不同判读方式和判读人员对遥感正判率的影响分析

贺 鹏，陈振雄，胡 觉，黄湘南

(国家林业局中南林业调查规划设计院，长沙 410014)

不同判读方式和判读人员对遥感正判率的影响分析

贺 鹏，陈振雄，胡 觉，黄湘南

(国家林业局中南林业调查规划设计院，长沙 410014)

在湖南省按照不同地貌类型和地类破碎程度抽取4 km×4 km大样地10个，采用不同判读方式(充分参考林业档案信息与不参考林业档案信息)和不同判读人员(有5年以上遥感判读经验人员与无任何遥感判读经验人员)对10个大样地进行遥感判读区划，并对判读区划结果进行实地调查验证。分析表明：各地类正判率与其面积成正相关，其它调查因子判读难度较大；充分参考林业档案信息能够显著提高正判率，但优势树种、起源、龄组、郁闭度等因子综合正判率仍然偏低；不同判读工作经验人员对遥感判读有一定的影响，无判读工作经验人员应经过一定程度培训后才可参与判读工作。

遥感判读; 实地验证；正判率

森林资源是一种再生资源，具有一定的周期性，卫星适宜的重访周期有利于森林资源的动态监测和过程分析，以多光谱观测为主，以较高分辨率的全色数据为辅，能极大地提升对林地地类的识别和分类[1]。卫星遥感技术的发展促进了森林资源监测进入一个崭新的阶段。2012年广东省基于SPOT5高分辨率卫星影像，在全省范围内开展了大样地区划调查，探讨了森林面积和蓄积年度出数的方法[2]。为了进一步规范大样地区划调查中遥感判读流程，本文依托湖南大样地区划调查试点工作，深入地分析了不同判读方式和不同判读人员对整个遥感判读正判率的影响，为规范大样地区划调查中遥感判读流程提供科学依据。

1 数据来源

根据全国一体化监测试点工作中全国样地框架，湖南省按照20 km×20 km统一布设了525块4 km×4 km的大样地。本文按照不同地貌和不同地类的破碎程度，抽取了其中10个大样地进行遥感判读区划分析。遥感影像主要以资源2和资源3号卫星遥感影像为主，空间分辨率5 m，时间主要集中在2013年9—10月。

其它数据：2013年二类调查数据和地形图资料等，各地类遥感判读标志。

2 研究方法

2.1 遥感数据处理

遥感影像处理严格按照《遥感图像处理与判读规范(试行)》的要求进行[3]。波段融合采用GS融合方法，合成假彩色图像，灰度拉伸原则上采用线性拉伸的方法。

2.2 遥感影像判读

根据建立的遥感解译标志，按不同判读工作经验人员和是否参考林业档案信息的同一人员等分别开展属性判读。

不同判读工作经验的判读人员分两个等级：A等级，具有5年及5年以上工作经验且有丰富的遥感判读经验的技术人员；B等级，没有任何遥感判读工作经验的技术人员。

同一人员按是否参与林业档案信息进行属性判读，判读顺序要按如下要求执行，首先在不参考林业档案信息(不参考林业档案信息是指仅参考遥感判读标志)的情况下对所有小班进行属性判读完，然后才能在参照林业档案信息的情况下，再次对所有小班进行判读，分别形成两套独立的判读数据库。

判读过程中只对地类、优势树种、起源、郁闭度和龄组5个主要因子进行判读，区划最小面积为1666.7m2。

2.3 实地验证

根据判读区划的结果，进行实地验证调查，对判读的小班界线及因子进行一一调查核实，最终分别形成实地验证矢量数据库[4]。

2.4 配对T检验

根据不同判读人员在参考林业档案信息下对10个大样地的各地类正判率进行配对T检验，以此来判读不同判读人员间在充分参考林业档案信息下对各地类正判率的影响是否显著，具体有关配对T检验方法介绍，参考相关文献[5]。

3 结果分析

判读方式分参考与不参考林业档案信息进行判读，判读经验工作人员分有5年判读工作经验技术人员A和没有任何判读工作经验技术人员B。10个大样地分不同判读方式和不同判读经验人员下判读的各因子正判率详见表1～表3。

3.1 不同判读方式对遥感判读区划的影响

从表1中可知，无论是有判读经验人员还是无判读经验人员，在参考林业档案信息下各地类正判率有显著的提高(除迹地以外)。有判读经验人员判读结果，在参考林业档案信息下综合地类正判率提高了14%，各大面积成数地类的正判率提高也相当明显，林地提高了6%，森林提高了11%，乔木林地提高了6%；灌木林地和竹林地正判率提高幅度较大，分别提高了46%和53%；其它小面积成数地类正判率也得到了显著提高，但是其正判率仍然偏低，均低于70%，迹地正判率有所下降，可能是由于林业档案信息更新不及时的缘故。

表1 各地类遥感正判率%判读方式判读人员综合地类林地森林乔木林地灌木林地竹林未成造苗圃迹地宜林地非林地A91 1699 5491 5294 6272 5386 3167 7157 4813 7764 8299 04参考林业档案信息B87 7999 2588 8891 2159 4883 8962 3556 313 7854 3398 93差异3 370 292 643 4113 052 425 361 179 9910 480 10A76 9793 4180 0687 8825 8433 1113 7317 6625 0894 18不参考林业档案信息B76 5293 4190 2587 4323 7432 8513 5918 3723 5694 18差异0 46-10 190 452 110 270 14-0 711 52

表2 各优势树种正判率%判读方式判读人员综合树种杉类松类柏木类栎类杨树樟树A73 3175 9384 4150 0865 3911 8428 02参考林业档案信息B70 0772 8783 1445 2265 3911 8427 40差异3 243 061 274 850．62A33 2034 8868 558 31不参考林业档案信息B32 8534 0468 407 59差异0 350 840 160 72判读方式判读人员其它阔叶树种针阔混阔叶混毛竹油茶果树类A75 7237 2936 7886 3250 2561 57参考林业档案信息B69 2837 2934 6483 8943 5161 57差异6 430 002 142 426 74A0 292 5825 2233 11不参考林业档案信息B2 5822 7732 85差异0 292 440 26

表3 各起源、龄组、郁闭度正判率%判读方式判读人员起源龄组郁闭度综合起源天然人工综合龄组幼中近成过综合郁闭度疏中密A79．8985．8170．3666．1375．0749．2669．8343．6970．9046．87参考林业档案信息B77．6883．7167．9962．9872．8344．3857．5741．9068．8144．84差异2．212．102．383．152．244．8712．261．792．092．03A42．5737．1551．2839．2624．7366．6750．4813．6152．3657．76不参考林业档案信息B43．6538．6951．6338．8224．1466．5250．1011．5952．0257．77差异-1．08-1．54-0．350．440．600．150．382．020．33

对于林地和非林地，无论参考与不参考林业档案信息，正判率均很高，到了93%以上，甚至在参考林业档案信息下，正判率达到了98%以上。这表明利用资源2和资源3卫星遥感影像基本上能解决林地与非林地之间的界线问题。

从表2中显示，在参考林业档案信息下，优势树种的正判率较不参考林业档案信息下判读有显著的提高；但是，除松类、毛竹正判率在80%以上以外，其它各优势树种的正判率并不高，均低于80%。在不参考林业档案信息下，除松类正判率达到68%以外，其它各优势树种的判读基本上没有精度保证。这表明对优势树种进行判读时，仅参考遥感判读标志，优势树种判读没有精度保证，需要参考最新林业档案信息提高判读精度，但是优势树种综合正判率仍然偏低。

从表3中可知，与不参林业档案信息判读结果比较，在参考林业档案信息下，起源正判率有明显的提高，天然林正判率要高于人工林正判率；幼中龄组正判率有大幅度的提高，近成过龄组正判率有明显下降，但龄组综合正判率提高了26%；疏、中等级郁闭度正判率有大幅度的提高，密等级郁闭度正判率有所下降，但郁闭度综合正判率提高了19%。这表明在参考林业档案信息下，起源、龄组、郁闭度等调查因子的正判率均有明显提高，但是各因子综合正判率仍然偏低。

3.2 不同判读经验人员对遥感判读区划的影响

根据表1可知，不同判读工作经验人员之间，在不参考林业档案信息下，除森林正判率相差2%以外，其它各大面积成数地类正判率相差小于1%，对于小面积成数地类正判率并没有明显提高；在参考林业档案信息下，除森林正判率相差13%以外，其它各大面积成数地类正判率之间的差异均在4%以内，对于某些小面积成数地类有所提高，但正判率仍然偏低。为了检验不同判读工作经验人员之间在参考林业档案信息下各地类正判率是否存在显著性差异，采用SPSS软件对10个大样地各大面积成数地类正判率进行配对t检验，具体检验结果如表4。

表4 在参考林业档案信息下各地类正判率配对t检验结果地类平均值标准差标准误t自由度Sig 综合地类0 03585070 03993670 01262912 83990 019∗林地 0 00377560 00690980 00218511 72890 118森林 0 02252750 02448360 00774242 91090 017∗乔木林地0 02924670 02589760 00818953 57190 006∗灌木林地0 17195760 18196880 05754362 98890 015∗竹林地 0 05109220 06726490 02127102 40290 040∗非林地 0 00266970 00589650 00186461 43290 186 注：取显著性水平α=0 05，∗表示差异显著

根据表4可知，对于林地和非林地判读，不同判读工作经验人员之间差异并不显著，这也间接表明利用资源2和资源3遥感影像能基本解决林地与非林地之间的界线问题。对于其它大面积成数地类(如森林、乔木林地、灌木林地、竹林地)不同判读工作经验人员之间差异显著。

在参考林业档案信息下，有判读工作经验人员对各优势树种、起源、龄组和郁闭度正判率均有所提高，但各因子综合正判率仍然偏低。

在不参考林业档案信息下，不同判读工作经验人员对优势树种、起源、龄组、郁闭度等调查因子判读的效果差异较小。

4 结论

以资源2和资源3等卫星遥感影像为主的数据源，根据对10个大样地的判读区划结果进行实地验证的结果分析，可以得到以下几点结论：

1)各地类正判率与其面积成正相关，其它调查因子判读难度较大。对于大面积成数地类(林地、森林、乔木林地、非林地)正判率较高(有经验判读人员在参考林业档案信息下，判读结果正判率均达到90%以上)。利用资源2和资源3卫星影像能够基本解决林地与非林地之间的界线问题；灌木林地和竹林地判读有一定的精度保证(正判率在70%以上)；其它小面积成数地类正判率较低，难以满足实际生产需要。

对优势树种、起源、龄组、郁闭度等调查因子的判读，由于受到数据源空间分辨率和林业档案信息准确度的限制，这些因子判读难度较大，综合正判率不高。分别为73.31%，78.89%，66.13%和69.83%。

2)充分参考林业档案信息能够显著提高正判率。对于地类判读，在参考林业档案信息下判读，综合地类正判率有提高了14%，达到90%以上，但小面积成数地类正判率仍然偏低；对优势树种、起源、龄组、郁闭度等因子判读，在参考林业档案信息下判读，优势树种综合正判率提高了40%，起源综合正判率提高了37%，龄组综合正判率提高了26%，郁闭度综合正判率提高了19%，但各因子综合正判率仍然偏低，低于80%。因此，在进行遥感判读时，应充分参考最新的林业档案信息、地形图等资料，能够显著地提高正判率。

3)不同判读工作经验人员对遥感判读有一定的影响。无论对于地类判读还是优势树种、起源、龄组、郁闭度等因子判读，在不参考林业档案信息下判读，不同判读工作经验人员之间基本没有差异。在参考林业档案信息下判读，有判读工作经验人员正判率有一定的提高，尤其对判读难度较大的地类(如灌木林地)提高幅度较大。根据10个大样地各大面积成数地类配对t检验结果表明，除林地和非林地以外，对于其它地类判读，不同判读工作经验人员之间差异显著，正判率相差2%～4%个。因此，不同判读工作经验人员对遥感判读有一定的影响，无判读工作经验人员应经过一定程度培训后才可参与判读工作。

[1] 黎颖卿，黄宁辉. 浅谈遥感在我国森林资源监测中的应用现状[J]. 防护林科技，2006 (4):61-64.

[2] 薛春泉，肖智慧，汪求来，等. 森林资源年度出数方法研究——基于大样地区划调查[M]. 北京：中国林业出版社，2013.

[3] 国家林业局森林资源管理司. 遥感图像处理与判读规范：试行 [S].北京：国家林业局，1999.

[4] 国家林业局调查规划设计院4 km×4 km大样地遥感判读与地类区划操作规范[S].北京：国家林业局调查规划设计院，2014.

[5] 周涛，袁淑君，邬彤. 数据统计分析——SPSS原理及其应用[M]. 北京：北京师范大学出版社，2001.

AnalysisoftheImpactofDifferentInterpretationWaysandInterpretationPersonnelontheAccuracyofRemoteSensing

HE Peng，CHEN Zhenxiong，HU Jue，HUANG Xiangnan

(Central South Forest Inventory and Planning Institute of State Forestry Administration，Changsha 410014，Hunan，China)

In this paper，according to the different types of geomorphology and crushing degree of land type，we chose 10 samples with area of 4 km×4 km in Hunan province. Remote sensing images of 10 samples were interpreted by different interpretation ways(with full reference forestry archives information or without it) and different interpretation personnel(with more than 5 years remote sensing interpretation experience or without any remote sensing interpretation experience). Then，we conducted field investigation and verification on the interpretation regionalization results. The results showed that，1) the accuracy of remote sensing were positively related with area of each land type; other inventory factors were difficult to interpreted;2) full reference forestry archives information could significantly improve the rate of correct discrimination，but the correct interpretation rates of other inventory factors were still low; 3) different interpretation work experience of remote sensing interpretation had certain influence; personnels without interpretation work experience should be trained to do interpretation work.

remote sensing interpretation；field investigation and verification；correct interpretation rate

2015—06—15

贺鹏(1988—)，男，湖南湘潭人，助理工程师，主要从事森林资源监测和林业数表编制等方面的工作。

TP 75

B

1003—6075(2015)02—0039—05

10.16166/j.cnki.cn43—1095.2015.02.010