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    高分辨率遙感影像解譯方法與對(duì)比分析

    2021-12-27 02:32:02樂(lè)
    經(jīng)緯天地 2021年5期
    關(guān)鍵詞:目視圖斑外業(yè)

    楊 樂(lè)

    (西安航天宏圖信息技術(shù)有限公司,陜西 西安 710000)

    0.引言

    在遙感技術(shù)的大力推動(dòng)下,遙感影像被廣泛應(yīng)用于國(guó)情土地監(jiān)測(cè)中,尤其在土地利用狀態(tài)、土地更新調(diào)查、地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面[1]。但遙感衛(wèi)星搭載的傳感器獲取的遙感影像,包含的信息量大且復(fù)雜,不能直接用于土地監(jiān)測(cè),需進(jìn)行遙感影像解譯才能形成專(zhuān)題數(shù)據(jù),用于數(shù)據(jù)分析[2]?,F(xiàn)階段應(yīng)用在實(shí)際生產(chǎn)的遙感影像解譯方法,主要包括人工解譯、基于光譜的自動(dòng)解譯和人機(jī)交互解譯等方法[3]。目前,自動(dòng)解譯在一定程度上實(shí)現(xiàn)了遙感影像的自動(dòng)化解譯,但在解譯過(guò)程中存在需構(gòu)建訓(xùn)練樣本、過(guò)程繁瑣、技術(shù)要求高、精度相對(duì)較低、僅能識(shí)別訓(xùn)練樣本內(nèi)類(lèi)別等一系列問(wèn)題,并不適合地形地貌復(fù)雜、工作量較大的實(shí)際生產(chǎn)。為解決上述問(wèn)題,優(yōu)化高分辨率遙感影像解譯流程,提高解譯精度,本文分別探討了基于ENVI軟件的目視解譯方法和基于A(yíng)rcGIS人機(jī)交互解譯方法,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,總結(jié)了兩種方法的優(yōu)勢(shì)及特點(diǎn)。

    1.目視解譯

    遙感影像解譯工作主要任務(wù)就是區(qū)分影像內(nèi)容,進(jìn)行圖像合理分類(lèi)。根據(jù)影像的各項(xiàng)特征,結(jié)合目標(biāo)地物的各類(lèi)信息及周?chē)h(huán)境,對(duì)目標(biāo)地物或區(qū)域進(jìn)行屬性判別和確認(rèn)。完成地物判別后結(jié)合外業(yè)調(diào)查,進(jìn)一步確定該地物或區(qū)域?qū)嶋H情況,并與影像數(shù)據(jù)建立聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)逐一對(duì)應(yīng)。

    1.1 遙感影像預(yù)處理

    從原始遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行遙感影像解譯,需進(jìn)行遙感影像預(yù)處理,此過(guò)程對(duì)后期遙感影像解譯的精度控制有著重要意義。通常情況下,原始遙感影像首先進(jìn)行正射處理,主要包括糾正模型選擇、控制點(diǎn)選取、精度分析、輻射校正處理以及CCD探測(cè)器陣列均衡化處理等[4]。完成上述內(nèi)容后,利用ENVI軟件進(jìn)行光譜分析及影像增強(qiáng)處理,即可進(jìn)入遙感影像解譯工作。

    根據(jù)工程需要,選擇合理的原始遙感影像。根據(jù)成圖比例尺需求不同,可通過(guò)影像分辨率進(jìn)行判別,選取所需工程遙感影像。除此之外,還需考慮數(shù)據(jù)成本、數(shù)據(jù)穩(wěn)定性等方面,并依據(jù)不同的數(shù)據(jù)規(guī)格進(jìn)行數(shù)據(jù)選擇,最后原始數(shù)據(jù)的選取還需考慮數(shù)據(jù)獲取時(shí)間、數(shù)據(jù)采集時(shí)天氣狀況等詳細(xì)情況[5]。

    1.2 基于ENVI的遙感影像目視解譯

    基于ENVI的遙感影像解譯方法,需借助解譯標(biāo)志。作為室內(nèi)解譯的依據(jù),解譯標(biāo)志具有反映和判別地物的功能,能夠區(qū)分不同地物性質(zhì)及存在的相互關(guān)系,是地物空間信息和波普信息的圖形顯示[6]。根據(jù)具體功能的不同,解譯標(biāo)志分為直接解譯標(biāo)志和間接解譯標(biāo)志。

    利用GPS實(shí)測(cè)控制點(diǎn)坐標(biāo),采集圖斑實(shí)地邊界和新增線(xiàn)狀地物的坐標(biāo)數(shù)據(jù)及相關(guān)幾何數(shù)據(jù),并實(shí)地調(diào)查該變化圖斑的位置、土地利用狀況等屬性,將其填寫(xiě)到外業(yè)記錄表上并繪制外業(yè)調(diào)繪圖?;贓NVI軟件的遙感影像解譯具體流程(如圖1所示):

    圖1 基于ENVI的遙感影像解譯流程

    2.人機(jī)交互解譯

    2.1 基于A(yíng)rc GIS的人機(jī)交互解譯流程

    相比基于ENVI的遙感影像解譯方法,人機(jī)交互解譯方法在高分辨率遙感影像解譯效率上有所提高,但精度存在欠缺。為提高人機(jī)交互解譯精度,基于A(yíng)rcGIS的人機(jī)交互解譯方法融合了解譯標(biāo)志判別修改、拓?fù)錂z查和核驗(yàn)等關(guān)鍵技術(shù)[7]。具體流程(如圖2所示):

    圖2 遙感影像人機(jī)交互解譯生產(chǎn)流程

    針對(duì)完成預(yù)處理的遙感影像,首先進(jìn)行初步影像解譯,并進(jìn)行結(jié)果分析,對(duì)解譯標(biāo)志存在落后的信息,進(jìn)行合理刪減,并增添新標(biāo)準(zhǔn),提高影像解譯精度。完成解譯標(biāo)志更新后即可進(jìn)入人機(jī)交互解譯,此過(guò)程需結(jié)合外業(yè)實(shí)地調(diào)查,檢查解譯結(jié)果,同時(shí)針對(duì)空白影像、多幅影像接邊等問(wèn)題進(jìn)行拓?fù)涮幚怼?/p>

    2.2 質(zhì)量控制

    完成影像解譯的數(shù)據(jù),利用ArcGIS軟件可進(jìn)行矢量成圖處理,并進(jìn)行拓?fù)錁?gòu)建,過(guò)程中存在以下問(wèn)題:

    (1)在整合和處理矢量數(shù)據(jù)期間,當(dāng)解譯區(qū)域面積不斷增加時(shí),需加大交互解譯操作人員數(shù)量,并全面整合最終解譯結(jié)果,進(jìn)而從根本上解決接邊問(wèn)題和矢量要素縫隙問(wèn)題。

    (2)在進(jìn)行矢量要素編碼期間,為保證影像判讀結(jié)果的精確性和真實(shí)性,需為矢量要素屬性進(jìn)行精確賦值,而屬性賦值會(huì)大量消耗人機(jī)交互解譯的時(shí)間。同時(shí)人機(jī)交互解譯主要依靠人工解譯,不同工作人員對(duì)解譯標(biāo)志理解存在一定程度上的偏差,因此解譯成果質(zhì)量也存在差異,需進(jìn)行質(zhì)量控制。

    2.3 多用戶(hù)協(xié)同質(zhì)量驗(yàn)證

    在質(zhì)量控制過(guò)程中,基于A(yíng)rcSED的樹(shù)型版本管理模型可進(jìn)行多用戶(hù)同時(shí)并發(fā)編輯解譯遙感影像,實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的集中化管理。同時(shí),還能借助數(shù)據(jù)模型,完成對(duì)相應(yīng)空間信息的精確化描述。數(shù)據(jù)模型支持長(zhǎng)事務(wù)處理權(quán)限,通過(guò)利用數(shù)據(jù)模型所提供的控制力,便于多個(gè)用戶(hù)在同一時(shí)間段內(nèi)使用同一個(gè)圖形數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)而言,在某一個(gè)快照時(shí)刻,相關(guān)人員要全面收集和整理該數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的各項(xiàng)數(shù)據(jù),并根據(jù)數(shù)據(jù)集的處理情況,將要素存儲(chǔ)于相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中,同時(shí),還要將數(shù)據(jù)庫(kù)中修改內(nèi)容全部存儲(chǔ)于增量表中,便于其他人員查看和調(diào)用。另外,為了提高用戶(hù)編輯操作的便捷性,還要將多個(gè)編輯會(huì)話(huà)進(jìn)行集中化操作,以便后期查看數(shù)據(jù)修改情況。

    質(zhì)量協(xié)同驗(yàn)證重點(diǎn)參照了(如圖3所示)的驗(yàn)證流程。從圖3中可以看出,質(zhì)量協(xié)同驗(yàn)證操作主要包含以下步驟:①根據(jù)解譯人員整理相應(yīng)的解譯質(zhì)檢申請(qǐng);②質(zhì)控人員對(duì)解譯人員提交的解譯質(zhì)檢申請(qǐng)進(jìn)行質(zhì)量檢查,一旦檢查合格,需要及時(shí)通知解譯人員,讓其完成相關(guān)成果的提交,相反,如果檢查不合格,需要向解譯人員提出問(wèn)題的所在,并督促其對(duì)不合格的地方進(jìn)行復(fù)核,直到解譯質(zhì)檢申請(qǐng)內(nèi)容符合相關(guān)解譯標(biāo)志[8]。

    圖3 質(zhì)量協(xié)同驗(yàn)證流程

    3.拓?fù)涮幚?/h2>

    在進(jìn)行矢量化操作期間,通過(guò)使用ArcGIS工具,可以完成對(duì)多邊形各個(gè)邊界和節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)建,同時(shí),還能快速共享已創(chuàng)建的多邊形。為進(jìn)一步提高人機(jī)交互解譯結(jié)果的準(zhǔn)確性和真實(shí)性,相關(guān)人員要借助自動(dòng)完成面工具,對(duì)最終解譯成果進(jìn)行一系列整理,避免出現(xiàn)拓?fù)淇p隙問(wèn)題。

    3.1 拓?fù)溴e(cuò)誤處理

    在對(duì)解譯結(jié)果進(jìn)行判讀期間,通過(guò)構(gòu)建矢量要素圖層,可以更好地明確和把握拓?fù)潢P(guān)系。此外,通過(guò)借助對(duì)齊邊工具,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)拓?fù)淇p隙問(wèn)題的有效分析和解決。另外,在對(duì)齊邊工具的應(yīng)用背景下,將多條邊進(jìn)行有效匹配,確保其始終處于重合狀態(tài),這樣可以節(jié)省手動(dòng)追蹤操作,極大提高整邊修理效果。

    3.2 縫隙處理

    一旦裁剪操作不規(guī)范,勢(shì)必形成拓?fù)淇p隙現(xiàn)象。以面積大小為劃分標(biāo)準(zhǔn)將縫隙分為兩種類(lèi)型:一種是面積大于200m2的縫隙,這種縫隙類(lèi)型通常因裁剪操作不規(guī)范而導(dǎo)致;另一種是借助放大比例尺才能看到的縫隙。對(duì)于大面積縫隙,相關(guān)人員需進(jìn)行科學(xué)判讀;對(duì)于小面積縫隙,尤其是面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于所規(guī)定的最小影像圖斑面積,其不能作為單獨(dú)的圖斑進(jìn)行處理,需嚴(yán)格按照的縫隙批量處理流程(如圖4所示)進(jìn)行大規(guī)模批量處理。從圖4中可知,要根據(jù)縫隙處理需求構(gòu)建相應(yīng)的拓?fù)?,并?duì)其構(gòu)建效果進(jìn)行確認(rèn),生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)集。

    圖4 縫隙批量處理流程

    4.工程實(shí)踐

    4.1 目視解譯結(jié)果分析

    按照《GDPJ03-2013地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)規(guī)定與采集要求》,對(duì)圖5進(jìn)行目視解譯,遵循“先易后難”的原則進(jìn)行細(xì)節(jié)提取,先提取水系、房屋建筑區(qū)、無(wú)軌道路路面等易于提取的地表,再進(jìn)行耕地、園地、建筑工地的提取,林地提取因困難度較高所以最后處理[9]。分類(lèi)覆蓋過(guò)程中,依次逐級(jí)進(jìn)行采集分類(lèi),盡量按最詳細(xì)級(jí)別進(jìn)行分類(lèi)。

    圖5 遙感影像

    目視解譯最終分割的圖斑數(shù)量有937個(gè),內(nèi)業(yè)耗時(shí)25h,文件大小3.04M,經(jīng)外業(yè)核查,內(nèi)業(yè)分類(lèi)的正確率為89.7%,其中79.2%的圖斑邊界精度在限差內(nèi)。

    4.2 人機(jī)交互解譯結(jié)果分析

    使用ArcGIS軟件,依次提取水系、房屋建筑區(qū)、無(wú)軌道路路面、耕地、園地、建筑工地、林地等地物信息,依據(jù)省級(jí)1∶10000DLG數(shù)據(jù)中的水系、道路、居民地線(xiàn)作為分割的參考數(shù)據(jù),針對(duì)與相鄰地物光譜信息差異大的水系、無(wú)軌道路路面、房屋,則由計(jì)算機(jī)解譯通過(guò)幾次反復(fù)交叉工作,實(shí)現(xiàn)地表覆蓋信息分類(lèi)提取[10]。

    人機(jī)交互解譯存在2953個(gè)圖斑,正確率能提高到64.7%,分割文件32.12M,圖斑邊界為39.5%,在限差內(nèi),總體耗時(shí)22h。

    4.3 對(duì)比分析

    實(shí)現(xiàn)顯示基于ENVI軟件的目視解譯方法,適用于地物類(lèi)型較少,破碎程度較低的簡(jiǎn)單地形,解譯精度取決于人工,在圖形接邊處理過(guò)程中容易出現(xiàn)接邊錯(cuò)誤,容易出現(xiàn)拓?fù)淇p隙現(xiàn)象,拓?fù)溴e(cuò)誤需手工修改,質(zhì)量控制程度較低,效率低。

    基于A(yíng)rcGIS的人機(jī)交互解譯方法在接邊處理、編碼策略、拓?fù)溴e(cuò)誤批量處理方法上 表現(xiàn)較好,具有較高的可靠性和可行性,不僅可以降低拓?fù)溴e(cuò)誤概率,還能保證遙感影像人機(jī)交互解譯效率和效果,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)屬性的智能化賦值。解譯對(duì)比結(jié)果(如表1所示):

    表1 解譯結(jié)果對(duì)比

    5.結(jié)束語(yǔ)

    綜上所述,通過(guò)使用高分辨率遙感影像解譯方法,不僅可保證解譯操作的智能性和先進(jìn)性,還能縮短解譯時(shí)間,提高解譯效率和效果。因此,在A(yíng)rcGIS支持下,將高分辨率遙感影像解譯方法科學(xué)應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐中,不僅可以有效分析和解決圖幅接邊問(wèn)題,還能保證圖幅設(shè)計(jì)質(zhì)量。采用自動(dòng)化控制的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)屬性的智能化賦值,降低拓?fù)溴e(cuò)誤概率,為進(jìn)一步保證人機(jī)交互判讀解譯的高效性和準(zhǔn)確性創(chuàng)造良好條件。

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