基于高分辨率遥感影像的林地资源信息提取方法研究

王晓丽

（国家林业局调查规划设计院 北京 100020）

1 引言

林地资源保护是确保全球碳循环、生态平衡、气候变化以及生物多样性发展的重要内容。对林地资源调查和监测可以有效掌握其现状与变化情况，这对于林业方针、政策与生产经营计划的制定都是十分有利的。并且随着现代航空航天信息不断发展，通过使用高分辨率的遥感影像信息技术对林地资源的信息进行提取和分类已成为现代林地资源管理的重要任务之一。因此本文研究了基于高分辨率遥感影像的林地资源信息提取方法，流程如图1所示。

图1 信息提取流程图

2 试验数据与试验区概况

试验选取来自中国资源卫星中心提供的河北省某市林地资源的影像信息，以此作为本次试验基础数据，采用高分辨率遥感影像技术的方法对林地资源信息进行提取并研究。本次研究的影像所在的区域为大陆季风性气候，年平均降雨量540mm，林地覆盖率达40%，林地资源非常丰富，具有一定的代表性，因此，选择该区域影像资料作为试验研究对象。该数据影像包括GF-1卫星全色、多光谱像的数据分别有1景，涵盖了4个波段，即蓝、红、绿、近红外，空间的分辨率分别是2m、8m。本文对2景图像的预处理采用了图像融合、RPC校正、几何纠正、裁剪、镶嵌等方式，以Tif f格式将结果导出。

3 研究方法

本研究与中、低分辨率遥感不同的是，高空间分辨率的数据可提供纹理结构信息的变化，相对提供的影像光谱信息较少，并且其解译及分类也和传统方法有着很大差别。利用GF-1卫星影像资料对林地资源信息进行提取的方法主要指的是面对对象的信息提取技术，主要包括多尺度影像分割、对影像对象分类两方面，其中多尺度影像分割作为一种以压缩高分辨率为基础生成影像对象的手段，能够减少最小化影像信息的损失，采用任意尺度对影像进行分割，使不同的影像信息能够处在在一个最佳大的分割尺度内；影像对象分类是一种利用模糊数学理论的典型软分类方法。这种方法结合了人的决策以及模糊分类，再根据影像信息数据进行特征的选择，依据以上信息建立起隶属度函数，并构建出模糊规则，最终完成分类。这种分类模式在林地资源信息的提取中有着十分明显的优势。

4 面向对象多尺度分割的参数确定

面向对象高分辨率遥感影像信息提取方法是利用研究对象所处空间及其光谱特征来对影像进行分割，可以有效克服以往基于单个象元进行纯光谱分割方法的不足。采用多尺度分割算法进行分割时，其结果好坏主要取决于对分割参数的选择。以预处理的影像为基础，多尺度分割，然后提取出林地信息。首先计算RMAS，公式为：

L：预处理影像波段图的层数；

ΔCL：第L波段的图层分割对象和邻域均值差分的绝对值；

SL：第L波段的图层分割对象标准差；

CLi：第L波段图层的第i个像素点的灰度值；

n：分割对象内包含像素的数量；

m：和目标分割对象相邻的分割对象数量；

k：目标分割对象边界的长度；

kij：第i个分割对象目标和第j个相邻对象公共边界的长度。

通过对RMAS、分割尺度变化图像的分析可知，林地最优分割尺度为40。然后以40为分割尺度，可以得到不同均值因子下的分割结果图，对其进行比较，发现当形态参数为0.1，紧密度为0.5时，分割对象对地物边界细节刻画清晰，分割对象相对紧凑，且光谱信息也较为丰富，同时连续性也相对较好。

5 林地信息分类

首先，充分利用地物在形状、光谱、纹理中包含的丰富的语义特征，筛选出差异较大的本质特征，据此有效区分出目标地物。本研究以13个相对比较常见的本质特征为研究对象，获取其林地信息并根据其特征进行分类，通过分析确定每个本质特征的阈值特征，见表1。

表1 主要的特征阈值范围情况

通过表1可以发现，林地与非林地的特征差异值普标较为较为明显，只有Ratio和4个纹理特征的差异值较小。因此，选取Brightness、Mean、Mean of inner border、Max.pixel value差异值相对较大的特征提取林地分类。

通过对特征函数进行分析，将其相互之间差异大的进行组合，经过反复大量的实验，进行林地信息提取模糊规则的构建，再由每种特征确定出最准确的分类阈值范围，根据以上结果，进行“与”运算，对林地分类予以确定，取得良好的效果，结果见图2。

图2 林地分类信息图

6 精度的评价

本试验以250个对象为精度评价的样本，其中野外采样点100个、随机采样点150个，样本约占总分类对象的10%，然后结合当地土地的利用现状和野外的实地调查，采用混淆矩阵方法获得试验误差矩阵。

通过分析发现，试验中对林地信息全局的提取精度、制图精度、用户精度、Kappa系数进行分析并采用最大似然法对以上相同信息进行提取，结果显示见表2。可见，面向对象的方法不仅可以充分的利用影像光谱，还可以结合纹理特征进行分析，分类更为科学合理，从而得到更为准确的林地信息。

表2 信息提取结果

7 结语

总而言之，现代遥感技术的发展，促进林业遥感特别是高分辨率遥感影像技术的快速发展和应用，为林地资源信息数据的管理提供了可靠的技术支撑和服务。从今往后，林业遥感技术的应用也将从各个方面为林地资源信息管理提供更加及时、准确、快速的数据和决策信息，为林业发展作出贡献。