廖凱濤，習(xí)曉環(huán)，王 成，齊述華，KHUON Khun-neay

（1.中國(guó)科學(xué)院 遙感與數(shù)字地球研究所 數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100094；2.聯(lián)合國(guó)教科文組織國(guó)際自然與文化遺產(chǎn)空間技術(shù)中心，北京 100094；3.江西師范大學(xué) 地理與環(huán)境學(xué)院，江西 南昌 330022；4.柬埔寨吳哥窟世界文化遺產(chǎn)管理局，柬埔寨 暹粒 999094）

利用資源三號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)提取經(jīng)濟(jì)林研究

廖凱濤1,2,3，習(xí)曉環(huán)1,2，王 成1,2，齊述華3，KHUON Khun-neay4

（1.中國(guó)科學(xué)院 遙感與數(shù)字地球研究所 數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100094；2.聯(lián)合國(guó)教科文組織國(guó)際自然與文化遺產(chǎn)空間技術(shù)中心，北京 100094；3.江西師范大學(xué) 地理與環(huán)境學(xué)院，江西 南昌 330022；4.柬埔寨吳哥窟世界文化遺產(chǎn)管理局，柬埔寨 暹粒 999094）

選擇柬埔寨吳哥窟北部庫(kù)侖山國(guó)家森林公園為研究區(qū)，通過(guò)對(duì)資源三號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正、多光譜與全色數(shù)據(jù)融合等處理，結(jié)合經(jīng)濟(jì)林固有的光譜、紋理等特征，利用面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法，構(gòu)建了適于資源三號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的快速提取經(jīng)濟(jì)林信息的土地利用分類(lèi)規(guī)則。通過(guò)野外實(shí)地調(diào)查和驗(yàn)證表明，資源三號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以滿(mǎn)足土地利用中經(jīng)濟(jì)林信息提取的需求，選擇合適的閾值即可完整提取經(jīng)濟(jì)林及其空間分布，正確率可達(dá)85.97%；資源三號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)在土地利用精細(xì)分類(lèi)和信息提取中具有較大的應(yīng)用潛力。

資源三號(hào)；經(jīng)濟(jì)林；信息提??；土地利用；吳哥遺產(chǎn)地

經(jīng)濟(jì)林是指以生產(chǎn)果品，食用油料、飲料、調(diào)料，工業(yè)原料和藥材為主要目的，集經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和生態(tài)效益于一體的林種，目前該產(chǎn)業(yè)已成為很多國(guó)家林業(yè)產(chǎn)業(yè)的主體。以我國(guó)為例，經(jīng)濟(jì)林占全國(guó)林業(yè)產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值的60%以上，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中具有重要作用[1]。遙感影像用于經(jīng)濟(jì)林提取的研究開(kāi)始于19世紀(jì)80年代，何志浩[2]等應(yīng)用彩色航片結(jié)合經(jīng)濟(jì)林光譜曲線，對(duì)廣州的部分經(jīng)濟(jì)林進(jìn)行了調(diào)查和制圖。隨后衛(wèi)星遙感影像漸漸被應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)林的提取和分類(lèi)中，嚴(yán)恩萍[3]等利用ALOS衛(wèi)星數(shù)據(jù)，結(jié)合各種植被光譜信息，成功提取了經(jīng)濟(jì)林、針葉林以及闊葉林。

資源三號(hào)衛(wèi)星（ZY-3）是我國(guó)首顆民用高分辨率立體測(cè)繪衛(wèi)星，自2012年1月9日成功升空以來(lái)，已經(jīng)獲取了我國(guó)及周邊國(guó)家大量的高分辨率數(shù)據(jù)。很多學(xué)者基于該衛(wèi)星數(shù)據(jù)開(kāi)展了不同融合方法及應(yīng)用領(lǐng)域的研究，證明了其數(shù)據(jù)的優(yōu)秀表現(xiàn)[4]。潘紅播[5]等以河北省安平地區(qū)的ZY-3數(shù)據(jù)為例，分析了數(shù)字表面模型和正射校正產(chǎn)品的精度，這兩種產(chǎn)品的高程中誤差均為1.5 m，平面中誤差為1.6 m，分別滿(mǎn)足1∶5 萬(wàn)DEM一級(jí)精度和1∶5萬(wàn)DOM的精度要求。黃先德[6]等研究了適合ZY-3全色與多光譜影像的融合方法，并在提取綠色植被信息方面取得了很好的應(yīng)用效果。趙芳[7]等利用ZY-3多光譜影像，采用3種不同的方法提取水體信息，精度最高可達(dá)91.04%。張雨[8]等利用ZY-3數(shù)據(jù)，根據(jù)影像的光譜和紋理特征，采用決策樹(shù)算法提取漓江流域的植被類(lèi)型信息并進(jìn)行精度檢驗(yàn)，結(jié)果表明ZY-3數(shù)據(jù)的地物總體分類(lèi)精度達(dá)到了91.96%。

本文以柬埔寨吳哥窟北部的庫(kù)侖山國(guó)家森林公園為研究區(qū)，利用ZY-3影像開(kāi)展經(jīng)濟(jì)林信息提取研究。吳哥窟于1992年被聯(lián)合國(guó)教科文組織世界遺產(chǎn)委員會(huì)列入《世界遺產(chǎn)名錄》。近年由于旅游業(yè)和周邊經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展，對(duì)薪柴需求增加，很多原始林遭到無(wú)序砍伐，部分變?yōu)榻?jīng)濟(jì)林成為暹粒市的重要能源[9]。國(guó)外一些學(xué)者[10-11]利用Landsat TM、SPOT衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)1995～2005 年間該地區(qū)森林和土地利用狀況進(jìn)行了調(diào)查和分析，認(rèn)為森林減少主要分布在遺址和庫(kù)侖山周邊。利用ZY-3數(shù)據(jù)提取吳哥遺址北部區(qū)域的經(jīng)濟(jì)林信息，可為吳哥遺產(chǎn)環(huán)境保護(hù)研究提供技術(shù)支持，并發(fā)掘ZY-3數(shù)據(jù)的應(yīng)用潛力，進(jìn)一步拓展其適用性。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于柬埔寨暹粒省境內(nèi)，世界文化遺產(chǎn)吳哥窟北部的庫(kù)侖山國(guó)家森林公園周邊，海拔在40～120 m，為典型的熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，高溫多雨，全年降雨量達(dá)1 800 mm，月平均氣溫為30℃；11月～次年4月為旱季，月均溫為25℃；5月～10月為雨季，月均溫為33℃。2000年后，暹粒市發(fā)展迅猛，城區(qū)面積迅速擴(kuò)張，對(duì)暹粒市周邊的土地利用/覆蓋產(chǎn)生極大的影響[9]。研究區(qū)內(nèi)大量原始森林被砍伐，或開(kāi)墾為農(nóng)田或改種為經(jīng)濟(jì)林或薪柴林。

1.2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)

本文采用的ZY-3數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心，接收時(shí)間為2014-01-04，旱季，包括1個(gè)全色波段和4個(gè)多光譜波段，空間分辨率分別為2.1 m（正視）和5.8 m，數(shù)據(jù)質(zhì)量好，無(wú)云覆蓋。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理包括原始數(shù)據(jù)的大氣校正、全色與多光譜數(shù)據(jù)的高精度配準(zhǔn)、正射校正、融合等，本文利用ENVI5.0來(lái)實(shí)現(xiàn)。正射校正通過(guò)識(shí)別影像自帶的RPC文件來(lái)進(jìn)行；多光譜和全色波段進(jìn)行融合時(shí)，以全色影像為參考來(lái)校正多光譜數(shù)據(jù)，再利用Gram-Schmidt方法融合校正后的兩種影像，該方法可以保持融合前后影像波譜信息的一致性[12]。圖1為原始多光譜影像與全色和多光譜影像融合后影像的效果比較，可以看出，圖1b不僅保持了原始多光譜影像的光譜信息，而且空間分辨率明顯提高。

圖1 原始多光譜影像與全色和多光譜影像融合后影像效果比較

2.2 面向?qū)ο筇崛〗?jīng)濟(jì)林的方法

利用易康軟件，采用面向?qū)ο蟮倪b感影像分類(lèi)方法提取經(jīng)濟(jì)林范圍。首先對(duì)預(yù)處理后的影像進(jìn)行多尺度分割，得到同質(zhì)對(duì)象，使分割后的對(duì)象滿(mǎn)足后續(xù)分類(lèi)或目標(biāo)地物提取的要求；然后根據(jù)遙感分類(lèi)或目標(biāo)地物提取的具體要求，檢測(cè)和提取目標(biāo)地物的多種特征（光譜、形狀、紋理、陰影、空間位置及其分布等），建立分類(lèi)體系；最后采用模糊分類(lèi)算法，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)林信息提取。

2.2.1 多尺度分割

由于不同地物的形狀大小差異較大，為了提高分類(lèi)精度，需對(duì)分類(lèi)尺度反復(fù)嘗試，以達(dá)到有效分割, 不同的分割尺度對(duì)應(yīng)不同的地物綜合。面向?qū)ο蠓诸?lèi)技術(shù)以鄰近像元為對(duì)象來(lái)識(shí)別感興趣的光譜要素，充分利用全色影像的高空間分辨率和多光譜數(shù)據(jù)的光譜、形狀和紋理等信息，以達(dá)到高精度分割和分類(lèi)的目的。

2.2.2 特征選擇

特征選擇的目的是選用盡可能少的特征組成規(guī)則集，盡可能多地提供關(guān)于類(lèi)別的信息。如何選擇最優(yōu)特征參數(shù)，確立有效參數(shù)組合，實(shí)現(xiàn)最佳分類(lèi)是關(guān)鍵。根據(jù)野外獲取的經(jīng)濟(jì)林樣地?cái)?shù)據(jù)，以及經(jīng)濟(jì)林的光譜和紋理等特征，經(jīng)過(guò)反復(fù)試驗(yàn)，最終選取以下5個(gè)特征參數(shù)：面積參數(shù)（A）、形狀因子（SI）、矩形擬合度（RF）、對(duì)比度（Con）和同質(zhì)度（Home）。同時(shí)為了提高分類(lèi)精度，還引用歸一化植被指數(shù)（NDVI）。各特征參數(shù)計(jì)算公式及說(shuō)明如表1。

表1 各特征參數(shù)計(jì)算方法

2.2.3 建立規(guī)則集

規(guī)則集的建立需要考慮各層次類(lèi)型的規(guī)則、層內(nèi)子類(lèi)型對(duì)父類(lèi)型的繼承、對(duì)每一層的分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行合并與傳遞，然后形成最終的判定規(guī)則。本文根據(jù)經(jīng)濟(jì)林特有的光譜、形狀以及紋理特征，經(jīng)過(guò)反復(fù)試驗(yàn)，確定各特征的隸屬度函數(shù)或閾值，最終建立經(jīng)濟(jì)林的提取規(guī)則（表2），流程如圖2。

表2 面向?qū)ο蟮慕?jīng)濟(jì)林提取規(guī)則集

圖2 ZY-3衛(wèi)星數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)林提取流程

3 研究結(jié)果與分析

利用研究區(qū)的ZY-3數(shù)據(jù)，分別提取3種不同尺度下的經(jīng)濟(jì)林信息（圖3），然后合并為經(jīng)濟(jì)林，共獲取經(jīng)濟(jì)林357塊，與2014年6月野外實(shí)地獲取的57塊經(jīng)濟(jì)林進(jìn)行驗(yàn)證，完全重合的有49塊，提取精度為85.97%。

圖3 經(jīng)濟(jì)林信息提取結(jié)果

經(jīng)濟(jì)林面積共587.74 hm2，其中最大塊面積為34.27 hm2，最小為0.05 hm2；面積小于3 hm2的有298塊，占總提取塊數(shù)的86.3%。以暹粒市前往庫(kù)侖山國(guó)家森林公園的67號(hào)公路為中心，以4 km為緩沖半徑建立緩沖區(qū)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，緩沖區(qū)內(nèi)共有經(jīng)濟(jì)林208塊，占總提取經(jīng)濟(jì)林塊數(shù)的60.29%，面積為209 hm2，占總面積的35.56%（見(jiàn)圖4）。

圖4 緩沖區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)林分布

4 結(jié) 語(yǔ)

本文利用ZY-3數(shù)據(jù)和面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法，通過(guò)自定義特征參數(shù)、結(jié)合對(duì)象形狀以及紋理特征，建立不同尺度下的分類(lèi)規(guī)則，快速提取了經(jīng)濟(jì)林及其空間分布信息，為人為活動(dòng)對(duì)吳哥遺產(chǎn)地環(huán)境變化影響研究提供了科學(xué)的數(shù)據(jù)支持，達(dá)到了預(yù)期的應(yīng)用效果。由于難以獲取研究區(qū)經(jīng)濟(jì)林的確切面積，僅分析了經(jīng)濟(jì)林及空間分布，但該結(jié)果進(jìn)一步證明了ZY-3數(shù)據(jù)不僅可以在土地利用/覆蓋應(yīng)用中發(fā)揮重要作用，而且在土地利用精細(xì)分類(lèi)和信息提取中也具有較大的應(yīng)用潛力和適用性。

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P237

B

1672-4623（2016）05-0106-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.05.033

廖凱濤，碩士，主要從事遙感圖像處理與應(yīng)用研究。

2015-10-08。

項(xiàng)目來(lái)源：國(guó)家自然科學(xué)基金面上資助項(xiàng)目（41271428）；中國(guó)科學(xué)院國(guó)際合作重點(diǎn)資助項(xiàng)目（241311KYSB20130001）；江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)資助項(xiàng)目（14241）。