利用多时相雷达数据进行多云多雨地区的土地利用分类研究

徐 天，丁华祥

(广东省国土资源测绘院，广东广州 510500)

利用多时相雷达数据进行多云多雨地区的土地利用分类研究

徐 天，丁华祥

(广东省国土资源测绘院，广东广州 510500)

光学遥感数据在多云多雨地区应用受到限制，而具有全天候、全天时的雷达数据在该类地区具有广阔的应用前景。本文采用3期ALOS PALSAR雷达数据对广东省东莞市进行土地利用分类研究。研究结果表明，多时相雷达数据相比单时相雷达数据可以提高土地利用分类精度；剔除土地利用变化信息、融合多时相雷达数据、选择合适的解译标志是多时相雷达数据进行土地利用分类的关键步骤。

多时相雷达；多云多雨；土地利用分类

一、引 言

光学遥感数据在土地利用分类中的应用已经比较成熟，但是其受天气的影响和成像时间的限制，往往无法获取关键时间的影像，影响了其在多云多雨地区土地利用分类的应用。合成孔径雷达(SAR)具有全天候、全天时的工作特点，并且对地表有一定的穿透能力，近年来逐步应用在土地利用分类中。

Dekker使用单极化ERS-1数据对新西兰的城区进行分类，最佳情况下仅获得了52.4%的总体分类精度[1]。尤淑撑等分别对TerraSAR、COSMO-SkyMed、RadarSat-2高分辨率SAR卫星中1 m聚束模式和3 m条带模式数据新增建设用地监测能力进行综合评价，结果表明，1 m聚束模式新增建设用地属性识别准确率可达80%，3m条带模式识别准确率约75%[2]。温礼等分别评价了单波段单极化RadarSat-2雷达数据和THEOS、QuickBird光学数据的变化图斑提取精度，结果表明，RadarSat-2雷达数据发现变化图斑的能力明显不如同分辨率的光学遥感数据。因此，目前雷达数据在土地利用分类中的应用还远不如光学数据，其精度也有一定的差距[3]，这主要是由于利用单时相SAR影像进行土地覆盖分类时，雷达反射信号在强散射区的饱和性及不同覆盖地物间的模糊性导致单时相雷达数据具有较大的局限性[4]。为提高SAR影响的土地利用分类精度，结合SAR可重复周期观测性的特点，并采用多时相雷达数据，根据不同地表覆盖物在不同时期表现出来的后向散射系数，对地表覆盖物进行分类，将是一种行之有效的方法。

本文以广东省东莞市为例，采用3期的ALOS PALSAR雷达数据进行多时相雷达数据土地利用分类研究。

二、试验区域和影像数据

1.试验区域

东莞市位于广东省中南部，珠江口东岸，陆地面积约2465 km2；地势东南高、西北低，地貌以丘陵台地、冲积平原为主。东莞属亚热带季风气候，长夏无冬，日照充足，雨量充沛，年平均气温为23.1℃，年平均雨量为1 819.9 mm。从地表分布看，东莞市植被覆盖率高，水网密布，地貌类型以低山丘陵、冲积平原为主。

2.影像数据

PALSAR是ALOS卫星携带的一个L波段的合成孔径雷达传感器，不受云层、天气和昼夜影响，可全天候对地观测，获取高分辨率、扫描式合成孔径雷达、三种极化观测模式的数据。本文采用了3期高分辨率的HH极化雷达数据，其空间分辨率是12.5 m。为了便于剔除土地变化部分，采用了两景相隔1年的冬季数据和一景东莞地区植被生长旺季的8月份的数据，具体参数见表1。

表1 PALSAR数据参数

3.数据预处理

为了对PALSAR数据进行土地利用分类，需要对其进行绝对辐射定标、斑点噪声去除、几何定标，以及多时相数据融合处理。

(1)绝对辐射定标

PALSAR雷达影像的后向散射系数计算公式如下

式中，DN为像素值；σ0为后向散射系数；const为辐射定标校正系数，在ALOS头文件中提取。

将后向散射系数转化为DB表示的后向散射系数，便于对影像进行点目标的定量度量和分析，具体如下

(2)几何校正

本文以东莞市校正过的高分辨率遥感影像作为参考图像，以田埂、桥梁、水库大坝、十字路口、水渠等不变的标志为控制点，在每景PALSAR影像中选择30个点均匀分布于全图像，选择三角网内插校正模型，校正误差小于0.5个像元，对雷达遥感影像进行精确的几何校正。

(3)斑点噪声去除

根据PALSAR数据的特点，借鉴其他的研究成果，本文采用Gamma MAP滤波方法对PALSAR数据进行滤波。Gamma MAP滤波公式如下

(4)变化检测

由于3景PALSAR数据相隔1年，研究区内个别地方的土地利用方式发了变化，采用多时相遥感数据进行土地利用分类可能存在误判的地方，因此需要剔除变化区域。本文采用以下公式检测土地利用方式变化式中，TBchange是土地利用方式变化图；Db1是2006年12月26日PALSAR数据的后向散射系数图；Db2是2007年12月25日PALSAR数据的后向散射系数图。

通过式(4)的计算，对明显发生变化的地方予以剔除，以免影响最后土地利用分类精度。

(5)多时相数据融合

为了充分利用3景PALSAR数据的多时相遥感信息，同时避免3景PALSAR数据存在相关性，影响分类精度，本文将3期PALSAR数据进行了主成分变换，去除了大量冗余和重复的信息。

三、结果与分析

1.解译标志的建立

本文根据多时相PALSAR数据融合后的目标可解译性，将研究区分为水体、耕地、林地和城镇4种土地利用方式。

为准确选择土地利用类型的解译标志，本文采用了基于图像分割的方式，即首先按照后向散射系数的特性，将PALSAR数据粗分割为水体、耕地、林地和城镇，具体后向散射系数区间见表2；然后在各自分割后的图像中建立解译标志，保证了解译标志选择的正确性。解译标志的选择如图1所示，每个解译标志都选择了50个样本。

表2 PALSAR数据样本图像分割区间表

图1 样本选择结果

2.分类结果和精度评价

本文选择了70%的解译标志，采用最小距离分类法对多时相ALOS PALSAR雷达数据和单时相ALOS PALSAR雷达数据进行分类；根据剩下的30%的样本对多时相ALOS PALSAR雷达数据和单时相ALOS PALSAR雷达数据进行精度验证，相应的混淆矩阵见表3—表6。

表3 多时相雷达遥感影像的分类精度混淆矩阵(%)

表4 2006年12月26日的雷达遥感影像的分类精度混淆矩阵(%)

表5 2007年8月9日的雷达遥感影像的分类精度混淆矩阵(%)

表6 2007年12月25日的雷达遥感影像的分类精度混淆矩阵(%)

从表3—表6可以看出，采用3期PALSAR数据进行土地利用分类时，水体、耕地、林地和城镇的分类精度都高于采用单时相PALSAR数据进行土地利用分类的精度。由此可见，采用多时相雷达数据进行土地利用分类比单时相雷达数据进行土地利用分类可获得更高的分类精度。

四、讨 论

虽然采用多时相雷达数据进行土地利用分类能够明显地提高分类精度，但是这种方法还是存在不少不足之处，需要进一步探讨。

1)采用多时相雷达遥感数据进行土地利用分类时，土地利用变化信息往往对土地利用分类结果产生很大的影响。因此，如何剔除土地利用变化信息，是多时相雷达遥感数据进行土地利用分类首要解决的问题[5]。本研究采用相隔一年且处于相同物候时间的PALSAR数据进行土地利用变化分析，提高了土地利用变化信息提取的准确性，减少了其对最后土地利用分类结果的影响。

2)解译标志选择的好坏对图像分类结果影响很大。解译标志确定方法很多，各具有优缺点。本文根据雷达影像的特点，利用图像分割的成果选取解译标志的样本，极大提高了解译标志之间的可分离性，保证了最后的土地利用分类精度。

3)采用多时相雷达数据进行土地利用分类时，必须进行多时相数据融合，主要原因是多时相雷达数据往往含有大量无用的细节和冗余的信息，这些细节和信息常常误导土地利用分类，影响最后的土地利用分类精度。

4)水体与耕地之间也存在一定的误分类，主要是研究区的水田比较多，耕地中泥土的含水量比较大，导致部分耕地的散射特征类似于水体的散射特征。耕地和与林地之间也存在一定的误分类，主要是部分耕地上的农作物和林地上的植被的叶子具有相近的散射特征，影响了两者的分类精度。

五、结束语

本文采用多时相雷达数据对多云多雨地区进行了土地利用分类研究，结果表明，多时相雷达数据比单时相雷达数据的土地利用分类精度高；同时研究还发现，剔除土地利用变化信息、解译标志选择的可靠性、多时相雷达数据的融合对多时相雷达数据土地利用分类精度都会产生影响。

[1] DEKKER R.Texture Analysis and Classification of ERS SAR Images for Map Updating of Urban Areas in the Netherlands[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2003，41(9)：1950-1958.

[2] 尤淑撑，刘顺喜，徐宗学.星载高分辨率SAR土地利用调查监测应用潜力评价[J].中国农学通报，2011 (8)：460-463.

[3] 曹云刚.多时相ASAR数据的地表覆盖分类研究[J].测绘科学，2007(5)：103-105，204.

[4] 陈富龙，王超，张红，等.单极化合成孔径雷达影像在土地利用分类中的潜力分析[J].遥感技术与应用，2008(3)：289-293，241.

[5] CHU H T，GE L.Synergistic Use of Multi-temporal ALOS/ PALSAR with SPOT Multispectral Satellite Imagery for Land Cover Mapping in the Ho Chi Minh City Area，Vietnam[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2010，48(7)：1465-1468.

A Study on the Classification of Land Use by the Multi-temporal Radar Data

XU Tian，DING Huaxiang

P237

B

0494-0911(2014)09-0084-03

2014-03-20

徐 天(1973—)，男，广东蕉岭人，高级工程师，研究方向为大地测量、工程测量和测绘技术在国土资源管理中的应用等。引文格式:徐天，丁华祥.利用多时相雷达数据进行多云多雨地区的土地利用分类研究[J].测绘通报，2014(9)：84-86.

10.13474/j.cnki.11-2246.2014.0301