SPOT5卫星影像在土地更新调查中的应用

2014-04-29 05:56秦勇智
西部资源 2014年1期
关键词:图斑土地图像

秦勇智

摘要:采用SPOT5遥感影像,从土地调查实际出发,解译土地地类光谱特征,通过对地类光谱信息进行外业调查核实,修正初步解译结果,确认室内判读可信度,节省了外业调查的时间,提高工作效率,保证调查结果的可靠性,为今后土地调查提供一种新方法。

1.前言

土地更新调查是采用先进技术方法,在现有土地调查的基础上,按照统一的技术标准,全面查清辖区范围内的土地利用状况,国家直接掌握准确的辖区土地数据,推进土地登记发证的覆盖面,并建立和完善土地调查、统计和登记制度,实现成果信息化管理与共享,满足经济社会发展及国土资源管理的需要。

土地更新调查的主要任务是,在辖区范围内利用遥感等先进技术,以正射影像图为基础,逐地块实地调查土地的地类和面积,掌握辖区耕地、园地、林地、工业用地、基础设施用地、金融商业服务、开发园区、房地产以及未利用土地等各类用地的分布和利用状况;逐地块调查辖区城乡各类土地的所有权和使用权状况,掌握国有土地使用权和农村集体土地所有权状况;调查辖区基本农田的数量、分布和保护状况,对每一块基本农田上图、登记、造册;建立互联共享的覆盖国家、省、市(地)、县四级的集影像、图形、地类、面积和权属为一体的土地调查数据库;建立土地资源变化信息的调查统计、及时监测与快速更新机制。因此,在土地调查工作中引进先进的技术手段非常必要。

利用遥感图像,以正射影像图为基础,进行土地更新调查的工作方法已经确定,主要有计算机图像自动处理、人工解译以及计算机与人工交互解译等方法,最常用的还是人工解译,其最大优点是成本低、精度高、不受计算机软硬件以及其他条件的限制。但是在工作中发现由于遥感存在着“同物异谱”、“同谱异物”的现象,在实际应用中也存在着一定的问题和不足。有些土地类型在遥感图像上可以清晰地分辨,但是有些土地类型无法确定属性甚至是边界。

2.SPOT 5概述

卫星遥感资料具有反映地面信息丰富、覆盖面积大、实时性强、可周期性获得、费用相对较低等特点。不同分辨率的遥感数据在土地利用调查应用的范围有很大的差异,SPOT 5卫星资料的地面分辨率高,适合进行土地利用调查及动态监测。

SPOT 5卫星于格林威治时间2002年5月4日1时31分由阿丽娅娜四号火箭成功发射,进入近极地太阳同步轨道。卫星上搭载有一种成像装置,包括有高分辨几何成像仪(HRG)、植被探测器(VEGETATION)和高分辨率立体成像仪(HRS)。SPOT 5采用了由法国国家空间技术研究中心专利所有的全新概念的Supermode成像处理技术,其全色影像分辨率为2.5米,多光谱影像分辨率为10米。其中2.5米分辨率的彩色影像可以在1:10000-1:5000的尺度上满足对农村土地调查和城镇土地调查进行管理与应用。SPOT5卫星性能如表一所示。

3.SPOT 5用于土地更新调查的技术路线

这次调查采用SPOT 5遥感影像,首先对图像进行处理,即先对SPOT 5全色影像进行图像纠正,以及图像的增强和变换,并将纠正后的全色影像与SPOT 5多光谱影像进行图像配准。最后将2,5米分辨率的SPOT 5全色影像和10米分辨率的多光谱影像进行融合。

对影像进行几何纠正是为了将影像坐标对应到地面坐标,同时用数字高程模型改正影像因地形起伏而引起的变形,从而大幅度提高定量遥感的精度。图像增强是为了突出图像中的某些信息,同时抑制或去除某些不需要的信息来提高遥感图像质量的处理方法。图像增强和变换可以改善图像质量,突出图像中目标地物的特征,使之更适于人的目视判读与分析。图像的配准是将同一区域里一幅图像对另一幅图像的校准,以使两幅图像中的同名像元配准。融合的方法有主成分变换融合、乘积变换融合、比值变换融合、IHS变换融合等。

图像的处理能将遥感影像纳入一定的地理坐标系统中,使其与地面地物建立几何联系,提高清晰度、精度和可靠度,增强解译和监测能力。其技术路线如图1所示。

SPOT 5遥感影像应用于土地调查中,主要作用是通过人工解译,根据土地更新调查土地分类勾绘图斑。其流程图如图2所示。

4.SPOT 5影像的解译及分析

图像解译是根据遥感图像的光谱特征,空间特征,时间特征,按照解译者的认识程度,或自信程度和准确度,逐步进行目标的探测,识别和鉴定的过程。根据遥感影像的色与形,可具体划分为遥感解译的以下几个基本要素:

(1)色调或颜色指图像的相对明暗程,在彩色图像上色调表现为颜色;

(2)阴影,指因倾斜照射,地物自身遮挡能源而造或的影像上的暗色调;

(3)大小,指地物尺寸,面积,体积在图像上的记录;

(4)形状,指地图目标的外形,轮廓;

(5)纹理,即图像的细部结构,指图像上色调变化的频率;

(6)图案,即图形结构,指个体目标重复排列的空间形式;

(7)位置,指地理位置,它反映地物所处的地点与环境;

(8)组合,指某些目标的特殊表现和空间组合关系。

遥感图像的解译具有复杂性,主要体现在三个方面:①地物波谱特征是复杂的,本身也是因时因地在变化着;②自然界存在着大量“同物异谱”与“异物同谱”现象;③地物的时空属性和地学规律时错综复杂的,各要素,各类别之间的关系是多种类型的。

这些使得遥感解译具有多解性和不确定性,随不同地区,不同时段等多种因素而变化,下面以2007年呼和浩特市赛罕区为例,讨论SPOT5影像的图像解译的准确度。

通过SPOT 5图像来勾绘地类图斑,对不同的用地类型其判读的准确性也不同,以土地更新调查土地分类为标准,可分为以下几种情况:

4.1影像上能够确定变化图斑的边界和属性:

建制镇(202),村庄(203),采矿用地(204),公路用地(102)等,其中农村居民点一般周围是绿色的耕地,而房子呈现浅色,有规则的聚集在一起,能够较清晰地分辨出边界,并确定其属性;部分独立工矿用地,特别是工业区,其图斑的面积较大,形状规则,也能用遥感进行准确的判读;公路一般呈浅灰色线状,从遥感影像图上能够很容易地分辨出来,此次调查中,呼和浩特市利用遥感影像做了土地调查,二环路和绕城高速利用遥感影像进行调查,定界准确,值得注意的是大部分的农村道路(路宽<20米)用遥感影像进行调查时,需要到实地丈量宽度。

如图3所示,建制镇、村庄的边界清晰可辨,可以准确地判断出用地类型,道路也可以很准确的确定位置。

4.2影像上能够发现图斑,确定其边界,不能确定其属性:

在呼和浩特市的调查中,这种情况出现较多的是设施农业用地(122),农村宅基地(072),它们在遥感影像图上纹理很像,无法进行区分,确定其属性。对于这种情况,采用的方法是由遥感影像确定地区,然后到实地调查属性。

图4为呼和浩特市赛罕区金河镇的遥感影像图的一部分,图中为在遥感图上发现的图斑,但是无法确定其属性。经过实地的检核,得到各变化图斑的属性,如图4中标注所示。

4.3影像上不能确定变化的边界和属性:

对于由耕地变为果园(021),有林地(031),其他林地(033),等的情况,在遥感影像图上无法判读,可以通过GPS到现场测量。

图5为呼和浩特市的部分遥感影像图,为到实地发现的农业结构调整部分,其中有苗圃和果园的种植物,在遥感图像图上既无法确定边界,也不法确定其属性。

4.4影像上能确定变化的边界和属性,实地又发生了变化:

图6为呼和浩特市赛罕区黑土凹村的遥感影像的一部分,从中可看出,该图斑土地利用现状为水浇地(012),从遥感图像上发现大部分已经变为工业用地(061),但是到实地调查时,发现在影像图上还是水浇地(012)的部分同样变为工业用地(061)。因此,利用遥感影像判读的图斑必须要到实地进行核实,以确定其变化的面积和属性。

4.5利用影像光谱特征预判地类:

建立影像判读标志,为不同地类的判读提供支持。SPOT5全色波段数据与多光谱数据融合形成的彩色DOM,其地物的影像特征更加明晰,有利于识别和提取土地类型。呼和浩特市赛罕区主要地类的影像判读标志以SPOT5影像光谱特征为判读依据。详情如下:

(1)耕地

耕地大多呈长方形或梯形等规则形图案,在影像上其色调随着农作物的覆盖度、土壤湿度的不同而变化。干燥而没有作物的耕地为浅绿色发白色,土壤湿度愈大或作物覆盖程度愈高,色调愈暗。水浇地田块一般呈整齐的长方形,田垄笔直,常有小畦块。洪灌区通常有各级渠道互相连接,井灌渠在田块边常有白色井房。水浇地有作物或灌水后,其影像呈深绿色,干而元作物时影像发白。旱地田块一般比较大,无灌溉设施,形状各异,色调呈绿色发白。沟谷中的耕地呈狭长形,山坡上的坡耕地呈扇状或阶梯状。菜地呈栅栏状小格形,色调较暗,多分布于农村居民点附近,大面积的菜地有水渠和独立房等附属物。

(2)园地

园地在影像上表现为深绿色,呈长方形等规则图形,一般面积较小,果园则有绿色颗粒。判读时应借助于原有的土地利用现状变更图及其它资料。

(3)林地

有林地一般呈深绿色颗粒状且密集成片,在稀疏处露出灰白色空地,呈无规则状分布。疏林地树冠在影像上呈颗粒状,分布比较稀少,林中空地明显可见。灌木林和未成林造林地在影像上难以分辨,需进行实地调查。

(4)草地

草地在影像上呈绿色,天然草地一般边缘不整齐,呈不规则形状,颜色随草的覆盖度和土壤含水量不同而不同,一般植被覆盖度和土壤含水量高,色深;反之则色浅。人工草地影像呈均匀深绿色,纹理光滑平坦,边缘比较整齐,有人工作用的痕迹。

(5)居民点

居民点在影像上形状比较规则,内有规则道路,建筑物顶部一般发白色,四周发绿。其中城镇居民点房屋排列比较整齐、规则,有明显的街区,农村居民点分布零散,规模小。

(6)道路

道路在影像上呈线条状,色调随路面的颜色、湿度、光滑程度而变,由浅到深。铁路呈灰白色,转弯处曲率半径大,呈圆滑弧形。沥青路面呈深灰或灰黑色。水泥、砂石路面呈灰白或白色,两边常有护路林带,山区公路常呈迂回曲折形状。土路呈现极细的灰白色线条。

(7)水域

河流在影像上表现为不同宽度的弯曲带状,色调深蓝色,两侧多有滩涂、耕地、林地,其水面呈均匀的灰黑色或黑色。

判读参考对照表如下:

5.应用效果分析

(1)呼和浩特市赛罕区地类丰富、图斑形状较规则,面积较大,利于人工解译。对边界和属性都确定的部分,遥感图像上直接对其进行勾绘;边界确定,属性不确定的部分,到实地进行调查;属性确定,边界不确定和边界和属性都不确定的部分,则到实地进行测量和调查。

(2)对农业结构调整部分,SPOT5目前还没有很好的办法来解决,可以利用全球定位系统(GPS)到现场进行测量。

(3)对于城乡结合部分变化特别快的地区,遥感影像图的现势性可能稍差,特别是在影像图上判断为刚刚开始建设或即将要建设的地区,一定要到现场进行核实。

(4)土地调查中,可以采用遥感(RS)与全球定位系统(GPS)相结合的方法,先利用RS发现并勾绘图斑,再利用GPS测量在遥感图像上不能准确判读的图斑。

(5)应用MAPGIS软件影像解译制作的巧报镇土地利用现状图及各乡镇土地利用更新调查面积统计表;如下图(7)

6.应用总结

过去的土地调查主要采用人工调查的方法,投入大、周期长、而且精度较低。SPOT5的分辨率较高,用它作为数据源,通过人工解译的方法进行土地调查,室内判读基本上可以判读所有图斑,实地检核与GPS测量作为补充,整个调查的周期较短,成果可靠、成本相对较低,判读的图斑可以直接人数据库。因此用SPOT5进行土地调查是一种使用快捷并且值得推广的方法。

猜你喜欢
图斑土地图像
改进的LapSRN遥感图像超分辨重建
地理国情监测中异形图斑的处理方法
我爱这土地
基于C#编程的按位置及属性值自动合并图斑方法探究
有趣的图像诗
土地利用图斑自动检测算法研究
对这土地爱得深沉
基于ArcGIS 10的土地利用总体规划图斑自动化综合
遥感图像几何纠正中GCP选取
分土地