辅助地形形态模式的数字遥感地貌制图方法研究

2015-11-05 11:09潘邦龙
安徽农业科学 2015年16期
关键词:制图高程分类

潘邦龙

(安徽建筑大学环境与能源工程学院,安徽合肥230601)

随着RS与GIS技术的快速发展,传统的野外地貌制图已经逐渐被快速发展的数字地貌制图技术所取代。过去地貌地图生产需要大量的野外调查工作,费时费力,制图生产周期长,全国也没有完善的地貌数据库。现代数字地貌制图方法的快速更新给地貌专题制图生产和区域地貌特征研究提供了技术支撑,主要表现在制图方法与过程、空间数据的获取与表达、信息的提取与分析等方面,为全国生态环境建设和地矿普查工作提供不可或缺的基础信息资料[1]。

目前,多源卫星遥感图像数据为数字地貌制图提供了重要的数据源。结合GIS强大的数据处理与分析能力,可以便捷获取地形形态等多层次数据,再辅以野外地貌专家知识库系统,可以快速提取地貌类别分类数据产品和基础地貌制图数据。

鉴于此,该研究选择安徽省黄山市潜口镇地区为研究区,以空间分辨率2.1 m的资源三号卫星彩色融合影像和比例尺1∶2.5万的CAD地形图为基础数据源,利用地形数据生成的DEM提取地面高程、等高线、地势起伏度、坡度、坡向以及山体阴影等地貌形态数据。在此特征数据的指导下,根据多源遥感影像数据空间特征信息,如色彩、纹理、标志物空间布局等建立影像解译标志,在ERDAS软件支持下通过遥感解译方法对研究区地貌进行提取,最后在ArcGIS中生成比例尺1∶2.5万的数字地貌制图产品。

1 技术方法

地貌制图包括地形和地貌2个要素,其中地形要素包括海拔高程、地势起伏度、DEM、坡度、坡向以及山体阴影等;地貌要素包括山地、平原、台地和丘陵等。

1.1 地形提取 在地形提取中,以研究区CAD地形图为基础数据,利用ArcGIS软件的空间分析功能生成DEM。首先利用CAD地形图提取高程点、等高线和行政边界图层并转换成shapefile文件,再根据高程数据生成DEM,最后基于DEM产品,在ArcGIS软件中生成海拔高程、地势起伏度、DEM、坡度、坡向以及山体阴影等地形要素专题图[2]。

1.2 地貌提取 地貌特征提取主要使用遥感影像解译法,主要包括目视解译和计算机解译2种。常用的方法是先利用目视解译,分析判读地貌类别,主要包括山区、丘陵、台地和平原。然后运用遥感影像计算机解译方法建立地貌特征解译标志,在ERDAS软件中主要利用Signature Editor选取代表性样本,再利用Evaluate/Contingency菜单,执行可能性矩阵Contingency Matrix计算,建立分类模板,最后利用训练样本进行遥感影像监督分类,从而获取地貌分类类别[3]。数字地貌制图技术路线见图1。

2 实验分析

2.1 遥感影像预处理 采用安徽省黄山市潜口地区资源三号卫星2.1 m全色影像和5.8 m多光谱影像。首先影像预处理,包括几何校正、图像增强、影像融合和影像裁剪等。几何校正时,配准控制点坐标需要从CAD地形图中提取,选择多项式校正计算模型和最临近图像重采样方法执行几何校正[4];图像增强主要包括大气校正、匀色调整和影像融合,最后影像裁剪。影像预处理结果见图2。

2.2 地形数据处理 地形形态特征提取主要以安徽省黄山市潜口镇1∶2.5万CAD地形图为数据源,具体图层有地形、等高线、高程点、镇域行政边界、道路、水系等。首先进行图形文件格式转换,利用ArcGIS软件将dwg文件转换成shapefile文件;再提取生成DEM和海拔高程数据产品,并利用区域边界进行图像区域裁剪[5]。

2.3 潜口镇数字地貌制图制作

2.3.1 基于DEM的地形形态矢量特征提取。根据已知研究区域特征,利用ArcGIS软件将转换后的SHP地形数据生成DEM,借助3D Analyst菜单中重分类工具,按照DEM高程大小分为4个等级,生成海拔高程图(图3)。以同样的方法获取地势起伏度图(图4),结合前人的研究成果和研究区域内起伏度具体情况,考虑到潜口镇整体地势起伏不大,将地势起伏度的分级划为3个等级:平原(<10°)、台地(10~25°)、丘陵(>25°)[6-7]。

2.3.2 基于遥感影像的基本地貌类型解译。根据前面分析的各种地形形态示量特征专题图,结合前人在地貌分类方面的研究以及研究区具体情况,对研究区地貌类型进行划分[8-9],结果见表 1。

根据表1中4个基本地貌类型分类,在遥感影像上分别解译出对应的地貌形态类型界线,结合影像的空间布局、色调、纹理特性,利用ERDAS软件进行计算机监督分类,经图幅整饰后的地貌分类图见图5。

表1 研究区基本地貌类型分类

2.4 分类结果评价 监督分类执行完成后,需要评价分类结果。采用总体分类精度和Kappa系数指标进行检验,建立研究区误差矩阵[10],计算出相关参数,结果见表2。

可以看出研究区地貌分类总体精度为85.6%,Kappa系数为80.6%,分类结果具有较高的一致性,基本满足精度要求。

表2 监督分类误差矩阵相关参数

3 结论

该研究以资源三号卫星彩色融合影像和地形图为基础数据源,以安徽省黄山市潜口镇为研究区,利用地理信息系统和遥感技术生成数字地貌影像图。该方法在地形形态辅助模式支持下,利用RS和GIS技术快速制图,生产过程高效快捷,地貌图质量良好,为实际工程的应用提供了参考[11]。

[1]高抒,张捷.现代地貌学[M].北京:高等教育出版社,2006.

[2]程中玲.1∶100万数字地貌图的设计与编制研究[D].重庆:西南大学,2007.

[3]龙恩.基于遥感与DEM的长白山区数字地貌制图方法研究[D].长春:东北师范大学,2005.

[4]张进平,程维明,王睿博,等.中国1∶100万遥感地貌制图方法的试验[J].地球信息科学,2005,7(2):36-40.

[5]王兵,胡伟平,卓慕宁.1∶100万台湾数字地貌遥感制图研究[J].测绘通报,2007(8):10-13.

[6]张进平,程维明,王睿博,等.中国1:100万遥感地貌制图方法的试验——以南京幅(I-50)为例[J].地球信息科学,2005(2):36-40.

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[9]李锐,江南.基于遥感和DEM的典型地貌形态提取研究[D].郑州:解放军信息工程大学,2007.

[10]姜玲.基于遥感和DEM数据的柬埔寨洞里萨湖地区数字地貌制图研究[D].南京:南京师范大学,2008.

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