遥感监测信息提取质量控制研究

赵 熙，尹卫军，柴 华，高 婷

(1.陕西省自然资源信息中心，西安 710082； 2.中煤航测遥感集团有限公司，西安 710199)

0 引言

开展遥感监测信息提取工作，查清陕西省各类自然资源家底和变化情况，可为科学编制国土空间规划、逐步实现山水林田湖草的整体保护与系统修复及综合治理、保障国家生态安全提供基础支撑，为实现国家治理体系和治理能力现代化提供服务保障[1]。加快建立自然资源统一调查、评价、监测制度，健全自然资源监管体制，说明生态文明建设已经由理性认识走向量化实践，由分类管理走向体系治理。卫星遥感数据因有时序性、现势性强的特点，具备服务监测工作的天然优势，已被广泛应用于自然资源、矿产资源监测中[2]。

遥感监测是掌握自然资源变化情况的一项基础性工作，遥感信息监测能有效监管国土利用变化情况，快速识别并获取变化情况，是有效识别耕地和基本农田非粮化与建设用地扩张、批而未用、生态保护红线范围内的重点地类变化状况等的一项重要技术手段。目前，各地对国土资源的开发利用需求越来越大，违法用地问题较为突出，如何依法合理、节约集约利用国土资源，遏制违法违规破坏、浪费国土资源，及时预防与制止违法勘察、违法开采、未批先建、批而未用、私自改变土地用途等违法行为，是国土资源监管亟需解决的问题[3]。有效监管国土利用变化情况，快速识别并获取变化信息，能有效保护和利用国土资源。而遥感监测信息提取的数据成果是自然资源各项管理及政府管理工作的重要基础依据，通过遥感监测信息提取，可及时、快速发现自然资源管理中存在的问题，准确分析原因，深入揭示发展变化趋势，着力支撑解决问题，以较强的基础性和时效性发挥引领性、保障性作用，为自然资源全要素的利用、调度、决策、规划、治理提供了科学依据[4]。

遥感监测信息提取主要是利用同一区域上一年度和本年度两个不同时相的遥感影像，使用人工影像比对或计算机人工智能自动比对方法，对遥感影像进行变化监测，提取遥感影像变化信息，形成监测图斑。监测图斑主要包含新增建构筑物、耕地变化、园地变化、林地变化、草地变化、湿地变化、水域及其他变化等8种变化类型，提取的成果质量是保证成果准确、高效应用的生命线，故而质量控制应渗透到数据整个生存期的各个环节[5]。介绍了遥感监测信息提取过程中各个环节质量控制的方法和技术手段，为遥感监测信息提取成果提供了保障，也为遥感监测信息提取工作提供了参考。

图1 质量控制流程图Fig.1 Flow chart of quality control

1 研究方法

1.1 建立解译样本

根据区域自然地理、地形地貌特征、植被类型及土地利用结构、分布规律与耕作方式等情况，建立典型地类解译样本[6]。根据成果要求，在不同地形地貌地区选取有典型代表性的、特征意义的图斑作为样本。解译样本应为单一地物类型，特征统计值应与该地物类型的整体分布情况一致，以人工勾绘的方式进行样本采集，样本图斑的纯度尽可能大。明确样本数据内容，采集属性信息、样本属性信息、样本影像、样本矢量及其特征值，保证样本数据的完整性，建立解译样本库。样本应尽量实现各典型区域覆盖、全地类覆盖，选取时可参考陕西省土地利用现状、陕西省地形情况及外业实地调研情况等进行相关地物类型的样本采集。样本数据采集过程中，选用目视解译经验丰富的采集员，保证所采集的样本在质量、数量、空间分布上满足要求。解译样本有助于作业人员在解译过程中的准确判读。

图2 建立影像解译样本流程图Fig.2 Flow chart of the establishment of sample explanation by the images

1.2 进行过程质量控制

作业过程的质量控制是项目质量控制的重要环节，实行“个人自查，组内互查，质检核查”三级检查方式进行质量控制，充分利用质检软件、先进技术设备等方式，以确保核查成果的客观、真实。作业员完成监测图斑提取后，进行逐图斑的自查，做到所有图斑100%自查；自查完成后，作业员相互质检进行监测图斑的全面检查；公司级质量检查部门对互查完成的监测图斑再次进行抽查。监测图斑质量检查内容主要包括图形精度、属性精度和面积精度，检查数据项的值是否符合值域范围要求，值间的关系是否符合规定的逻辑关系；是否按要求建立拓扑关系，建立的拓扑关系是否正确；数据与实际工作是否合理，如共边、空洞等；图斑界线精度是否符合要求；监测图斑类型是否正确，图斑特征是否正确；监测图斑是否符合上图面积要求(对于部分面积较小且可明确判定类型的图斑可不限于最小上图面积)；监测图斑提取是否存在遗漏或错提问题；监测图斑勾绘是否合理；图斑表达是否规范；监测图斑信息记录表是否规范；监测图斑、图斑属性和信息记录表是否一致。

作业前期，严格制定项目作业指导书，选取一定数量经验丰富的作业人员对作业流程进行试验性生产，总结作业流程中的疏漏和错误并进行修正，形成切实可行、操作性强的一套作业流程；作业过程中进行两次抽检，及时发现出现的问题，形成补充文档进行下发；作业完成后进行人员互检，弥补因个人经验问题造成的重大缺失。

一是制定作业指导书。具体内容为：规定信息提取所使用的基础数据；规定信息提取使用的软件；规定成果数据的坐标系统和命名规则；规定成果的属性选择方式，避免手动填写的属性错漏或出现非法字符；规定字段填写要求，并附参照表；规定图斑边线的采集精度；规定最小上图面积；规定按照网格从上至下进行图斑提取；进行拓扑检查，修改面重叠及微小面问题。

二是过程质量控制。作业初期，对作业员信息提取的过程数据进行检查，汇总漏提取的类型，并进行补充培训。陕西省地域狭长，分为陕北高原、关中平原、秦巴山地等3个地貌区，各个区域的主要变化类型各不相同。经统计，关中地区主要漏提取类型为农用地之间变化，具体原因为耕园林之间影像特征不明显，类型模糊；秦巴山区主要漏提取类型为原山区宅基地已经灭失的，具体原因为山区树木较高，容易遮挡，有时难以分辨；陕北高原主要问题为窑洞错提取为林地或草地，具体原因为窑洞在影像上特征不明显，不易判读。

三是AI自动解译的正确率检查。目前，遥感信息提取与变化检测的主要手段还是靠人工目视解译[7]，工作量大，效率低，人工成本高。关于遥感影像变化信息提取的研究很多，在不同程度上取得了一定的研究成果，RS Matrix是一款基于深度学习算法的遥感影像全场景智能解译平台软件，可基于相同区域的两期影像或影像与矢量，自动检测并提取特定地类的变化图斑位置和范围等。基于此软件的应用需要使用大量的变化图斑样本库，无法在项目最初开展时使用。本研究试训练了建设用地的自动解译，将陕西省分为陕北地区、关中地区和陕南地区，使用分区样本数据进行AI训练，进行计算机自动解译用以辅助人工判读，检查人工漏提取的图斑，如图2、3，红色图斑为人工提取的变化图斑，绿色图斑为AI自动提取的变化图斑，使用AI自动解译辅助人工进行变化图斑提取，可大大减少建设用地的漏提取。

经检查，变化图斑提取阶段漏提的主要类型为城镇村周边新增建设用地漏提取，山区因移民搬迁拆除的农村宅基地漏提取，耕地与园林地之间的变化漏提取。变化图斑错提的主要类型为错将园地整体归类为耕地，错将河面归类为推土区，错将大棚归类为永久型建筑。属性错漏的主要类型为居民点误标注在非建设用地上，宽度误标注在非线状地物上。拓扑问题主要为监测图斑之间的面重叠。

图3 自动解译与人工提取图斑(前期)Fig.3 Automatic explanation and manual spot extraction(early stage)

图4 自动解译与人工提取图斑(后期)Fig.4 Automatic explanation and manual spot extraction(post stage)

1.3 数据库质量控制

依据要求的数据库标准及建库规范，根据监测图斑提取的初步结果，开展遥感监测信息数据库建设，必须严格执行国家数据库建设规范、数据质量标准和相关技术要求，主要步骤包括数据库建设方案设计、基础数据准备与处理、拓扑关系构建、面积计算、数据检查与入库等[8]。遥感监测信息数据库建设完成后，对数据库质量进行检查，检查方法管理中，通过人工与软件相结合的方式，保证信息质量检查的高效、准确、灵活[9]，主要检查内容为监测编号是否唯一，后时相是否根据实际填写，中心点XY坐标是否计算正确，小数点位数是否正确等，建库成果是否能正确打开，成果坐标是否正确；新提取的推土区是否与原数据库推土区重叠；道路及沟渠是否都标有宽度；逻辑一致性，是否将新增建构筑物属性标注在原数据库建设用地上，是否将新增耕地标注在原数据库耕地上，是否将新增园地标注在原数据库园地上，是否将新增林地标注在原数据库林地上，是否将新增草地标注在原数据草地上，是否将新增湿地标注在原数据库湿地上，是否将新增水域标注在原数据库水域上；小面和破碎图斑。

FME(Feature Manipulate Engine)是由加拿大Safe Software公司推出的一套完整的访问空间数据的解决方案。FME Workbench进行质量检查的核心是转换器，以图形形式放置在可视化图形界面，将源数据、转换器和目标数据连接起来构成数据流，从而完成对数据的质量检查。在对数据库进行质量检查时，可使用FME质检模板对数据库质量进行检查，本项目的难点之一是监测图斑数据海量，且在实际作业过程中不可避免出现微小面、重叠面、属性规范性和逻辑一致性的问题，这给成果质量检查带来了巨大的压力，因此在深入分析和研究的基础上采用了FME技术，进行初步成果的质量自动检查，提高了遥感监测信息提取的质检效率，保障了成果的准确性和质量。主要采用FME Workbench读模块、转换器、写模块构建质检模板，通过各转换器先进的算法和强大的数据处理功能，实现了监测图斑的批量化检查，在大大提高检查效率的同时，弥补了人工检查效率低、易错漏的不足，满足了遥感监测信息提取数据的质量检查要求。

1.4 监测成果质量控制

成果提交前，对监测成果进行最终质量检查，具体内容为：遥感监测信息提取成果汇交包文件夹内容、命名及格式是否正确；成果文件组织结构是否规范；批次成果管理及成果交接清单等是否准确、规范；监测情况统计表、工作报告、分析报告内容与格式是否规范及完整。

2 研究成果

本研究最终形成了陕西省遥感监测信息提取工作中各个环节的指导方案，为有效监管国土利用变化情况、快速识别并准确提取变化信息提供了有力支撑。利用遥感影像快速、同步、大范围监测的优点，节约了大量的人力物力，减少了地面监测的现场工作量，提高了土地使用监管能力，有效监测项目用地的进展和自然资源全要素的使用情况，保证了国土利用数据库的现势性，完成了陕西省不同区域的地类解译样本集、作业指导书、过程质量控制指导书及数据库质量成果指导书。

3 结语

做好质量管理是非常重要的[10]。项目生产过程中，应严格按照生产要求进行质量控制。质量检查过程中，仅依靠人工检查工作量大，容易遗漏，可采用软件结合人工检查的方式进行质量控制。介绍了遥感监测质量控制的各个环节，分析了自动解译软件和FME质检模板在质量控制中的应用，可为土地变更、国情监测等项目的质量控制提供参考。