劉 媛,于愛軍,李 凡
(武警警種學(xué)院,北京 昌平 102202)
國產(chǎn)高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)在地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查中的應(yīng)用
劉 媛,于愛軍,李 凡
(武警警種學(xué)院,北京 昌平 102202)
本文通過分析國產(chǎn)高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)特征,論述了常用的地質(zhì)災(zāi)害信息提取方法,并利用面向?qū)ο蟮姆椒ㄟM(jìn)行遙感地質(zhì)災(zāi)害信息提取,對國產(chǎn)高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)在遙感地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。
國產(chǎn)高分衛(wèi)星;數(shù)據(jù)特征分析;地質(zhì)災(zāi)害;面向?qū)ο?/p>
由于國外衛(wèi)星數(shù)據(jù)成本過大且受數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)覆蓋能力等限制,調(diào)查與監(jiān)測時效性相對滯后,很難實現(xiàn)實時動態(tài)監(jiān)測地質(zhì)環(huán)境演變。隨著天繪一號、資源三號(ZY3)、高分一號(GF-1)、高分二號等國產(chǎn)中高分辨率衛(wèi)星的陸續(xù)發(fā)射,高分辨率遙感數(shù)據(jù)逐漸被應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查研究中。為充分發(fā)揮國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)優(yōu)勢,綜合利用遙感影像的光譜特征、空間特征等來提取地質(zhì)災(zāi)害體,對國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分析與評價。
遙感傳感器決定著衛(wèi)星影像的光譜分辨率。國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)ZY3和GF-1均有一個全色波段,四個多光譜波段(包括:藍(lán)、綠、紅、近紅外)。GF-1衛(wèi)星的全色波段光譜范圍為0.45~0.9 μm,完全覆蓋從可見光到近紅外的波段范圍。遙感影像的空間分辨率決定了遙感影像記錄的地表、地貌狀況的詳細(xì)程度,也決定了遙感解譯精度和成圖比例尺。高分一號和資源三號數(shù)據(jù)在多光譜波段的空間分辨率高于SPOT-5對應(yīng)波段空間分辨率,能滿足1∶2.5萬和1∶5萬的成圖要求。高分一號和資源三號衛(wèi)星的輻射分辨率比以往國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)都高,輻射分辨率為l0 bit,地物亮度值范圍為0~1 023,即量化級D為1 024,影像的信息量明顯增加,有利于提高地質(zhì)災(zāi)害信息的目視判讀、自動分類和提取精度。衛(wèi)星圖像的時間分辨率反映了對同一目標(biāo)序列成像的時間間隔。高分一號衛(wèi)星側(cè)擺時重訪周期是4 d,不側(cè)擺時的回歸周期是41 d,資源三號衛(wèi)星的回歸周期是59 d,兩者對同一地點進(jìn)行采樣的時間間隔均較短,可以及時有效地提取地質(zhì)災(zāi)害信息,同時為災(zāi)后的救援工作提供了信息保障。
2.1 輻射校正
輻射校正是消除或減弱輻射畸變的過程。引起輻射畸變的原因主要是傳感器本身產(chǎn)生的誤差以及大氣對輻射的影響。其中,傳感器產(chǎn)生的誤差在數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程中,由生產(chǎn)單位根據(jù)傳感器參數(shù)進(jìn)行校正。因此,在輻射校正中,主要考慮對大氣影響造成的畸變進(jìn)行校正,包含:輻射定標(biāo)和FLAASH大氣校正兩部分。
2.2 圖像融合
為了更有利于進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測、地質(zhì)災(zāi)害信息提取及土地利用分類等分析,可以選擇同時具有高空間分辨率和高光譜分辨率的遙感影像。圖像融合可以使圖像獲得較高的空間分辨率,又具有多光譜特征。利用高分一號全色波段與多光譜波段對數(shù)據(jù)源進(jìn)行融合,既保證了地物的清晰度,相鄰地物連貫,色彩保真度也相對較高。
2.3 幾何校正
幾何精校正是在系統(tǒng)校正的基礎(chǔ)上進(jìn)行的消除幾何畸變的過程。通過選擇地面控制點,利用幾何校正模型進(jìn)行計算,地面控制點選取的多少及質(zhì)量將直接影響精校正的精度。
在進(jìn)行遙感地質(zhì)災(zāi)害信息提取與評估之前,首先要進(jìn)行遙感地質(zhì)災(zāi)害體與其他非目標(biāo)地物的分類,其精度直接影響災(zāi)害識別與災(zāi)害損失評估的準(zhǔn)確性。以滑坡為例,進(jìn)行特征識別和信息提取方法分析。
3.1 滑坡災(zāi)害體特征識別
滑坡是部分斜坡上的土體或巖體受地震、人工切坡等綜合因素影響,在重力作用下沿著斜坡內(nèi)一個或數(shù)個面,整體或者分散地順坡向下滑動的地質(zhì)現(xiàn)象。在遙感影像上,可利用典型滑坡的基本要素、滑坡標(biāo)志的判譯以及DEM專題圖來識別滑坡。從遙感影像上直接獲取的滑坡特征信息包括:滑坡體、滑坡后壁和滑坡邊界三項滑坡基本地形(形態(tài))要素。
3.2 常用地質(zhì)災(zāi)害信息遙感提取方法
3.2.1 人工目視解譯
人工目視解譯是指根據(jù)工作區(qū)區(qū)域地質(zhì)資料,結(jié)合地物在遙感影像上的特征以及目標(biāo)之間的相互關(guān)系,通過建立解譯標(biāo)志,運用地學(xué)相關(guān)知識和解譯經(jīng)驗來識別地質(zhì)災(zāi)害體。它是遙感圖像解譯的基本方法,由于解譯速度相對較慢,不利于地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生后的快速提取,而且由于解譯人員知識水平的限制也會影響目視解譯的精度。
3.2.2 監(jiān)督分類
監(jiān)督分類是在影像中選擇有代表性的訓(xùn)練場地作為樣本,通過選擇特征參數(shù),建立判別函數(shù),進(jìn)行樣本統(tǒng)計與訓(xùn)練,把與訓(xùn)練樣本具有相似性質(zhì)的非樣本像元進(jìn)行識別歸類。監(jiān)督分類方法通過目視采集樣本數(shù)據(jù),進(jìn)行計算機(jī)自動分類,有效減少人工干擾且提高了地質(zhì)災(zāi)害信息的提取效率。
3.2.3 變化檢測信息提取
地質(zhì)災(zāi)害具有突發(fā)性、動態(tài)性等特點,利用多時相遙感影像進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害信息的變化檢測,可以得到較好的效果。利用變化檢測地質(zhì)災(zāi)害信息時,需要獲取地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生前、后的遙感影像,國產(chǎn)高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)時間分辨率高,獲取較方便,能夠高效、精確且快速地應(yīng)用于災(zāi)害預(yù)警、氣象預(yù)報、軍事勘察等領(lǐng)域。
面向?qū)ο蟮膱D像分析技術(shù)是充分利用高分辨率的全色和多光譜數(shù)據(jù),利用空間、紋理、光譜信息來分割和分類,設(shè)定分割尺度,進(jìn)行特征提取。首先以較大的分割尺度進(jìn)行分割,可以在較大的尺度上對影像進(jìn)行初步分類,然后利用較小的分割尺度對非植被中的不同地物類型進(jìn)行分割,從而提取地質(zhì)災(zāi)害信息。
4.1 目標(biāo)類別選擇
選擇具有典型地質(zhì)災(zāi)害類型的國產(chǎn)高分遙感影像進(jìn)行分析,提取遙感地質(zhì)災(zāi)害體信息。根據(jù)地物類型,確定主要地質(zhì)災(zāi)害類型為滑坡,其他類型如:植被、居民地、道路、水體等信息為輔助分類信息。
4.2 多尺度分割參數(shù)的確定
分割尺度在選擇時應(yīng)盡量做到分割準(zhǔn)確,確保同質(zhì)性,以提高地質(zhì)災(zāi)害信息提取的精度。在研究中,先在小區(qū)域范圍內(nèi)進(jìn)行裁剪分割,通過對比試驗,確定分割尺度與異質(zhì)性標(biāo)準(zhǔn),然后應(yīng)用于整個研究區(qū)。以滑坡為例,當(dāng)分割尺度設(shè)置較小(20)時,地物類別劃分過于破碎,不具備整體性,計算速度比較慢;當(dāng)分割尺度設(shè)置較大(90)時,滑坡災(zāi)害體和一些道路會被分到一類對象中,解譯精度也隨之降低;當(dāng)分割尺度設(shè)置為中間值(50)時,滑坡體可以和其他非災(zāi)害體區(qū)分出來,滑坡體相對獨立,可達(dá)到提取地質(zhì)災(zāi)害體的效果。
4.3 地質(zhì)災(zāi)害體信息提取
A.植被信息提取。首先,通過NDVI值區(qū)分植被和非植被,去除植被地質(zhì)災(zāi)害信息的影響。通過設(shè)置NDVI閾值,將影像中植被提取出來,只留下居民地、道路、水體和地質(zhì)災(zāi)害體等非植被類別。B.水體信息提取。把DEM值低于閾值的地物歸為一類,包含:地勢較低的水體和居民地等。根據(jù)水體的光譜特征,其在紅色波段和近紅外波段吸收特別強(qiáng),灰度值近乎為零,可用近紅外波段和紅色波段的DN值來提取水體信息。C.地質(zhì)災(zāi)害信息提取。提取出植被、居民地和水體后,只剩下地質(zhì)災(zāi)害體和部分地勢相對較高的道路信息。在遙感圖像上,滑坡一般會沿著強(qiáng)烈的陡坡發(fā)育,表現(xiàn)為高度的不對稱性?;潞蟊谕ǔ1憩F(xiàn)為強(qiáng)反射的淺色色調(diào)。利用面向?qū)ο蠓诸惙椒ǎ忍崛〕龇菫?zāi)害體信息,如:部分道路信息,再通過逐層剔除,最后得到地質(zhì)災(zāi)害體信息,并且提取的各類別輪廓清晰,目視效果較好,錯分、漏分情況較少。
國產(chǎn)中高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù),可以應(yīng)用于地質(zhì)災(zāi)害特征信息分體提取。面向?qū)ο筮b感地質(zhì)災(zāi)害信息特征提取的方法,可以有效識別區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害體,提取地質(zhì)災(zāi)害信息。但自然界的地質(zhì)災(zāi)害大多不典型,不同地區(qū)、不同巖類構(gòu)造、不同發(fā)育階段會形成多種不同形態(tài)的地質(zhì)災(zāi)害,因此,接下來需要對國產(chǎn)高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)開展更大范圍、更加系統(tǒng)的地質(zhì)災(zāi)害遙感調(diào)查研究。
[1] 馮東霞,余德清.地質(zhì)災(zāi)害遙感調(diào)查的應(yīng)用前景[J].國土資源導(dǎo)刊,2002,(04):314-318.
[2] 關(guān)元秀,程曉陽.高分辨率衛(wèi)星影像處理指南[M].北京:科學(xué)出版社,2008.
Application of domestic high-resolution satellite data in the investigation of geological disasters
LIU Yuan, YU Ai-jun, LI Fan
(School of Armed Police Force, Changping 102202, China)
Through data features analysis, usual methods of information extraction were discussed and the method of object-oriented geological disaster information extraction was proposed to extract geological disasters using domestic high-resolution data in this paper.
Domestic high-resolution satellite; Feature analysis of data; Geological disasters; Object-oriented
P694
: A
: 1674-8646(2017)16-0022-02
2017-05-26
劉媛(1986-),女,工學(xué)碩士,助教。