生產建設項目水土保持遙感影像解譯標志庫構建問題探討
——以江西省為例

管鴻智，林麗靖，黃榮珍*，黃國敏，萬鴻宇，李相璽，萬小星，田魏龍

（1.南昌工程學院 江西省退化生態(tài)系統(tǒng)修復與流域生態(tài)水文重點實驗室，江西 南昌，330099；2.江西省水利技術中心，江西 南昌，330009）

隨著遙感技術的快速發(fā)展，遙感影像解譯標志運用的范圍愈加廣泛、標志庫的構建也顯得越發(fā)必要。阿麗娜[1]建立了新疆策勒縣地質災害遙感解譯標志庫，歸納了災害點發(fā)育程度的空間分布特征及規(guī)律，并分析出當?shù)氐刭|災害的主控因素。于浩等[2]人建立了遼寧農居建筑物結構類型的遙感解譯標志庫，為房屋建筑資料收集提供了一種新的思路。凌峰等[3]基于四川、安徽、內蒙古、山西、北京和青海等區(qū)域生產建設項目遙感影像建立了其擾動圖斑解譯標志。因解譯標志受限于區(qū)域氣候、地域植被類型、施工階段、影像來源等因素[3]，從生產建設項目遙感監(jiān)督管理的實際需求出發(fā)，同時為了加快江西省生產建設項目水土保持信息化工作的建設步伐，建立完整且符合本省實際的生產建設項目解譯標志庫已成為當務之急[4，5]。本文基于分層分類特征對遙感影像進行提取和探究，構建江西省的生產建設項目遙感解譯標志庫，以期為我省生產建設項目遙感解譯效率和精度的提高提供支撐，并為其它省份建立生產建設項目解譯標志庫提供借鑒。

1 項目區(qū)概況

江西省生產建設項目類型多、分布范圍廣，受不同區(qū)域地形、地貌以及經濟發(fā)展等因素影響，呈現(xiàn)出片狀或零星分布的特點，加之不同生產建設項目類型的實際建設需求，其空間分布以及形態(tài)特征的獨特性更加突顯。

2019年，江西省生產建設項目區(qū)域遙感監(jiān)管現(xiàn)場復核工作共提取擾動圖斑16 364個，現(xiàn)場復核（含新發(fā)現(xiàn)）圖斑18 061個，占比110.37%。其中，生產建設項目擾動圖斑10 366個。2020年，江西省生產建設項目區(qū)域遙感監(jiān)管現(xiàn)場復核工作共提取擾動圖斑6 451個，現(xiàn)場復核（含新發(fā)現(xiàn)）圖斑7 040個，占比109.13%。其中，生產建設項目擾動圖斑3 548個。

在近兩年的生產建設項目區(qū)域遙感監(jiān)管復核中，常出現(xiàn)同一類型項目遙感影像特征不同、不同類型項目遙感影像特征相同等諸多問題，因此，有效解決此類問題對于提高判別精度和工作效率顯得尤為必要和迫切。

2 技術路線

此次項目參照水利部水土保持監(jiān)測中心發(fā)布的《生產建設項目水土保持“天地一體化”監(jiān)管技術規(guī)定》（征求意見稿）及《水土保持監(jiān)測實施方案（2017-2020）》，共建立3套34類生產建設項目水土保持遙感影像解譯標志庫。

2.1 前期資料準備

2.1.1 影像來源及預處理

本項目選擇分辨率優(yōu)于2.5m且具有藍、綠、紅、近紅外光等多光譜波段的高分一號（GF-1）及哨兵-2衛(wèi)星的遙感影像，衛(wèi)星基本參數(shù)見表1。

表1 衛(wèi)星基本參數(shù)

在獲取衛(wèi)星遙感影像圖后，對其進行預處理以保證圖像的清晰度、層次感、色彩飽和度、信息豐富度等，預處理過程包括幾何校正、圖像融合、圖像鑲嵌等，預處理軟件為SNAP及ENVI。

2.1.2 資料搜集

前期搜集資料包括江西省2020年生產建設項目概況、水利部和江西省、市、縣級批復的水土保持方案情況、江西省生產建設項目水土保持信息化監(jiān)管工作開展情況等。以上資料主要來源于江西省水利廳、江西省水利科學院及全國生產建設項目水土保持信息化監(jiān)管服務平臺等。通過相關資料查詢，可大致了解項目區(qū)內生產建設項目的主要類型、數(shù)量及分布。

2.2 解譯標志庫的建立

2.2.1 技術原理

建立解譯標志庫是面向遙感解譯的必要條件。遙感解譯又分為直接解譯和間接解譯兩類。直接解譯是當目標地物信息足夠豐富時（如顏色、色調、形狀、陰影、紋理、大小等），能夠直接反應和表現(xiàn)目標地物信息的遙感圖像的各種特征，進而直接判別遙感影像上的目標地物。間接解譯是當目標地物信息不夠豐富時，通過借助它們與某些地物之間的關聯(lián)（如目標地物與其相關特征、周圍環(huán)境的關系等），間接反映和表現(xiàn)目標地物信息的遙感影像的各種特征，目標地物與成像時間的關系等，進而間接判別遙感影像上的目標地物[5]。

2.2.2 建立過程

根據(jù)江西省生產建設項目的分布特點，通過實地調查分析，共建立了3套34類生產建設項目水土保持遙感影像解譯標志庫（因2020年江西省生產建設項目區(qū)域遙感監(jiān)管現(xiàn)場復核工作未包含核電工程及油氣開采工程，故未建立這兩類生產建設項目水土保持遙感影像解譯標志），如表2所示。內容包括無人機航拍實景圖、生產建設項目遙感影像圖、生產建設項目相關信息等。

表2 生產建設項目水土保持遙感解譯標志庫簡要信息表

2.2.3 野外驗證

為了檢驗解譯標志庫建立過程的科學性及規(guī)范性，隨機抽取2020年江西省生產建設項目區(qū)域遙感監(jiān)管現(xiàn)場復核工作圖斑20個，基于已建立的生產建設項目水土保持遙感影像解譯標志庫，進行實地驗證以確定生產建設項目的類別及相關特征描述，驗證結果及特征均與已建立的解譯標志庫相符。

3 結果分析

3.1 影像差異性

解譯標志庫在建立過程中，同一類型的不同項目，在遙感影像中所呈現(xiàn)的特征各不相同，這給后期的人工標注并進行深度學習的工作帶來了巨大困擾[5]。下面以其它小型水利工程為例介紹影像差異性。

江堤加固項目位于江西省贛州市唐江鎮(zhèn)中洲壩附近，其影像特征為幾何特征不明顯，呈長條狀，色調以暗灰色為主，紋理不規(guī)則、不集中，靠近水系，影像結構粗糙。

圖1 其它小型水利工程擾動圖斑解譯標志（江堤加固）

圖2 其它小型水利工程擾動圖斑解譯標志（污水處理廠）

污水處理廠項目位于江西省贛州市贛縣區(qū)西坑河附近，其影像特征為幾何特征不明顯，呈塊狀，色調呈土黃色或淡綠色，紋理規(guī)則、集中，靠近水系，影像結構均一。

以上兩個項目雖屬于同一生產建設項目類型，但影像特征極不相似，無法抽象出兩個項目的共同影像特征。影像差異性解決的關鍵在于提取影像所具有的顯著且獨有特征。

3.2 影像相似性

解譯標志庫在建立過程中，不同類型的不同生產建設項目，會顯示出相同的遙感影像特征（如幾何特征、顏色）。下面以公路工程及鐵路工程為例介紹影像相似性。

G36國道項目位于江西省吉安市萬安縣枧頭鎮(zhèn)附近，其影像特征為幾何特征明顯，呈長條狀，色調呈暗青色，紋理規(guī)則集中，離主城區(qū)較遠，影像結構均一。

京九線項目位于江西省吉安市泰和縣中棚村附近，其影像特征為幾何特征明顯，呈長條狀，色調呈銀白色，紋理規(guī)則集中，離主城區(qū)較遠，影像結構均一。

以上兩個項目的影像特征極為相似，都具有共同且顯著的特征，但屬于不同類型的生產建設項目，無法進行直接解譯。

3.3 時空互斥性

圖3 公路工程擾動圖斑解譯標志（國道）

圖4 鐵路工程擾動圖斑解譯標志（京九線）

解譯標志庫在建立過程中，由于衛(wèi)星遙感圖像與現(xiàn)場實景航拍存在時間上的不一致性，遙感影像圖與實景航拍圖的拍攝日期不對應造成了實景圖與遙感影像存在顯著差異。下面以露天非金屬礦為例介紹時空互斥性。

由于該項目的遙感影像獲取日期與無人機實景航拍圖像獲取日期不一致，導致同一項目多處出現(xiàn)較大差異。如圖5所示，遙感影像圖與實景航拍圖相比，其形狀、顏色、輪廓、周邊地物構成均存在較大差異。

圖5 露天非金屬礦擾動圖斑解譯標志（陶土礦）

4 改進方案與建議

4.1 加強幾何以及色彩特征的協(xié)同分析

幾何特征作為遙感影像最直接的表現(xiàn)屬性之一。

生產建設項目的幾何特征千差萬別，如條狀（公路工程、鐵路工程等）、塊狀（火電工程、房地產項目等）等。關于幾何特征的屬性提取，可以直接通過人工判別的方式進行提取。對于一些幾何特征不明顯、圖像邊界不清晰的生產建設項目，應先進行疑似推斷結果標記后，與色彩分析結果相互對照后確定其類型。

色彩特征是遙感影像的另一標志性表現(xiàn)屬性，通常不同的生產建設項目類型的色彩表現(xiàn)各異，如機場工程在遙感影像上通常表現(xiàn)為深灰色、露天煤礦在遙感影像上通常表現(xiàn)為深黑色等。色彩分析通常用于區(qū)分色彩差別顯著的生產建設項目。生產建設項目在剛開工時都要擾動地面，如場地平整，此時遙感影像均呈現(xiàn)為當?shù)赝寥涝鞅韺油烈话銥榧t壤或紅棕壤。項目在建設過程中逐漸成型，同一類型的共同特征也逐步展現(xiàn)，此時可利用專業(yè)圖像處理軟件如MIX、Adobe Photoshop進行色彩過濾，為進一步分類做好前期工作。

在進行人工訓練樣本制作的過程中，幾何特征分析與色彩分析必須相互搭配使用，通常先進行色彩分析，再進行幾何特征分析（生產建設項目幾何特征的區(qū)別往往大于色彩的區(qū)別）。幾何特征及色彩特征分析是進行分層分類特征提取的重要前提，屬于前置分類基本判別依據(jù)，對其規(guī)律性進行統(tǒng)計分析，有利于提高分層分類特征提取的準確性及高效性，縮短人工訓練樣本的制作周期，提升人工訓練樣本的針對性。

4.2 增加位置以及周邊地類構成特征分析

生產建設項目因其工程特性需要而處于不同位置且周邊地類構成規(guī)律差異明顯（如江西風力發(fā)電項目通常位于山區(qū)、周邊地類構成單一通常為樹木；城市軌道交通工程通常位于城區(qū)、周邊地類構成通常為建筑物等）[6]，所處位置分析與周邊地類組成分析屬于間接分類基本判別依據(jù)，與遙感影像本身所具有的屬性關聯(lián)度不大，因此應放在幾何特征分析及色彩分析之后，作為一種輔助歸類判別手段。

4.3 項目分層分類特征提取分析

分層分類特征提取，是將具有相似或相同功能的生產建設項目類型進行歸類，形成一級分類，共分為交通類、電力類、水利類、礦產類、油氣類、加工生產類、城建類、其它產業(yè)類共8類[6]。依靠前期幾何特征分析、色彩分析、所處位置分析、周邊地類構成分析后建立的結果歸類庫，挑選出符合要求的一級分類，根據(jù)不同生產建設項目類型的各項顯著差異進行再分類，以此推斷出所解譯目標地物的生產建設項目類型，如表3所示。分層分類特征提取的關鍵在于尋找同處一級分類內不同生產建設項目類型的各項顯著差異，從而達到減少再分類的次數(shù)、提高結果高效性及科學性的要求。

表3 生產建設項目分層分類特征提取

5 討 論

解決影像差異性及影像相似性的關鍵在于找到與之相匹配的、帶有目的性的提取方案，分層分類特征提取的引入，可以對目標影像進行精確剖解及分析，以此來區(qū)別于其它項目。對于時空互斥性問題，建議項目所在地相關部門對項目建設單位加強監(jiān)督管理，并要求

其定期上傳項目現(xiàn)狀航拍圖，縮小遙感影像與項目實際情況之間的差距，以此來消除時空互斥性問題。

分層分類特征提取操作的前提是對預處理后的遙感影像進行幾何特征分析、色彩分析、所處位置分析及周邊地類構成分析，以此來減小分層分類工作的難度[3]。

在2020年江西省生產建設項目水土保持遙感影像解譯標志庫建立的過程中，利用分層分類特征提取選擇了20個圖斑進行驗證，正確率達到98%，證明了分層分類特征提取在通常情況下的實用性及科學性。

分層分類特征提取在一些特殊情況下具有較大的局限性，如其它城建工程中的城市公園建設工程與社會事業(yè)類項目中的旅游部門建設項目，二者在幾何特征、色彩、所處位置及周邊地類構成方面具有高度相似性，無法利用分層分類特征提取進行判斷，必須實地考察加以確定其類型。在這一點上，分層分類特征提取有待完善和優(yōu)化。