基于Landsat-8的土地利用專題制圖方法研究

黎 昕

（湖北國土資源職業(yè)學(xué)院，湖北 武漢430090）

土地是人們賴以生存的基礎(chǔ)，土地利用是依照土地所固有的屬性結(jié)合人類的勞動從而獲取相應(yīng)回報的經(jīng)濟行為，包括了獲取一系列土地產(chǎn)品及相關(guān)的服務(wù)[1]。近年來，武漢市漢南區(qū)經(jīng)濟發(fā)展快速，土地利用類型變化較快。常規(guī)的土地分類方法出錯率較高，精度較低，研究成果的更新和應(yīng)用比較困難[2]。而使用遙感影像編制土地利用現(xiàn)狀圖能快速獲取區(qū)域地類分布情況，理清各類型土地資源的數(shù)量與質(zhì)量，為該地區(qū)土地資源的科學(xué)管理與規(guī)劃提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

武漢市漢南區(qū)位于武漢市西南部，地勢東南高，西北低，屬北亞熱帶季風(fēng)性（濕潤）氣候，具有常年雨量豐沛、四季分明等特點。漢南區(qū)耕地面積占比高，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值高，自然資源豐富，正穩(wěn)步進入城市化建設(shè)新時期，土地開發(fā)利用較為頻繁。

2 研究數(shù)據(jù)來源與處理方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所用數(shù)據(jù)為從地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站下載獲取的2020年武漢市及周邊部分區(qū)域的一景Landsat－8影像數(shù)據(jù)及輔助數(shù)據(jù)。Landsat-8衛(wèi)星上攜帶OLI陸地成像儀和TIRS熱紅外傳感器，OLI陸地成像儀包括9個波段，空間分辨率為30 m，其中包括一個15 m的全色波段[3]。該數(shù)據(jù)云量較少，影像質(zhì)量較好。經(jīng)裁剪后即可獲取漢南區(qū)影像數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)處理方法

2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

ENVI軟件是一套具有創(chuàng)新性的遙感影像處理系統(tǒng)，它主要是為經(jīng)常使用航空遙感數(shù)據(jù)和衛(wèi)星的人員開發(fā)設(shè)計的，以滿足其眾多的特定遙感影像處理以及需要[4]。本研究使用ENVI軟件對影像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。首先應(yīng)對數(shù)據(jù)進行坐標(biāo)校正、輻射校正等前期預(yù)處理，然后結(jié)合漢南區(qū)矢量數(shù)據(jù)，使用ENVI軟件相關(guān)裁剪工具（如使用roi裁剪圖像工具）裁剪武漢市及周邊部分區(qū)域Landsat－8原始影像數(shù)據(jù)，獲取漢南區(qū)影像數(shù)據(jù)。

因波段組合有其不同的主要用途，根據(jù)目視判讀的需要，各類地物間的反差應(yīng)盡可能大[3]。Landsat－8影像數(shù)據(jù)的7、5、3標(biāo)準(zhǔn)假彩色波段組合可移除大氣影響，各地物特點較鮮明，故本研究使用753波段組合進行假彩色合成，合成后的影像如圖1所示，同時，使用4、3、2與5、4、3波段組合合成的影像進行輔助判讀。

圖1 武漢市漢南區(qū)Landsat－8影像數(shù)據(jù)（753波段合成）

通常，較高分辨率的遙感圖像是單波段的，而較低分辨率的遙感圖像是多光譜的。分辨率的融合通常用于生成更高分辨率的多光譜遙感圖像[4]。波段合成后，可使用ENVI軟件的圖像融合工具（本研究使用能較好保持影像的紋理和光譜信息Gram-Schmidt圖像融合）將合成后的影像和分辨率為15 m的全色波段影像進行融合處理，處理后的影像分辨率由30 m提升為15 m，且多光譜特征得到了保留，更易于地物判讀。

2.2.2 監(jiān)督分類

數(shù)據(jù)預(yù)處理完畢后，即可對其進行監(jiān)督分類。遙感影像的監(jiān)督分類是在已知類別的訓(xùn)練場地上提取各類別訓(xùn)練樣本，通過選擇特征變量、確定判別函數(shù)或判別式（判別規(guī)則），進而把影像中的各個像元點劃歸到各個地類的分類[5]。對影像進行監(jiān)督分類前，地類樣本如何選取對分類精度影響較大。地類樣本應(yīng)在研究區(qū)內(nèi)均勻選取且選取范圍不能過大[6]。同時，選取樣本時不應(yīng)有其他干擾因素（如選取長江水體樣本時不宜框選長江中的橋梁與船只）。若樣本間可分離性大于1.8，則說明此時樣本之間的可分離性較好[7]。若將可分離度低于1.8的樣本直接用于分類，則精度難以滿足實際生產(chǎn)需求。首先，使用ENVI軟件的roi感興趣區(qū)工具在影像數(shù)據(jù)中選取各地類樣本，對比清晰度更高的網(wǎng)絡(luò)地圖或其他影像上的實際地物，發(fā)現(xiàn)居民地與交通用地較難區(qū)分，可分離度低于1.8；林地、水體與其他地類的可分離度較高，滿足精度要求。故結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H情況，將研究區(qū)地類分為城鎮(zhèn)用地、林地、耕地、草地、水體五類。然后使用ENVI軟件的“計算roi可分離性”工具計算各地類可分離度。經(jīng)計算，各地類之間可分離度如下：林地與耕地，1.995；林地與草地，1.998；林地與水體，1.999；林地與城鎮(zhèn)用地，1.993；耕地與草地，1.849；耕地與水體1.999；耕地與城鎮(zhèn)用地，1.956；草地與水體，1.999；草地與城鎮(zhèn)用地，1.969；水體與城鎮(zhèn)用地，1.999。各地類間可分離度均大于1.8，滿足精度要求，其中耕地與草地可分離度為1.849，相對較低，會對分類結(jié)果有一定影響。

各地類樣本選取完畢后，即可根據(jù)訓(xùn)練樣本進行監(jiān)督分類，本研究使用分類精度較高、運算速度較快的最大似然法對影像進行解譯。最大似然法是一種應(yīng)用最為廣泛的監(jiān)督分類方法，它根據(jù)貝葉斯函數(shù)和最大值規(guī)則確定類別的歸屬使用[8]。以分類樣本為依據(jù)，使用ENVI軟件圖像分類工具中的最大似然法分類工具對漢南區(qū)影像數(shù)據(jù)執(zhí)行監(jiān)督分類。分類完畢后，得到的數(shù)據(jù)范圍為包含漢南區(qū)的矩形區(qū)域，這時應(yīng)再次使用漢南區(qū)矢量數(shù)據(jù)對分類數(shù)據(jù)進行裁剪。然后使用最大/最小值分析工具去除小圖斑，即可獲取漢南區(qū)土地分類原始數(shù)據(jù)。

3 精度評價

目前，分類精度評價最常用的方法是混淆矩陣法。它是一種誤差矩陣，通過實驗樣本中正確分類的數(shù)量和誤分類的數(shù)量來表示[6]。分類評價常用混淆矩陣中的總體分類精度與Kappa系數(shù)進行定量評價。總體精度表示所有被正確分類的樣本數(shù)量占總體樣本數(shù)量的概率，可體現(xiàn)分類結(jié)果的整體正確率；Kappa系數(shù)則是表示總體分類的精度系數(shù)[6]。對影像執(zhí)行監(jiān)督分類并進行后續(xù)分析后，使用ENVI軟件中的“利用地面真實感興趣區(qū)進行混淆矩陣分析”工具，選取使用最大/最小值分析工具處理后的最大似然法分類成果數(shù)據(jù)，再選取用于評價驗證的各地類樣本數(shù)據(jù)，即可輸出混淆矩陣計算結(jié)果。通過分析混淆矩陣的總體分類精度與Kappa系數(shù)等參數(shù)，能快速定量地評價土地分類精度。經(jīng)計算，總體分類精度為94.769 1%，大于90%；Kappa系數(shù)為92.28%，大于85%，分類精度較高。分類完成后，還可根據(jù)分類實際情況使用ENVI軟件圖像分類工具下的“分類后處理”工具對影像數(shù)據(jù)進行進一步處理。

4 制作專題圖

數(shù)據(jù)處理完畢后，需結(jié)合實際生產(chǎn)需求將上述分類成果數(shù)據(jù)制作為專題圖件，以供后續(xù)使用。ENVI軟件的制圖工具制圖效果一般，難以滿足實際生產(chǎn)需求，而ArcGIS軟件制圖效果較好，故可使用ENVI軟件矢量處理工具下的“柵格轉(zhuǎn)矢量”工具先將ENVI的影像分類柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為ENVI矢量數(shù)據(jù)（evf格式），再使用“經(jīng)典版本evf矢量轉(zhuǎn)矢量”工具將ENVI矢量數(shù)據(jù)（evf格式）轉(zhuǎn)換為ArcGIS矢量數(shù)據(jù)（shp格式）。轉(zhuǎn)換完成后，研究區(qū)土地分類以屬性表的形式存在于矢量文件中，再使用ArcGIS軟件的符號系統(tǒng)根據(jù)實際生產(chǎn)需求制作專題圖件即可。

本研究使用第三次全國土地調(diào)查工作分類圖示符號庫，結(jié)合《土地利用現(xiàn)狀分類》規(guī)范（GB/T21010-2017）與研究區(qū)實際情況，先將符號庫導(dǎo)入ArcGIS軟件符號系統(tǒng)中，再在ArcGIS軟件符號系統(tǒng)中根據(jù)地類屬性設(shè)置各地類顏色與符號，如圖2所示，然后設(shè)置標(biāo)題、圖例、坐標(biāo)格網(wǎng)、比例尺等其他要素，即可制作土地利用分類專題地圖。

圖2 Landsat－8武漢市漢南區(qū)土地利用分類圖

利用遙感圖像編制土地利用圖，應(yīng)該改變先野外調(diào)繪后室內(nèi)編圖的程序，而變?yōu)橄仁覂?nèi)分類解譯，后再到野外補點調(diào)繪和檢查驗證，最后室內(nèi)成圖[9]。故對于僅根據(jù)影像數(shù)據(jù)不能確定地類的區(qū)域，需使用更高精度的影像進行輔助判讀或進行野外補點調(diào)查與驗證，然后修改相應(yīng)地類圖斑及屬性。修改后的土地分類專題圖件精度會得到進一步提升，可為該地區(qū)的土地利用規(guī)劃、設(shè)計及合理開發(fā)利用等提供依據(jù)。

5 結(jié)果分析

使用ArcGIS軟件融合相同地類，統(tǒng)計土地分類矢量數(shù)據(jù)可知，漢南區(qū)耕地面積占比52.7%，面積最大；城鎮(zhèn)用地面積占比23.1%；草地面積占比5.0%；林地面積占比12.1%；水體面積占比7.1%。

6 結(jié)論

本研究以武漢市漢南區(qū)Landsat-8遙感影像為數(shù)據(jù)源，通過影像預(yù)處理、監(jiān)督分類、精度評價、制作專題圖、結(jié)果分析等五個步驟，快速掌握了武漢市漢南區(qū)的土地利用分類情況，制圖效率較高，經(jīng)濟實用，能為相關(guān)部門提供較為準(zhǔn)確的土地分類信息，為該地區(qū)的土地利用規(guī)劃、設(shè)計、及土地資源開發(fā)利用等提供依據(jù)。但因影像分辨率及其他因素的影響，部分區(qū)域難以直接通過影像進行判讀，需通過實地考察驗證等其他手段進行輔助判定。

通過分析圖件與相關(guān)數(shù)據(jù)可知，漢南區(qū)耕地面積占比最高，農(nóng)業(yè)發(fā)達，水體與草地面積相對較少。隨著武漢地鐵16號線的建設(shè)，漢南區(qū)正快速步入城市化建設(shè)的進程，耕地林地等正逐漸被城鎮(zhèn)建設(shè)用地取代，水資源面積也正逐漸減少，人們在開發(fā)利用土地資源的同時，應(yīng)加強環(huán)保意識，結(jié)合最新的土地分類信息，在城市化建設(shè)的同時，對土地資源進行合理開發(fā)利用。