第三次全国土地调查遥感影像质量评价方法研究

李天

(沈阳市勘察测绘研究院，辽宁 沈阳 110000)

1 引 言

土地调查是一项重大的国情国力调查，是查实查清土地资源的重要手段。开展第三次全国土地调查(以下简称三调)，目的是在全国范围内利用遥感、测绘、地理信息、互联网等技术，统筹利用现有资料，以正射影像图为基础，全面查清当前全国土地利用状况，掌握真实准确的土地基础数据，满足经济社会发展和国土资源管理工作需要[1]。

遥感影像是三调工作重要的基础数据和成果。因此，根据三调工作内容来综合评价遥感影像质量，一方面可以在数据处理过程中有针对性地对其进行改善和控制，以提高影像质量；另一方面，可以根据三调工作需要选择高质量数据源，减少不必要的数据处理工作量，这对提高三调的工作效率和成果质量水平具有相当重要的意义。

2 遥感影像质量综合评价

对于遥感影像而言，大多数影响影像质量的因素或多或少都具有模糊性，因此采用模糊综合评价法可以得到较为合理的评价结果。

2.1 模糊综合评价结构

以对图像的评价为例，可以从亮度、对比度、清晰度等因素进行考虑，在评判时，对每个因素可以分几个等级进行判断，如好、一般、不好等。可记为：

U={亮度(u1)，对比度(u2)，清晰度(u3)}；

V={很好(v1)，一般(v2)，不好(v3)}；

这里，称U为评价因素论域，V为评语等级。设U={u1，u2，…，um}，V={v1，v2，…，vn}，则有m个模糊评价向量，构成一个m×n阶的模糊评价矩阵[2]：

(1)

设评价指标的模糊权向量为W={w1，w2，…，wm}，则经式(2)的合成运算可得模糊综合评价结果：

W×R=B

(2)

式中，B={b1，b2，…，bm}是某一个参评单位的模糊合成向量，它的各个元素是各指标对于评价等级的隶属度，“·”是合成算子。

从上例可以看出，模糊综合评价包含6个基本要素[3]：①评价因素论域U。U代表综合评价中各评价因素所组成的集合；②评语等级论域V。V代表综合评价中评语所组成的集合。它实际是对被评事物变化区间的一个划分；③模糊关系矩阵R，R是单因素评价的，模糊综合评价所综合的对象正是R；④评价因素权向量W。W代表评价因素在被评事物中的相对重要程度，它在综合评价中用来对R作加权处理；⑤合成算子。合成算子指W与R所用的计算方法；⑥评价结果向量B，它是对每个被评价对象综合状况分等级的程度描述。

2.2 遥感影像质量评价模型

(1)指标体系分析

根据《第三次全国土地调查实施方案》(国土调查办发〔2018〕3号)可以得知，遥感影像主要用于土地利用现状调查，包括用于内业图斑分类判读、图斑边界勾绘，这些图像解译[4]方法的本质都是基于影像的光谱特征(也就是灰度特征)。

遥感影像在传输的过程中由于各种外界因素或传感器的影响会造成灰度特征的失真。通常，遥感影像的失真主要变现为噪声和模糊。噪声计算采用基于边缘块剔出的局部均值与局部标准差法[5]，可以降低地物覆盖复杂性对算法的影响。模糊度采用一种改进的基于边缘锐度的模糊测度方法[6]，该算法基本不受图像内容的影响，检测精度较高，而且运算速度较快。当影像不存在失真的时候，即噪声和模糊度可以忽略时，影像灰度的反差便成为影响目标提取的重要因素。这里选用方差[7]作为描述影像反差的指标。灰度方差反映了影像灰度的层次信息，计算公式为：

(3)

其中，m、n为影像高度和宽度，f(i，j)为影像某点的灰度值，μ为影像的灰度均值。

综上分析，本文采用噪声、模糊度和方差一起构成综合评价模型的评价因素集。

(2)评语等级论域的组成

确定评语等级论域的方法比较简单，主要是解决两个问题，一是划分多少个等级，二是如何设置这些等级。本文根据遥感影像在三调工作中的适用水平设为三个等级：①“好”，表示影像用于三调目标提取工作的效果好；②“适用”，表示影像用于三调目标提取工作的效果一般，但通过相应的处理可能得到较好的效果；③“较差”，表示影像质量较差，不适于用来三调的目标提取工作。

(3)隶属函数的确定

在模糊评价中，隶属函数[8]是因素集中元素对各评语等级“隶属”程度的分布情况，隶属度是利用隶属函数计算得出的，选择适当的隶属函数，是模糊综合评价的基础[9]。

在研究遥感影像质量评价模型中，噪声、模糊度指标都是与影像质量成反比关系的，即它们的增大都会造成影像质量的下降，反之亦然。各等级隶属度函数均采用梯形函数的形式，设计各等级隶属函数如下：

(4)

其中，a、b、c分别为相应的等级分界值，x为评价指标值。但方差不同于噪声和模糊度对图像解译的影响：方差越大，图像解译精度越高，方差越小，图像解译精度越低，因而方差的隶属函数如式(4)～(7)所示。

(5)

本文首先收集大量不同质量的遥感影像，然后对每一幅影像针对某一指标进行不同程度的降质处理，将处理后的影像划分成一组，再对每一组影像进行质量评价，逐个分析各项指标对影像质量的影响(如图1、图2、图3所示)，最后通过统计分析确定各项指标等级分界值(即隶属函数参数)为：①噪声：a=7，b=12，c=20；②模糊度：a=3，b=5，c=9；③方差：a=2500，b=800，c=230。

图1噪声对影像质量的影响统计

图2 模糊度对影像质量的影响统计

图3 方差对影像质量的影响统计

(4)权数的确定

遥感影像与环境问题类似，当任何一项评价指标值严重超标时，即使其他评价指标值处于很好的范围，影像总体质量还是会很差，所以对于遥感影像，要根据各项指标值的变化而自动调整权数，也就是“变权方法”[10]。噪声和模糊度的权数采用式(6)的形式来计算。

(6)

式中，xi为第i项指标的估计值，ci为第i项指标在“较差”等级上的分界值。

另外，方差的权数计算方法与噪声和模糊度正好相反，公式为：

(7)

式中，xj为第j项指标的估计值，cj为第j项指标在“较差”等级上的分界值。

用上式计算出各项指标的权数以后，再进行归一化式(8)，即为比重权数。

wj=rj/∑ri，(i=1，2，……，K)

(8)

i为指标序号，K为指标个数。

权数确定后，就要确定合成算子。为了保证综合评价隶属度与分项指标等级隶属度的偏差平方和最小，本文采用加权算术平均合成法，即M(•，+)型合成算子[11]。

最后，对计算出的合成结果，按照最大隶属原则(式8)确定最终质量等级。

Q=MAX(B1，B2，B3)

(8)

式中：Bi为不同等级隶属度所对应的评语等级。

3 实例分析

采用上面建立的遥感影像质量评价模型设计开发了评价程序，以验证评价模型的合理性。本文收集了8幅准备用于三调工作的遥感影像进行综合评价实验，实验影像为高分二号卫星影像，地面分辨率为 0.8 m，部分影像如图4所示，将这些影像逐一用评价程序进行质量评价，然后与3名质量检查人员主观评价的结果进行对比分析，对比结果如表1所示。

图4方差对影像质量的影响统计结果

三调影像质量评价实验 表1

从表中可以看出，评价程序的评价结果与检查员的评价结果基本一致，因而所建立的影像评价模型比较合理，对遥感影像在三调工作中的评价比较适宜。

4 结 语

本文针对遥感影像在三调工作中的应用目的来建立质量评价模型，综合考虑并量化了多种因素的影响，具有一定的合理性和适用性，可以认为是提高三调的工作效率和成果质量水平的一种新思路。同时，利用软件程序进行评价，量化程度较高，检测标准客观，操作使用简便。

本文建立的模型可认为是半经验模型，如何建立应用性强、准确性高的分析模型是今后对遥感影像综合评价研究的重点和难点。