,土地資源利用調查研究的技術內容也隨之得到全面豐富,研究技術手段和特點得到了進一步更新,遙感和計算機等信息技術被廣泛運用在我國土地資源利用調查和氣象分析等方面[3]。中國科學院地理科學與中國資源環(huán)境研究所共同領導,調查研究全國范圍內的土地資源利用情況,獲得了全國范圍及各省、市、區(qū)等多個尺度的土地資源利用數據。特別是近些年來,我國在土地利用研究領域邁進了更為廣闊而深入的階段,土地利用/覆蓋調查研究的技術手段和方法也有了長足的進步?;谛l(wèi)星遙感影像的土地調查分類方法和應用地理信息系統(tǒng)技術開展土地資源調查、評價的技術體系逐漸發(fā)展和成熟起來。

    1.研究內容和技術路線

    1.1 研究內容

    以某城市為試驗區(qū),利用2007年、2011年和2016年三期LandsatTM遙感影像,提取并分析土地利用/覆蓋變化信息,為研究土地利用變化、變化發(fā)展趨勢和城市規(guī)劃管理提供決策支持。

    1.2 技術路線

    以土地利用動態(tài)監(jiān)測的基本理論為基礎,對下載的研究區(qū)遙感影像進行幾何校正、大氣校正等預處理,然后對處理后的影像進行監(jiān)督分類,提取土地利用/覆蓋信息,綜合運用數學統(tǒng)計和分析模型進行研究,最后分析試驗區(qū)近十年的土地利用/覆蓋動態(tài)變化情況。主要技術路線(如圖1所示):

    圖1 技術路線圖

    2.土地利用/覆蓋信息提取

    2.1 數據源選取

    由于土地利用現(xiàn)狀提取和變化檢測工作需要多期采集數據,所以在進行數據源類型選擇的時候,除了需要考慮利用影像源的空間量和分辨率,還需要綜合考慮利用試驗區(qū)占地范圍、物候和利用影像源的成像環(huán)境條件。物候和成像條件是影響提取精度的重要因素,在云量滿足要求的情況下,從地理空間數據云和USGS上將2007年、2011年、2016年的TM遙感氣象影像分別進行下載。

    2.2 數據預處理

    遙感氣象影像預處理的工作過程主要包括圖像幾何校正(包括地理圖像定位、幾何精確度校正、圖像圖形配準、正射圖像校正等)、圖像圖形融合、圖像圖形鑲嵌、圖像圖形裁剪、去云及高光陰影圖像處理和觀測大氣氣象校正等幾個環(huán)節(jié):

    (1)幾何校正與圖像配準。幾何物體變形校正使用該影像中的物體幾何圖形與該影像物體在所使用選定的地圖投影圖像中的物體幾何圖像在形狀和物體位置上可能產生較大差異,從而使這些圖像同時產生了物體幾何上的形狀或位置上某一方面的較大失真。為了避免這些誤差對數據的準確性造成影響,必須對遙感影像進行幾何校正;

    以2011年重點試驗區(qū)域的遙感影像數據為采集基準,通過分析采集地面控制點的方式,將2007年和2016年的遙感影像數據進行了精確分析配準。盡量選取遙感影像上具有明顯的清晰目標點位的地理標志,如,高速道路交叉點、河流交匯點等,且盡量控制地面控制節(jié)點上的目標地物不隨時間發(fā)生改變。GCP圖片要均勻地分布在有完整幅面的影像內,且必須有一定的圖片數量。由于重新定位后的像元在原影像中的分布是不均勻的,因此,采用了最鄰近法重采樣,再進行亮度值的插值計算,建立新的影像矩陣;

    (2)大氣校正。相機圖像中位置不同的大氣地物所對應的不同像元的灰度值根據所受全球大氣溫度影響變化程度不同,且同一位置地物的不同像元對應的灰度值也可能會因相機獲取圖像時間的不同等而受到不同程度的影響。因此,在進行土地利用/覆蓋信息提取前有必要進行大氣校正以消除這些影響。本試驗使用遙感數據處理軟件中的輻射校正工具(Calibration Utility)對幾何校正后數據進行了輻射定標,定標其輻射亮度值,再進行快速大氣校正處理;

    (3)圖像裁剪。對覆蓋三期試驗區(qū)的全部三期影像數據進行依次鑲嵌裁剪處理后,利用覆蓋試驗區(qū)影像矢量的分界線依次對三期全部影像數據進行裁剪鑲嵌處理,得到裁剪后的試驗區(qū)影像數據;

    (4)圖像增強。為了增強感興趣目標和周圍背景間的反差,最大限度地增強圖像所反映的本底信息,針對圖像上反差較小的地物及難以辨認的地物,進行對比度增強處理,使影像中的亮度值范圍拉伸或壓縮,從而提高圖像的對比度,再做直方圖均衡化處理(Histogram Equalization),使像元之間的對比度增加,提高圖像的視覺顯示效果。

    2.3 監(jiān)督分類

    1992年~1995年,中國科學院和農業(yè)部組織實施了“國家資源環(huán)境遙感宏觀調查動態(tài)研究”項目,建立了以資源環(huán)境組合分類系統(tǒng)為核心的分類體系[4]。本文根據該體系將土地利用類型分為6類:耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地。具體(如表1所示):

    表1 土地利用覆蓋分類與解譯標志

    (1)分類器確定。根據各種分類的操作復雜度和操作精度需求等諸多因素可以確定分類器的種類。通常使用的三維分類器模型包括八種,即平行六面體(Parallelepiped)、最大似然(Maximum Likelihood)、最小距離(Minimum Distance)、馬氏距離(Mahalanobis Distance)等。本論文使用的是最大似然分類器,也就是在假定每個波段的每一類統(tǒng)計都呈正態(tài)分布的前提下,對給定像元屬于某一訓練樣本的似然度進行持續(xù)的統(tǒng)計,最后,把像元歸類到似然度最大的一類當中[5]。

    (2)影像分類。使用軟件中的監(jiān)督分類功能,設置好相關參數后輸出分類結果。對分類后的結果進行分類統(tǒng)計分析、小斑點處理(分類后處理)、柵格矢量轉換等處理。其中,運用新的遙感無線影像技術分類分析結果,不可避免地會直接產生一些小數點面積上的圖像色斑。無論從企業(yè)專題色斑圖片的制作,還是從實際技術應用的設計角度,都非常有必要對這些小而且面積大的圖形色斑圖片進行類別刪除和色斑類別處理歸并。目前常用的小面積圖形色斑類別處理刪除方法主要有Majority/Minority分析和聚類(clump)濾(Sieve)。本文綜合采用了以上兩種方法進行分類后處理,效果更好,處理后結果(如圖2所示):

    圖2 分類后處理結果圖

    2.4 分類精度評價

    對所得出的分類結果進行評價,這樣做是為了確定其可靠性和精準度,用得最多的驗證精準度的方法有混淆矩陣和ROC曲線?;煜仃囀且环N驗證遙感分類精度的標準方法,可以用于很多高級統(tǒng)計分析計算,它可以計算出一些體現(xiàn)分類總體精度情況的指標,還可以計算出表示單個類別分類情況的指標[5]。由于沒有一個比較高分辨率的影像數據源,本文將原來所分類的TM影像數據源當成一個參考影像來源,在對其進行了目視圖像解譯后即可得到一個真實的影像類別。三期影像分類后的精度評價結果(如表2所示):

    表2 分類后精度評價結果

    3.變化信息提取

    遙感影像的動態(tài)檢測依據不同歷史時期的各種遙感影像,定量、穩(wěn)定性地進行分析提取地物發(fā)生變化時的特征與過程[3]。需要先確定變動前后第一次地物的類別、范圍邊際線及變動趨勢等各種能夠為我們提供有關地物的空間分布以及發(fā)生變動的定性、定量資料[6]。主要包括影像直接比較法、分類后比較法、變化矢量分析法、主成分分析法等。本文采用影像直接比較法和分類后比較法這兩種方法進行土地利用信息的變化分析。

    3.1 影像直接比較法

    影像計算分析方法比較常見,它的主要作用是對經過配準的兩個基于同步時相遙感器的影像文件中的每個像素和元值直接進行比值運算和轉換后處理,找出其中發(fā)生變化的像元位置和變化區(qū)間。目前常用的影像直接比較法主要包括各種圖像直接差異比值法、植被指數圖像比較法等相關影像分析以及混合式影像檢測法。但是沒有一種方法被認為具有普適性,大部分存在自動化程度不高、精準度不夠、可靠性差、處理速度慢與效率不高等問題,在實際應用中仍需要通過人機交互的方式進行處理。

    影像直接比較法對兩個同一時相的影像進行了差值運算,在此基礎上又將所有數據值進行歸一化及單位統(tǒng)一的數字預處理功能[7]。以下差值圖像中的紅色部分為變化區(qū)域,差值結果與統(tǒng)計(如圖3所示):

    圖3 差值結果與統(tǒng)計

    3.2 分類后比較法

    基于上述提取出的變化信息,將2007年~2016年土地利用動態(tài)變化數據生成土地利用類型面積轉移矩陣和概率轉移矩陣(如表3所示):

    表3 2007年~2016年概率轉移矩陣

    4.結束語

    通過對試驗區(qū)2007年、2011年、2016年三期影像進行自動解譯后,利用結果比較法和影像直接比較法,分析了2007年、2011年、2016年該地區(qū)的土地利用/覆蓋信息動態(tài)變化情況,得出了以下主要結論:

    (1)研究結果顯示,試驗區(qū)土地資源類型多樣,6種土地利用變化類型全面。2007年~2016年,土地利用變化區(qū)域面積占區(qū)域土地總面積的17.61%;

    (2)通過直接比較和分類后比較,得出2007年~2016年,各種用地類型均有轉入轉出的變化,其中,面積變化最大的是耕地、林地和水域,林地面積增加了79014.828公頃,年均變化率12.19%;水域面積擴大3824.012公頃,年均變化率17.98%;耕地面積呈減少趨勢,共減少91361.965公頃,年均減少3.45%。從用地類型的變化可以看出:一方面,該地區(qū)近年來采取了植樹造林的方式來大力治理水土流失,同時由于擴大了農業(yè)基礎工程和水利設施建設而占用了部分的耕地;另一方面,農業(yè)產業(yè)結構調整,也同樣占用了較多的耕地。隨著經濟建設的迅速發(fā)展,在今后一個時期內,還會有更多的工程項目在該地區(qū)建設,將不可避免地占用大量耕地。因此,隨著耕地面積的逐年減少,人地供需矛盾將更加尖銳;

    (3)在監(jiān)督分類過程中,對于水域和非水域分界處判斷很模糊,如何準確判斷并且歸類是值得探討的問題,需要盡量多地選取訓練樣本,增加訓練次數,不斷調整主要參數的設置。此外,訓練數據的時候,若圖像過大,則產生的程序響應時間過長;

    (4)試驗區(qū)土地利用結構總體上呈現(xiàn)林地和建設用地增加的趨勢,耕地和未利用地面積呈下降趨勢。從上述變化趨勢來看,經濟的快速發(fā)展導致新增建設項目占用大量耕地。因此,定期對土地利用情況開展監(jiān)測,獲得及時準確的土地利用信息,能夠為自然資源開發(fā)利用監(jiān)管以及科學、合理地展開國土規(guī)劃工作提供重要依據。應適度展開土地整理,開發(fā)土地后備資源,使土地利用結構和布局日趨合理,與社會經濟發(fā)展相協(xié)調。

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