发布网友 发布时间:2022-04-24 22:37
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热心网友 时间:2023-10-13 16:00
2008 年元月,受河南省国土资源厅执法监察处的委托对河南省辖区的鹤壁、濮阳、济源、三门峡、许昌、漯河、周口、南阳、信阳和驻马店 10 个地级市的市区以及沁阳、偃师、新郑和长垣 4 个县市共计 20 个县(市、区)(图 8-6)全辖区土地利用年度变化情况进行动态遥感监测,掌握监测区 2006 年 10 月至 2007 年 10 月间土地利用变化情况,为土地执法监察提供技术依据,实现违法用地“早发现、早报告、早查处、早纠正”的目标。
8.2.1 监测使用数据
监测采用多源多时相遥感数据,数据源包括 SPOT 5、SPOT 2、ALOS 和资源二号四种卫星数据。SPOT 5 和 ALOS 都包括同步接收的全色数据和多光谱数据,SPOT 2 和资源二号卫星数据为全色数据,没有多光谱数据。其中 SPOT 2 卫星数据分辨率为 10 m,SPOT 5 和 ALOS 数据分辨率均为 2.5 m,资源二号卫星数据分辨率为 3 m,从分辨率因素来讲能够满足遥感监测的要求。本次监测除原有的全国第二次土地调查使用的 SPOT 5 数据外,共新购买数据 48 景,SPOT 5 数据 16 景,SPOT 2 数据 5 景,ALOS 数据 3 景,资源二号卫星数据 24 景。每个监测区的具体使用情况见表 8-1。
图 8-6 监测区分布位置示意图
表 8-1 遥感监测数据使用情况统计表
注:没有标注使用何种数据作为监测本底数据的 , 所采用数据为二次调查使用的 SPOT 5 数据。
8.2.2 总体技术路线
监测是在 ERDAS 9.1 和 ArcGIS 9.0 软件下完成,采用多源多时相遥感数据相结合,计算机自动提取和人工目视解译两种方法,内业判读与外业调查相结合的技术路线。
总体流程如图 8-7 所示。
图 8-7 技术流程图
8.2.3 土地利用变化信息提取
变化信息提取采用计算机自动提取和人工交互解译两种方法进行,两种方法互为补充,互为验证,以减少变化信息的遗漏和伪变化图斑。
8.2.3.1 变化信息的提取
变化信息的自动提取包括变化信息的增强和使用分类法提取变化信息并输出矢量文件两个步骤。本研究采用波段替换、主分量变换和差值法三种方法来增强变化信息,信息增强后的变化信息采用 eCognition 软件提取,输出为 shapefile 文件,确定变化信息发生的位置、大小和范围。
(1)波段替换方法。遥感动态监测是采用两个时相的影像进行对比发现变化图斑。波段替换方法的原理就是用监测期的全色波段影像替换监测基期影像的红光波段输出为新的影像,在新影像上新增的建设用地表现为亮红色,与周围地物在颜色上明显区分出来,如图 8-8 所示。波段替换方法的优点是可以快速地发现新增建设用地图斑,缺陷就是出现一些伪变化图斑(原来为农用地,现正在取土等)或者较多的碎图斑(很小,或者出于建成区之内),需要内业检查或者外业调查来确定,但已经大大减少了内业判读的工作量。
图 8-8 波段替换法变化信息增强
(2)主成分分析法。在使用主成分分析法时,一般都要对不同时相的数据做主分量变换,以压缩数据中的信息,突出主要的信息部分,根据做 PCA 变换的具体操作的不同,该方法又有以下几种方式。
1)差异主成分法。两时相的影像经纠正、配准、融合及精确的空间叠置之后,先对影像作相差取绝对值处理,从而得到一个差值影像。显然,这个差值影像集中了原两时相影像中绝大部分的变化信息,而滤除了影像中相同的背景部分,在此基础上,再对差值影像作 PC 变换。由PC 变换的特性知道,变换结果的第一分量集中影像的主要信息,而在其他分量则反映了波段的差异信息。因此,差值影像作 PC 变换之后的第一分量应该集中了该影像的主要信息。这个分量可以被认为是变化信息而被提取出来,作为指导下一步变化类型确认和边界确定的参考信息,处理结果如图 8-9 所示。
2)多波段主成分变换。由遥感理论得知,地物属性发生变化,必将导致其在影像某几个波段上的值发生变化,表现为某几个波段上的灰度值发生变化,所以只要找出两时相影像中对应波段上灰度值的差别并确定这些差别的范围,便可发现土地利用变化信息。在具体试验中将两时相的影像各波段进行组合,成一个两倍于原影像波段数的新影像,对该影像作 PC 变换。由于变换结果前几个分量上集中了两个影像的主要信息,而后几个分量则反映出了两影像的差别信息,因此可以试着抽取后几个分量进行波段组合来产生出变化信息。一般来说,在上述多波段主成分变换之后,采用 6、4、3 分量进行波段组合能较好地反映出新旧时相影像的变化部分(图 8-10)。
图 8-9 差异主成分增强
图 8-10 多波段主成分变换增强
3)主成分差异法。本方法和差异主成分法的不同之处在于影像作 PC 变换与差值处理的顺序不一样。要求先对两时相的影像作 PC 变换,然后对变换结果作差值,取差值的绝对值为处理结果。在实际的试验中我们发现,两时相影像作 PC 变换后相差的第一分量已经涵盖了几乎所有的变化信息(图 8-11)。因此,在作影像差值时,前面分量对应之差也就反映了原始影像中对应的变化信息。利用这几个差值分量作波段组合也能发现不同时相影像的变化。研究表明,两时相影像作 PC 变换后相差的第一分量已经涵盖了几乎所有的变化信息。
图 8-11 主成分差异法增强
(3)差值法。差值法是将两个时相的遥感图像相减,依差值发现变化信息,如图 8-12 所示。其原理是:图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值,而当地类发生变化时,对应位置的灰度值将有较大差别。因此在差值图像上发生地类变化部分灰度值会与背景值有较大差别,从而使变化信息从背景影像中显现出来。该方法的优点是操作简单快速,不足之处在于:对图像的时相要求较高,最好是属于同一季节;由于是通过点对点运算,一般差值图像存在很多的噪声;由于存在同谱异物和同物异谱现象,一般会得到很多伪变化信息。尽管该种方法存在一定缺陷,但是当地物类型比较单一,色调纹理比较均匀,变化特征比较明显时还是有效的。而当影像特征比较复杂时,该种方法还可以配合其他方法综合使用。
图 8-12 差值法增强
(4)采用 eCognition 软件进行分类。经过增强处理后的变化信息可以通过 eCognition 软件提取出来。软件采用面向对象的遥感影像解译思想,首先根据像元光谱信息、局部区域纹理信息以及形状和尺度参数自动将影像分割为若干同质区域,称为影像对象(Image Objects),为下一步分类提供信息载体和构建基础,同时提供最邻近法和模糊隶属度函数两种解译方法。研究采用面向对象的分类方法,以 eCognition 中 membership functio(n隶属度函数)为主,模仿目视解译过程,从遥感信息机理与地学规律的综合分析入手,综合其他辅助信息进行分类。变化信息提取过程如图 8-13 所示。最后把变化信息导出为矢量格式,以 shapefile 文件格式存储结果。
图 8-13 eCognition 提取变化信息步骤
8.2.3.2 人机交互解译
到目前为止,计算机自动提取的水平虽然得到了很大的提高,具有快速方便的特点,但是自动提取的结果中存在一些伪变化图斑和碎图斑,监测精度不是太高,因此在遥感监测时一般要结合人机交互解译的方法,两种方法互为验证,互相补充。
从图 8-14 和图 8-15 可以看出,同一块图斑在监测基期还是农业用地,在监测期内其土地用途发生了变化,由农业用地变更为了建设用地。在室内,在 ArcGIS 软件下把该图斑勾绘出来,存储到建好的 shapefile 面文件中,通过外业调查检查其是否为违法用地。
图 8-14 变化前图斑
图 8-15 变化后图斑
8.2.4 土地利用变化信息验证
通过外业调查对室内判定的变化信息进行验证,剔除伪变化信息,补测遗漏变化图斑。
8.2.5 监测结果
通过统计得到,监测区的总面积为 18807219.1 亩,合计 1.25 万平方千米,变化图斑总数为1949 块,变化图斑的总面积为 53717 亩。通过比较不同监测区的变化图斑数量和变化图斑面积得到如下结论:以变化图斑数量统计,信阳市区、新郑市区、长垣县、南阳市区、驻马店市区、许昌市区较多,其余较少;以变化图斑面积的大小来统计,新郑市、南阳市区、长垣县、信阳市区、驻马店市区、周口市区较大,其余较小。
8.2.6 结语
总体来讲,采用两个时相的遥感数据,使用至少两种方法(两种方法互为验证,互为补充),结合 RS 和 GIS 技术能够快速高效完成对特定地区的动态监测任务,实现为执法检查提供技术支持的要求。因此,随着遥感数据分辨率的提高和数据质量的改善,土地利用动态遥感监测的方法将会被更为广泛地使用,更好地为土地执法监察提供技术支持。