RapidEye数据在土地利用动态监测中的应用

冯瑞生，王宇

(大连市勘察测绘研究院有限公司，辽宁大连 116021)

1 概述

1.1 土地利用动态遥感监测的工作流程

随着我国社会经济的不断发展，土地资源不足的问题愈显突出。一方面要维持一定数量的耕地面积，以保持足够的粮食供需;另一方面工业化、城市化的快速推进也需要大量的土地来修建厂房、住宅等设施。只有对有限的土地加以科学规划和合理利用，才能化解这些矛盾，才能实现和谐、可持续的发展。

土地利用是一个动态变化的过程，为了及时科学的掌握土地的利用情况，需要对其进行动态的监测。与其他手段相比，使用遥感方法进行土地利用监测具有速度快、精度高、范围广等特点，并且能为国土资源管理和城市规划建设工作提供基于影像的、可精确测量的、可作为基础信息的土地利用动态监测结果。

土地利用动态遥感监测的工作流程主要分遥感影像处理、变化信息提取、外业实地调查和最终成果整理四大部分。遥感影像的处理，即把获取的遥感影像通过正射纠正、图像融合、色彩调节、图像镶嵌等技术方法，处理成带有真实地理坐标的正射影像。在获得正射影像后，将其与前一时间段的土地利用数据库(或者前一时间段的遥感影像)进行对比分析，提取出发生变化的区域。外业调查主要目的是核实各类用地变化情况、补充内业遗漏的图斑，消除提取出的变化信息中的伪变化信息，确保土地利用变化信息的空间位置和属性的准确性。内业根据外业调查反馈回的内容对之前的判读结果进行修改、补充，形成最终的监测成果。

1.2 RapidEye数据介绍

RapidEye卫星于2008年8月29日发射，运营商为德国唯一拥有并运营卫星星座的地理空间信息服务提供商RapidEye公司，其主要参数如表1所示。

RapidEye主要参数 表1

该卫星具有5个多光谱波段，分别为蓝波段(440 nm～510 nm)，绿波段(520 nm～590 nm)，红波段(630 nm～685 nm)，红边波段(690 nm～730 nm)和近红外波段(760 nm～850 nm)。与其他卫星不同的是，Rapideye卫星星座由相同轨道，不同相位的5颗卫星组成，其最大优势就是重访周期短，覆盖范围大。可以在 1 d内获取全球任意地点的影像，日覆盖范围达400万km2以上，能够在 15 d内覆盖整个中国。RapidEye卫星是第一个提供红边波段的商业卫星，该波段可监测植被变化，为土地分类和植被生长状态监测提供丰富有效的信息，这种特性非常有利应用于土地利用监测、土地分类、土地利用动态分析和环境变化检测等领域。

2 RapidEye数据处理

原始的卫星影像仅仅具有初始的坐标信息，其精度不符合要求，必须进行精确几何纠正才能使用。

2.1 几何纠正模型的选取

RapidEye成像方式属于线阵CCD推扫式成像，目前对这种成像方式比较通用的处理方法为利用有理函数模型(Rational Function Model，简称RFM)进行几何纠正。有理函数模型用两个多项式的比值转换像方和物方的关系。图像像素坐标(r，c)和像点对应的地物点在WGS－84坐标(X，Y，Z)的有理函数模型可表述为:

式中(rn，cn)表示规则化的像方坐标，rn表示行，cn表示列;(Xn，Yn，Zn)表示规则化的物方坐标，X表示经度，Y表示纬度，Z表示大地高。

p1，p2，p3，p4为三次20项多项式，4个多项式共80个系数，再加上10个规则化参数，共90个参数，被称为有理多项式参数(Rational Polynomial Coefficient，简称RPC)。这90个参数以ASCII文本文件存贮，随原始影像一起由数据供应方提供。需要说明的是，这些得到的RPC参数并非总是能对影像成像时刻的空间几何形态进行精确的近似和模拟，必须添加一些控制点。当这些附加的控制点信息可以利用时，RPC系数将能在像方空间或者物方空间内被进一步优化，以提供给相应的RFM模型更高的定位精度。

2.2 几何纠正过程及精度分析

为了验证用RFM模型对RapidEye影像进行几何纠正的精度，特选取了一景数据进行试验。试验数据位于内蒙古自治区东部，呼伦贝尔市境内。高程数据来自于ASTER GDEM，控制点从 2.5 m分辨率的SPOT5正射影像上采集，分布比较均匀。该景影像一部分为较平坦的高原和起伏不大的丘陵，另一部分为山地。纠正过程中选取的控制点经结算后残差如表2所示:

通过以上数据可以看出，利用有理函数模型对RapidEye数据进行几何纠正，控制点残差可以达到子像素级别。将纠正好的正射影像与选择控制点的SPOT5影像叠加在一起，对比相同地物在两幅影像上的位置差可以得出:在地势较平坦的地区能够达到10 m的纠正精度;在山区等地形起伏较大的地区受到高程数据异常值的影响精度稍差，但也基本可以达到20 m左右的精度。本试验所在项目要求平原地区纠正精度为 10 m，山区纠正精度 40 m，试验结果符合项目要求，可以采用纠正好的正射影像进行后续处理。

RMF模型正射纠正控制点残差 表2

2.3 影像的镶嵌

单景影像受到采集图像时扫描宽度的限制，无法覆盖全部的监测区域。为此必须把纠正好的几景影像镶嵌到一起，制作出完整的正射影像。

为了避免镶嵌时完整的地物被镶嵌线割开，或者出现接边处轻微错位的情况，本次试验采用了手工镶嵌的方法。通过人工选择镶嵌线的位置，并对接边处影像的色调、亮度等进行微调，基本达到了“无缝接边”的效果，如图1、图2所示。

图2 人工镶嵌结果

3 土地利用监测

3.1 变化信息提取

目前常用的遥感动态监测信息提取方法有两大类——计算机自动分类和人工目视解译。

不同的地物具有不同的光谱特征，同类的地物具有相似的光谱特征，由不同探测波段组成的多波段数字图像是地物特征的量化，遥感影像自动分类正是基于影像中所反映的同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性的基础上进行的，根据遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感影像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感影像的分类。

人工目视解译是作业人员通过直接观察或借助一些简单工具识别所需地物信息的过程。这个过程需要根据各专业(部门)的要求，运用解译标志和实践经验与知识，从遥感影像上识别目标，定性、定量地提取出目标的分布、结构、功能等有关信息，并把它们表示在地理底图上。或者通过已识别出的地物或现象，进行相互关系的推理分析，进一步弄清楚其他不易在遥感影像上直接解译的目标。例如，土地利用现状解译是在影像上先识别土地利用类型，然后再勾画出不同类型之间的界限。

本项目以新增建设用地为主要提取目标，提取方法为目视解译。具体过程主要是将上一年度的遥感影像或者土地利用数据库与本年度的RapidEye影像叠加在一起，在GIS软件中采用人机交互的方法，勾绘出新增的建设用地图斑，并制作出遥感监测调查图供外业确认。RapidEye数据正射影像像素大小为 5 m，项目中要求最小监测图斑为2亩，约合 1 333 km2，约包含53个像素，一般情况下能够满足目视解译分辨地物的需要。考虑到遥感监测图的比例尺较小，部分图斑无法看清边界，对图斑所在区域截取了放大的影像，制作了图斑之记，方便外业查看。

3.2 外业实地确认与后处理

通过外业调查获得的真实信息，便可以借助于相关统计资料和专题资料对变化信息进行后处理，发现内业判读出现错误的地方，以防止错提和漏提土地利用变化图斑，补充内业无法从影像上获取的信息。

外业调查完成后，根据调查结果对先前解译提取的土地利用变化图斑进行修改，主要包括:剔除伪变化信息，补充遗漏图斑，修改变化图斑等。再制作土地利用动态监测图，进行土地利用变化相关数据统计汇总等。

4 结论

RapidEye数据具有获取速度快、覆盖面积大、处理方法简单等优点，其分辨率和处理后的精度完全满足当前土地利用动态监测的要求。如何加强RapidEye影像处理过程和信息提取过程的自动化水平，降低作业人员的劳动强度，更快、更好地实现土地利用遥感动态监测是我们今后研究的方向。

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