譚盛輝 梁小清

摘 要：進行農(nóng)村耕地保護調(diào)查，開展農(nóng)村產(chǎn)權(quán)改革，查清土地利用現(xiàn)狀，掌握城鄉(xiāng)土地利用潛力和未利用狀況，是統(tǒng)籌城鄉(xiāng)用地、促進土地節(jié)約集約用地的基礎(chǔ)。衛(wèi)星遙感技術(shù)在城市規(guī)劃和國土資源管理上的應(yīng)用，將帶動城市規(guī)劃和國土資源管理方式的變革。人們已經(jīng)越來越多的將遙感技術(shù)應(yīng)用到國土資源管理當中，利用遙感影像開展耕地保護調(diào)查及衛(wèi)片執(zhí)法，是當前國土部門重點開展的項目之一。本文介紹以遙感技術(shù)為手段，根據(jù)遙感影像提取的信息開展耕地保護來介紹遙感技術(shù)在國土資源管理部門一些應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：遙感 ；信息提?。?耕地保護

中圖分類號：P231 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）06（a）-0000-00

耕地保護的意義是由耕地的重要性所決定的。首先，農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)，耕地是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)，工業(yè)特別是輕工業(yè)的原料主要來源于耕地；其次，耕地是社會穩(wěn)定的基礎(chǔ)，耕地為農(nóng)村人口提供了主要的生活保障，是城市居民生活資料的主要來源。我國是有13億多人口的大國，人均占有的耕地面積僅1.43畝，只占世界人均耕地的44%，而且隨著人口的不斷增加，人均耕地在未來相當長的時期內(nèi)還會進一步減少。所以，在我國未來經(jīng)濟發(fā)展中，必須采取世界上最嚴格的措施，對耕地進行特殊保護，穩(wěn)定一定的耕地面積，不斷提高耕地質(zhì)量。

近年，隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的興起和發(fā)展，人類可以獲取的遙感數(shù)據(jù)類型越來越豐富，由于計算機技術(shù)的發(fā)展，使得遙感影像的處理過程變得更加簡單便捷，這進一步推動了遙感影像數(shù)據(jù)在國民經(jīng)濟建設(shè)中發(fā)揮越來越大的作用，在多種行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用，其中為城市規(guī)劃和國土資源管理對快速、動態(tài)、現(xiàn)勢、精準的城市土地利用信息需求提供了支持。衛(wèi)星遙感技術(shù)在城市規(guī)劃和國土資源管理上的應(yīng)用，將帶動城市規(guī)劃和國土資源管理方式的變革。人們已經(jīng)越來越多的將遙感技術(shù)應(yīng)用到國土資源管理當中，利用遙感影像開展耕地保護調(diào)查及衛(wèi)片執(zhí)法，是當前國土部門重點開展的項目之一。

本文主要介紹了遙感影像的配準、融合等常規(guī)處理技術(shù)以及影像信息提取技術(shù)在廣西省賀州市農(nóng)村耕地保護調(diào)查中的應(yīng)用。

1 技術(shù)路線

技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 技術(shù)路線

2 遙感影像的配準

為了能夠使得提取的數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)相匹配，能夠直接反應(yīng)出影像的地理位置，首先要把新的遙感影像進行配準。本次試驗區(qū)域利用2006年第二次土地調(diào)查的數(shù)字正射影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，坐標系統(tǒng)為1980西安大地坐標系，中央經(jīng)線111°，分別把2009年和2010年的QuickBird影像進行配準。

配準采用ESRI公司的ERDAS9.2中Data preparation模塊中的Image geimetric correction子模塊，配準方式采取柵格對柵格（Raster to Raster）的方式，配準模型采取多項式變換polynomial。然后在Quickbird影像和基礎(chǔ)影像上選取部分控制點（GCP），在配準的過程中，GCP點的選擇是十分重要，工作量也是最大的，控制點分布越均勻，數(shù)量越多，配準的精度就越高。懸著的控制點應(yīng)該具有固定的特征，不會隨時間變化而變化，如城市十字路口和田埂交叉處，并且能在配準影像和基礎(chǔ)影像上都能清晰的分辨出來，盡量不要選在地勢起伏較大的區(qū)域。根據(jù)配準的總誤差確定配準精度（RMS）是否合格，當RMS在一個合理的值的時候，可以輸出配準影像。輸出配準影像采用最鄰近像元法，這種方法不引入新的像元值，適合在影像分類前使用，有利用植被的分類，并且計算簡單，速度較快。此時輸出Quickbird影像就配準到了與數(shù)字正射影像一致的坐標系統(tǒng)下，平面精度如下表1。

表1 影像配準平面精度統(tǒng)計表

3 遙感影像的融合

把QuickBird遙感影像的全色波段和多光譜波段分別配準以后，需要把2個波段的影像進行融合，形成高分辨的彩色遙感影像?？禅B影像的融合同樣在ERDAS9.2中進行。利用ERDAS下的分辨率融合工具（Resolution Merge）。通過幾種融合結(jié)果對比，不難看出采用乘積變化法融合會導(dǎo)致邊界發(fā)虛、幾何結(jié)構(gòu)信息丟失和地物波譜特性發(fā)生巨大變化；BROVEY算法清晰度好，但是卻會造成波譜特性嚴重衰退；IHS變換融合的影像紋理清楚，清晰度高，具有高亮的特點，但是會出現(xiàn)噪音，附帶了部分干擾信息，有部分信息丟失；最近鄰采樣法（Nearest Neighbor）容易改變原圖像的紋理信息，而后期分類信息提取時紋理特征是重要提取依據(jù)；主成份變換（Principal Component）融合的影像，保留了2副圖高光譜和高空間分辨率的特征，原圖像的高頻信息在融合后細部特征更加清楚，光譜信息也更加豐富，但是主成分變化后容易產(chǎn)生地物邊界發(fā)虛的現(xiàn)象；綜合考慮了幾種方法產(chǎn)生的結(jié)果，和對信息提取效果的影像，融合的方式用主成分變換，重采樣方式采取三次卷積內(nèi)插法（Cubic Convolution）。由融合后可以得到彩色的高分辨率遙感影像如圖2。

圖2 不同時像的衛(wèi)星遙感影像（左邊為較早時間影像）

4 影像信息提取

利用遙感影像信息提取技術(shù)是對配準和融合遙感影像內(nèi)包含的信息進行分類，通過對影像的解譯，對影像的光譜特性和波譜特性進行分析，建立一定的分類規(guī)則從而把影像中的植被、水體、建筑、道路等信息提取出來。從選取的影像圖2可以看出，本實驗區(qū)主要存在上述表格中的幾種地類。具體分析實驗區(qū)，影像主要處于基本農(nóng)田保護區(qū)，影像主要由耕地構(gòu)成，道路成路網(wǎng)貫穿整個影像，還有零星的坑塘和成線狀的水渠，該地理位置比較靠近八步區(qū)城區(qū)，由于經(jīng)濟發(fā)展等問題，許多農(nóng)民往城市靠攏，所以把房子、廠礦建在了耕地上，這些房屋部分為沒通過合法手續(xù)，也就是我們所說的非法建筑。

影像主要由耕地構(gòu)成，耕地是本文研究的主要對象，耕地保護的另外一個主要對象是破壞耕地的地物，本研究區(qū)域占用耕地的主要是建筑物，本文也是主要針對農(nóng)用耕地以及建筑物信息的提取。耕地和建筑物在高分辨率遙感影像的特征主要表現(xiàn)為：

（1）光譜特征：耕地的色調(diào)相對比較均勻，在不同的季節(jié)由于種植農(nóng)作物的品種不同而呈現(xiàn)出不同的色調(diào)，特別是廣西這種南部地區(qū)，農(nóng)作物輪種頻率比較多，可能相同的季節(jié)出現(xiàn)不同的作物，或同種作物處于不同的生長狀態(tài)。因此。耕地的光譜特性會因為時間和地域的不同而不同。建筑物表面灰度分布比較均勻，反映在影像特征參數(shù)上即灰度標準差較?。挥捎诮ㄖ镯敳克褂玫牟庞杏兴煌?，其亮度值差異會比較大，城市建筑物頂部的灰度均值通常高于背景灰度值。

（2）紋理特性：遙感影像上的細部結(jié)構(gòu)按照一定的頻率重復(fù)出現(xiàn)構(gòu)成了紋理特征，它是某一種單一特征的組合。本測區(qū)的主要農(nóng)作物有水田、旱地、甘蔗以及其他一些經(jīng)濟作物，其紋理特征主要包括光滑的、波形的、斑紋的、線性的以及一些不規(guī)則的紋理。耕地中典型細部結(jié)構(gòu)主要是農(nóng)作物，農(nóng)田中的農(nóng)作物單個的看是農(nóng)作物的葉子的形狀、大小、陰影、色調(diào)、圖形分布等，當他們按照一定的規(guī)律聚集分布時，就形成了較為明顯的紋理特征。建筑物的材質(zhì)相對一致，除了部分少數(shù)民族建筑有明顯特征外，建筑物的紋理都相對比較平滑。

（3）形狀特征：即耕地的外形和輪廓，實際中的耕地大部分為比較規(guī)則的多邊形。建筑物的形狀特征包括建筑物屋頂形狀的輪廓線、屋頂輪廓邊緣的夾角、屋頂面積、側(cè)墻棱線等，大部分的建筑物形狀比較規(guī)則。然后建筑物的形狀特征可能會因為影像拍攝過程中因為俯仰角度的不同導(dǎo)致建筑物的投影畸變，造成建筑物頂部局部產(chǎn)生幾何形變，對其形狀特征屬性的保持也有一定影響；建筑物的形狀特征可能還會因為植被以及陰影的遮擋而受到影響。

表 2 地類分類模糊規(guī)則

x利用影像提取的矢量信息疊加耕地保護的范圍，利用GIS的疊加分析功能來判斷耕地是否有變化如圖3。利用遙感影像信息提取技術(shù)是通過計算機來判斷影像包含的信息，事后再進行實地核查來完成耕地保護調(diào)查。這種技術(shù)適用于大范圍的耕地保護調(diào)查和監(jiān)控。

圖3 不同時間影像疊加分析結(jié)果（紅色圖斑為耕地變?yōu)榻ㄖ^(qū)）

5 小結(jié)

進行農(nóng)村耕地保護調(diào)查，開展農(nóng)村產(chǎn)權(quán)改革，查清土地利用現(xiàn)狀，掌握城鄉(xiāng)土地利用潛力和未利用狀況，是統(tǒng)籌城鄉(xiāng)用地、促進土地節(jié)約集約用地的基礎(chǔ)；是走新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化道路，實現(xiàn)又好又快發(fā)展，提供準確用地信息的保證；是貫徹落實國務(wù)院深化改革嚴格土地管理的決定，是提高政府依法行政能力和國土資源管理水平的需要；是科學規(guī)劃、合理利用、有效保護國土資源和實施最嚴格耕地保護制度的根本手段。

遙感技術(shù)作為一門迅速崛起的新興科學技術(shù)，在國土資源管理中得到了較為廣泛的應(yīng)用，從土地詳查到城鎮(zhèn)地籍調(diào)查以及耕地動態(tài)監(jiān)測，幾乎所有土地管理基礎(chǔ)業(yè)務(wù)都離不開遙感技術(shù)的支持，可以講遙感技術(shù)對國土資源管理工作的發(fā)展起了巨大的推動作用。

參考文獻

[1] 孫家柄 遙感原理與應(yīng)用[M].武漢，武漢大學，2009.

[2] 賈永紅 數(shù)字圖像處理[M].武漢，武漢大學，2010

[3] 黨安榮 ERDAS IMAGINE遙感圖像處理方法[M].北京，清華大學，2003.

[4] 郭偉立 基于面向?qū)ο蟮母叻直媛视跋窀匦畔⑻崛》椒ㄑ芯縖D].桂林理工大學研究生論文.2009.

[5] 郭勇濤 戚浩平 高分辨率遙感在土地信息提取與管理中的應(yīng)用[J].山西建筑，2007，33（28）：352-353.