遥感影像技术在农田保护方面的应用

谭盛辉 梁小清

摘 要：进行农村耕地保护调查，开展农村产权改革，查清土地利用现状，掌握城乡土地利用潜力和未利用状况，是统筹城乡用地、促进土地节约集约用地的基础。卫星遥感技术在城市规划和国土资源管理上的应用，将带动城市规划和国土资源管理方式的变革。人们已经越来越多的将遥感技术应用到国土资源管理当中，利用遥感影像开展耕地保护调查及卫片执法，是当前国土部门重点开展的项目之一。本文介绍以遥感技术为手段，根据遥感影像提取的信息开展耕地保护来介绍遥感技术在国土资源管理部门一些应用。

关键词：遥感 ；信息提取； 耕地保护

中图分类号：P231 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）06（a）-0000-00

耕地保护的意义是由耕地的重要性所决定的。首先，农业是国民经济的基础，耕地是农业生产的基础，工业特别是轻工业的原料主要来源于耕地；其次，耕地是社会稳定的基础，耕地为农村人口提供了主要的生活保障，是城市居民生活资料的主要来源。我国是有13亿多人口的大国，人均占有的耕地面积仅1.43亩，只占世界人均耕地的44%，而且随着人口的不断增加，人均耕地在未来相当长的时期内还会进一步减少。所以，在我国未来经济发展中，必须采取世界上最严格的措施，对耕地进行特殊保护，稳定一定的耕地面积，不断提高耕地质量。

近年，随着卫星遥感技术的兴起和发展，人类可以获取的遥感数据类型越来越丰富，由于计算机技术的发展，使得遥感影像的处理过程变得更加简单便捷，这进一步推动了遥感影像数据在国民经济建设中发挥越来越大的作用，在多种行业中得到了广泛应用，其中为城市规划和国土资源管理对快速、动态、现势、精准的城市土地利用信息需求提供了支持。卫星遥感技术在城市规划和国土资源管理上的应用，将带动城市规划和国土资源管理方式的变革。人们已经越来越多的将遥感技术应用到国土资源管理当中，利用遥感影像开展耕地保护调查及卫片执法，是当前国土部门重点开展的项目之一。

本文主要介绍了遥感影像的配准、融合等常规处理技术以及影像信息提取技术在广西省贺州市农村耕地保护调查中的应用。

1 技术路线

技术路线如图1所示。

图1 技术路线

2 遥感影像的配准

为了能够使得提取的数据与历史数据相匹配，能够直接反应出影像的地理位置，首先要把新的遥感影像进行配准。本次试验区域利用2006年第二次土地调查的数字正射影像作为基础数据，坐标系统为1980西安大地坐标系，中央经线111°，分别把2009年和2010年的QuickBird影像进行配准。

配准采用ESRI公司的ERDAS9.2中Data preparation模块中的Image geimetric correction子模块，配准方式采取栅格对栅格（Raster to Raster）的方式，配准模型采取多项式变换polynomial。然后在Quickbird影像和基础影像上选取部分控制点（GCP），在配准的过程中，GCP点的选择是十分重要，工作量也是最大的，控制点分布越均匀，数量越多，配准的精度就越高。悬着的控制点应该具有固定的特征，不会随时间变化而变化，如城市十字路口和田埂交叉处，并且能在配准影像和基础影像上都能清晰的分辨出来，尽量不要选在地势起伏较大的区域。根据配准的总误差确定配准精度（RMS）是否合格，当RMS在一个合理的值的时候，可以输出配准影像。输出配准影像采用最邻近像元法，这种方法不引入新的像元值，适合在影像分类前使用，有利用植被的分类，并且计算简单，速度较快。此时输出Quickbird影像就配准到了与数字正射影像一致的坐标系统下，平面精度如下表1。

表1 影像配准平面精度统计表

3 遥感影像的融合

把QuickBird遥感影像的全色波段和多光谱波段分别配准以后，需要把2个波段的影像进行融合，形成高分辨的彩色遥感影像。快鸟影像的融合同样在ERDAS9.2中进行。利用ERDAS下的分辨率融合工具（Resolution Merge）。通过几种融合结果对比，不难看出采用乘积变化法融合会导致边界发虚、几何结构信息丢失和地物波谱特性发生巨大变化；BROVEY算法清晰度好，但是却会造成波谱特性严重衰退；IHS变换融合的影像纹理清楚，清晰度高，具有高亮的特点，但是会出现噪音，附带了部分干扰信息，有部分信息丢失；最近邻采样法（Nearest Neighbor）容易改变原图像的纹理信息，而后期分类信息提取时纹理特征是重要提取依据；主成份变换（Principal Component）融合的影像，保留了2副图高光谱和高空间分辨率的特征，原图像的高频信息在融合后细部特征更加清楚，光谱信息也更加丰富，但是主成分变化后容易产生地物边界发虚的现象；综合考虑了几种方法产生的结果，和对信息提取效果的影像，融合的方式用主成分变换，重采样方式采取三次卷积内插法（Cubic Convolution）。由融合后可以得到彩色的高分辨率遥感影像如图2。

图2 不同时像的卫星遥感影像（左边为较早时间影像）

4 影像信息提取

利用遥感影像信息提取技术是对配准和融合遥感影像内包含的信息进行分类，通过对影像的解译，对影像的光谱特性和波谱特性进行分析，建立一定的分类规则从而把影像中的植被、水体、建筑、道路等信息提取出来。从选取的影像图2可以看出，本实验区主要存在上述表格中的几种地类。具体分析实验区，影像主要处于基本农田保护区，影像主要由耕地构成，道路成路网贯穿整个影像，还有零星的坑塘和成线状的水渠，该地理位置比较靠近八步区城区，由于经济发展等问题，许多农民往城市靠拢，所以把房子、厂矿建在了耕地上，这些房屋部分为没通过合法手续，也就是我们所说的非法建筑。

影像主要由耕地构成，耕地是本文研究的主要对象，耕地保护的另外一个主要对象是破坏耕地的地物，本研究区域占用耕地的主要是建筑物，本文也是主要针对农用耕地以及建筑物信息的提取。耕地和建筑物在高分辨率遥感影像的特征主要表现为：

（1）光谱特征：耕地的色调相对比较均匀，在不同的季节由于种植农作物的品种不同而呈现出不同的色调，特别是广西这种南部地区，农作物轮种频率比较多，可能相同的季节出现不同的作物，或同种作物处于不同的生长状态。因此。耕地的光谱特性会因为时间和地域的不同而不同。建筑物表面灰度分布比较均匀，反映在影像特征参数上即灰度标准差较小；由于建筑物顶部所使用的才有有所不同，其亮度值差异会比较大，城市建筑物顶部的灰度均值通常高于背景灰度值。

（2）纹理特性：遥感影像上的细部结构按照一定的频率重复出现构成了纹理特征，它是某一种单一特征的组合。本测区的主要农作物有水田、旱地、甘蔗以及其他一些经济作物，其纹理特征主要包括光滑的、波形的、斑纹的、线性的以及一些不规则的纹理。耕地中典型细部结构主要是农作物，农田中的农作物单个的看是农作物的叶子的形状、大小、阴影、色调、图形分布等，当他们按照一定的规律聚集分布时，就形成了较为明显的纹理特征。建筑物的材质相对一致，除了部分少数民族建筑有明显特征外，建筑物的纹理都相对比较平滑。

（3）形状特征：即耕地的外形和轮廓，实际中的耕地大部分为比较规则的多边形。建筑物的形状特征包括建筑物屋顶形状的轮廓线、屋顶轮廓边缘的夹角、屋顶面积、侧墙棱线等，大部分的建筑物形状比较规则。然后建筑物的形状特征可能会因为影像拍摄过程中因为俯仰角度的不同导致建筑物的投影畸变，造成建筑物顶部局部产生几何形变，对其形状特征属性的保持也有一定影响；建筑物的形状特征可能还会因为植被以及阴影的遮挡而受到影响。

表 2 地类分类模糊规则

x利用影像提取的矢量信息叠加耕地保护的范围，利用GIS的叠加分析功能来判断耕地是否有变化如图3。利用遥感影像信息提取技术是通过计算机来判断影像包含的信息，事后再进行实地核查来完成耕地保护调查。这种技术适用于大范围的耕地保护调查和监控。

图3 不同时间影像叠加分析结果（红色图斑为耕地变为建筑区）

5 小结

进行农村耕地保护调查，开展农村产权改革，查清土地利用现状，掌握城乡土地利用潜力和未利用状况，是统筹城乡用地、促进土地节约集约用地的基础；是走新型工业化、城镇化道路，实现又好又快发展，提供准确用地信息的保证；是贯彻落实国务院深化改革严格土地管理的决定，是提高政府依法行政能力和国土资源管理水平的需要；是科学规划、合理利用、有效保护国土资源和实施最严格耕地保护制度的根本手段。

遥感技术作为一门迅速崛起的新兴科学技术，在国土资源管理中得到了较为广泛的应用，从土地详查到城镇地籍调查以及耕地动态监测，几乎所有土地管理基础业务都离不开遥感技术的支持，可以讲遥感技术对国土资源管理工作的发展起了巨大的推动作用。

参考文献

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