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基于遥感影像变化检测的土地调查监测应用研究
发布时间:2018-12-03        浏览次数:17        返回列表

刘彦 邓潇潇 吴安

摘 要:遥感影像变化检测是遥感应用研究的热点之一。针对土地调查监测工作,运用遥感影像变化检测方法,基于不同源卫星数据(Worldview-2、天绘)和同源卫星数据(高分一号),分别对湖南省两区片地表覆盖物进行了不同时点地类变化的检测,完成了面积合计34平方千米范围内的遥感影像数据变化分析,并通过外业实地考察核准了变化检测结果,验证结果显示遥感影像变化检测方法实现的地类变化识别准确率可达80%以上,从而证明了该方法在土地监测调查工作中的可行性。

关键词:遥感影像 变化检测 地类变化 土地调查监测

中图分类号:TP208 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2018)03(a)-0000-00

遥感图像的变化检测是指对同一地区、不同时间所获取的遥感数据进行其差异性的提取和分析的过程,包括分析其地表发生变化的表现以及产生的差异等。遥感图像变化检测技术涵盖相关的知识理论面极广,其图像处理的过程比较复杂繁琐。

在第二次全国土地调查过去将近八年之后,第三次全国土地调查工作已经日趋临近。遥感影像变化检测方法很好地符合了土地调查监测的工作要求。利用普查时点和监测时点两个时期的影像完成变化检测,基于自动变化检测结果开展监测工作,将能够提高内业判读效率,尤其是针对重点区域和重点地类的核准;并且遥感影像变化检测的介入可以有效指导外业核查工作,内外业结合大大减少工作量,提升土地调查监测的准确度。本文运用遥感影像变化检测方法对湖南某区片进行了地类变化分析,并辅以外业实地核准,评估了该方法用于土地调查监测工作的可行性。

1 基本原理

从数据的输入到输出结果,完整的变化检测处理过程的主要是由遥感图像的选取、预处理、提取差异信息、差异评定等一些方面内容组成,结合普查与监测两个时点的遥感影像变化检测方法流程如图1所示。首先,利用前期普查成果和同时期的影像数据,以及获取的监测时点的后时相影像数据,利用遥感影像处理和分析软件,进行前后两时相影像预处理、影像分割、变化检测、合并图斑、剔除噪声等处理流程,并输出变化检测结果;然后,利用前期普查成果和变化检测结果文件,同时结合收集、整理的多行业专题数据,对变化情况进行总体分析,根据监测时点的实施方案提出的技术路线,确定需要更新的区域和更新内容,对不能确定的变化类型,进行外业核查,对内业判读确定的图斑,按照一定比例进行外业核查;最终结合外业调查与核查结果,进行基础数据内业编辑及整理,形成符合入库要求的监测成果数据集。

数据预处理主要包括影像增强、几何较正、辐射较正、影像镶嵌等。

几何校正:在获取卫星影像时,由于卫星影像覆盖范围大,所以受到地球曲率、传感器高度等一些因素的影响产生几何畸变,因而进行变化检测处理与分析时就需要对选取的目标遥感图像展开几何校正,也就是把发生几何畸变的图像进行处理更正使之成为合适的,并且也要找到处理后此合适图像中的每个像元的亮度值。

几何配准:是利用同一地区的一幅图像对该地区的另外一幅图像的校准,以求使得 2 幅图像中的相同空间位置处的像素能够配准。通常遥感图像变化检测在进行配准时往往把为变化区域作为配准依据,配准和检测同步进行,这样可以减少误差的累计,使检测精度得到相对提高。

辐射校正:通常我们在进行变化检测之前,首先要对遥感图像实行辐射的预处理,在雷达成像时由于大气状况、太阳高度角、传感器参数和地形的不同等,会使同一地区、不同时相的影像形成在辐射方面的有所差异。

图像增强:由于图像的获取与传输过程易受到外界因素的影响,往往使得图像不甚理想,给后续的处理造成一定不便,因此图像预处理阶段是一个关键环节便是图像增强,简单来说的就是为了某种特性的应用对图像进行加工,如滤除噪声,增强边缘和细节,改善视觉效果等。

2 数据结果处理与分析

2.1 实验数据及分析方法

为合理评价遥感影像变化检测方法的适用性,本文分别选取了两组数据进行了比对分析:(1)以分辨率0.5米的Worldview-2卫星影像为前时相测试数据(2012年9月),以分辨率为2米的天绘卫星影像为后时相验证数据(2015年4月);(2)以分辨率为2米的高分一号卫星影像为实验数据,前时相测试数据为2014年10月,后时相验证数据为2015年3月。卫星影像区域均为湖南省某市县区域,前一组影像数据属城乡结合部,面积约为24平方千米;后一组影像数据属连片开发建设区域,面积为10平方千米。运用遥感影像变化检测方法前,所有的卫星影像数据均统一为2米分辨率和3波段的RGB真彩色。

遥感影像变化检测一般分为两种方式:(1)直接法,同一区域不同时相遥感影像的光谱信息进行处理比较,进而确定变化的位置与范围,优点在于直接确定变化的位置,避免大范围分类,提高了检测效率[3];(2)一种是先分类再进行变化检测,该方法的检测结果为两个时相分类数据进行比较后生成的变化图,其精度只大致相当于每个时相分类精度值的乘积,每一单独分类中的误差会在空间比较过程中被进一步放大[3]。因此,本文采用直接法进行两时相遥感影像的变化检测,所有的影像处理分析均采用ENVI 5.0软件,检测操作包括波段差计算、聚类小图斑、平滑核心图斑、剔除噪声图斑等,具体结果如图2所示。

2.2 实验结果与分析

由图2可以看出,对于不同影像数据源的检测,其主要为建筑物变化,其次为构筑物、植被等少量变化;而对于同一影像数据源的检测,主要变化为建筑物和滩涂。为更准确地验证变化检测精度,我们对检测区域重要地物进行了全野外实地核查,统计结果见表1。

由表1统计结果可知,基于卫星遥感影像变化检测的识别准确率可达80%以上,基本能够达到土地调查监测更新要求。对于自然地物、水系与人工地物发生的变化,变化检测结果较为理想;但对于裸地和建筑物之间发生的变化,不易区分,这是由于二者在影像特征上表现出的极高相似度;对于构筑物的变化,存在边界提取不完整的现象,一定程度上造成了识别上的困难。同时,发现同源与非同源的影像数据,在变化检测识别的准确度上差别不大,而且共同表現为构筑物识别上的困难。虽然在计算机自动解译过程中,结合了目视解译辅助(如图1流程图),但由于人工操作经验的差异,仍然会不可避免地出现一定数量的误判,这也是影像准确率的一个重要原因。除此以外,遥感影像变化检测识别准确度还取决于影像的精度、数据源、数据预处理质量等因素,采用相同数据源及优化预处理过程将有可能提高检测精度。

3 结论

在图像处理领域中,常常涉及到的热点问题之一便是遥感图像的处理技术问题。遥感图像含有非常丰富的信息,为人类进行预测、检测、监测等多种现象和问题可以提供很大的信息,然而遥感图像却容易受到传感器性能、光照条件和外界噪声的影响,存在对比度低,清晰度差,细节信息不明显等问题。因此广大研究学者对图像检测技术进行深入研究。如今,图像变化检测技术早就被广泛地应用到了国计民生的各个不同领域中去,因此关于变化检测的研究具有极为重要的意义。

本文研究结果显示,采用遥感影像变化检测技术对普查区域进行变化检测,根据变化检测结果确定监测工作方案,更新地表覆盖和土地利用要素的技术流程是可行的。与常规的通过人工过屏比对、毫无目的性的全面检测变化区域的方式相比,基于遥感影像变化检测技术的变化更新方法,为监测工作提供了具有针对性的指导作用,即在影像变化检测结果基础上进行更新发现,确定更新方式及更新内容。这种监测更新方法可以有效避免人工逐屏比对产生的遗漏,帮助发现一定量尚未被识别的变化区域,减少人工判读造成的丢漏,在一定程度上保证了汇交成果的可靠性、准确性;同时,节省了人工比对发现变化的时间,提高了工作效率。

参考文献

[1] 姜涛,马国锐,秦前清.基于遥感影像的变化检测技术.计算机应用研究,(2):255-257)

[2] 邢帅,孙曼,徐青,耿讯.2007.变化检测技术及其在高分辨率卫星遥感影像中的应用.测绘科学技术学报,24(51):53-55)

[3] 孙晓霞,张继贤,燕琴,高井祥.2011.遥感影像变化检测方法综述及展望.遥感信息,1:119-123)

[4] 赵敏,陈卫平,王海燕.2013.基于遥感影像变化检测技术的地形图更新.测绘通报,(4):65-67)

[5] 周启鸣.2011.多时相遥感影像变化检测综述.地理信息世界,9(2):28-33)