蔡揚

（福建所思達勘測設計院有限公司，福州 350000）

1 引言

為掌握真實準確的土地利用變化情況，督促地方查處整改違法行為，消除違法狀態(tài)，促使衛(wèi)片執(zhí)法方式向“發(fā)現(xiàn)在初始、制止在萌芽”轉變，充分發(fā)揮已有監(jiān)管平臺作用，福建省決定開展2017年度土地衛(wèi)片執(zhí)法中期監(jiān)測和預警遙感數(shù)據生產工作[1]。

2 土地衛(wèi)片執(zhí)法中期監(jiān)測和預警遙感數(shù)據生產工作的主要內容

本次工作的主要內容有三項，一是DOM數(shù)據生產；二是新增建設用地圖斑和新增違法采礦用地圖斑信息提??；三是數(shù)據空間套合分析統(tǒng)計。

3 遙感和GIS技術在具體生產過程中的應用情況

3.1 影像正射糾正

①糾正模型的選取。常見的糾正模型有，基于傳感器的物理模型、有理函數(shù)模型、多項式模型三種。其中物理模型是根據衛(wèi)星星歷參數(shù)建立的嚴密糾正模型，在有參數(shù)的情況下，是正射糾正的首選模型。對于無法提供嚴格軌道模型的數(shù)據，但有RPB/RPC參數(shù)時可采用有理函數(shù)模型來進行正射糾正，這是本次工作的主要糾正模型。多項式模型糾正精度較低，在海域部分缺失DEM數(shù)據時可采用。②糾正方法選取。遙感影像的糾正方法主要有單景糾正、單軌糾正和區(qū)域糾正。進行正射糾正時，應優(yōu)先選擇區(qū)域糾正，其次選擇單軌糾正，最后考慮單景糾正。在本次生產過程中，由于影像獲取的不連續(xù)性，以單景糾正的方法居多。③影像重采樣。常用的重采樣方法包括最鄰近法、雙線性內插法和三次卷積法。在生產過程中為了達到更高的影像精度，我們采用三次卷積法。即根據周圍16個點進行3次卷積內插賦予該像素。此方法計算復雜，需要的時間較長，但相比最鄰近法和雙線性內插法其糾正精度最高；但有時會造成局部影像紋理發(fā)生扭曲變形，需再做特別處理。

3.2 影像融合

3.2.1 融合前預處理

對糾正、配準后滿足精度要求的全色與多光譜數(shù)據，融合前還需要對其進行預處理。一方面，提高全色數(shù)據的亮度，增強局部反差突出紋理細節(jié)，盡可能降低噪聲；另一方面，對多光譜數(shù)據進行色彩增強，拉大不同地類之間的色彩反差，突出其多光譜彩色信息。①全色數(shù)據處理。在融合中要突出全色數(shù)據的高分辨率特征，可通過增強局部灰度的反差來突出紋理細節(jié)，通過細化來盡可能減少噪音。特別強調在增強局部灰度反差時只是增加灰度的值，原灰度關系保持不變。考慮到土地利用遙感監(jiān)測需要從遙感影像上直接判讀地類信息[2]，從而發(fā)現(xiàn)新增建設用地圖斑，因此，在拉伸方法選擇上不應采用非線性拉伸，否則原灰度值的大小關系會發(fā)生變化，從而使影像產生灰度扭曲，增加含義不明確的偽信息，影響解譯精度。②多光譜數(shù)據處理。對多光譜數(shù)據進行處理，主要是進行色彩增強，調整亮度、色度、飽和度，拉大不同地類之間的色彩反差，突出其多光譜彩色信息。

3.2.2 融合最佳算法選取

在遙感影像處理過程中，通常采用的融合方法有多種，如IHS變換、比值變換、高通濾波、小波變換、PANSHAR等多種方法。在作業(yè)過程中根據不同的影像數(shù)據，采用不同的融合算法。在本次工作中，我們通過定量指標計算及多次效果嘗試，發(fā)現(xiàn)PANSHARP融合算法效果相對較好。它是一種基于成熟的最小二乘法，在原始多光譜、全色和融合后影像間尋求最佳近似灰度值關系，以達到最佳的色彩表現(xiàn)能力。

3.2.3 融合后影像處理

①色彩處理。融合后影像處理是保證成果質量的重要技術環(huán)節(jié)，融合后影像通常亮度偏低、灰階分布動態(tài)范圍小，色彩不夠豐富。需要采用線性或非線性拉伸、亮度/對比度、色彩平衡、色度、飽和度和明度調整等方法進行色調調整。處理后的影像要達到灰階分布具有較大動態(tài)范圍，紋理清晰、色調均勻、反差適中，色彩接近自然真彩色，可以清晰判別耕地等重要地類類型。②波段重組。影像融合后需要進行最佳波段的選擇組合和彩色合成，以最大程度地利用各波段的信息量，輔助影像判讀與分析。在實際生產中，應根據具體情況及數(shù)據源選擇合適的波段組合。一般采用3、2、1(R、G、B)的波段組合方式進行組合，由于植被等地物在近紅外波段有不同程度的差異，在以上數(shù)據波段選取組合時，可以在綠波段中加入30%近紅外波段信息，以突出土地利用特征。

3.3 變化圖斑信息提取

①新增建設用地圖斑信息提取。將前后時相DOM、2016年土地調查數(shù)據庫進行空間疊加分析，按照統(tǒng)一的圖斑提取原則，參照遙感解譯標志，采用以人機交互為主的信息發(fā)現(xiàn)方法，提取2017年度中期監(jiān)測新增建設用地圖斑。②新增違法采礦用地圖斑提取。對照前后時相遙感影像，套合采礦權、探礦權數(shù)據，參照遙感解譯標志，依據礦產資源開發(fā)在影像上的地物特征（大小、幾何形態(tài)、色調、結構、紋理等）進行室內解譯判讀，提取新增違法采礦用地圖斑。

3.4 空間套合分析

采用GIS空間套合疊加分析方法，將提取的新增建設用地圖斑、新增違法采礦用地圖斑數(shù)據套合土地規(guī)劃、基本農田、土地預審、農用地轉用、供地審批、采礦用地等相關管理信息，采用數(shù)據庫統(tǒng)計匯總方法進行分析、匯總、統(tǒng)計出表。

4 生產過程中的相關問題處理技巧

4.1 資源O2C影像的處理技巧

由于資源O2C多光譜影像缺少藍色波段，無法直接合成真彩色，需要通過處理，盡可能模擬真彩[2]。經多次研究嘗試，確定了O2C數(shù)據波段組合的較優(yōu)算法為：（Band1,Band 3*0.25+Band 2,Band2）。在此基礎上再通過PS技術對影像的色相、色調、亮度、色彩飽和度等進行適當?shù)恼{整可達到理想效果。

4.2 自動配準

對于新型國產衛(wèi)星數(shù)據源，經常存在RPC參數(shù)不穩(wěn)定或讀取錯誤等問題，有時候采用人工選點進行配準，得到的結果難以滿足精度要求；針對這種情況，嘗試采用ERDAS軟件中的“AutoSync”自動配準工具，通過設置相似度、參考半徑等匹配參數(shù)自動提取特征點，利用多種匹配方法和策略識別獲取同名點，并基于小面元微分糾正的原理，得到高精度的配準成果。

4.3 建立影像融合效果定量評價指標

影像不同融合效果一般采用“目視法”進行定性的檢查與評價，其結果完全取決于檢查員的主觀意識，難以定量判斷其不同算法的優(yōu)劣性。利用Matlab編程軟件，基于數(shù)理統(tǒng)計分析原理，編寫影像融合評價小工具，通過計算均值、標準差、信息熵、平均梯度、相關系數(shù)和相對偏差等相關指標，對融合后影像進行客觀定量分析，用于判斷不同融合算法之間的效果差異。

4.4 通過圖像增強處理方式提取圖斑信息

分析各種數(shù)據源新增建設用地的波段分布特征，利用圖像增強技術抑制非建設用地區(qū)影像特征，而增強建設用地區(qū)的影像層次和特征。一般說來非建設用地區(qū)植被信息較為豐富，而建設用地區(qū)內植被覆蓋度較低，可以采用植被抑制的方法來提高建設用地區(qū)的影像解譯辨識。

4.5 自動賦值和統(tǒng)計

通過自主GIS二次開發(fā)，實現(xiàn)圖斑屬性的自動賦值，如：實現(xiàn)對圖斑行政區(qū)劃信息、占用地類信息、基本農田信息的自動賦值。利用數(shù)據庫編程，自動匯總生成各類統(tǒng)計匯總表。

4.6 擴展新增數(shù)據源的影像解譯標志

在已有數(shù)據源解譯標志庫的基礎上，結合2016年土地調查數(shù)據庫，根據本年度轄區(qū)范圍內新增數(shù)據源的影像特征，綜合對比分析，擴展新增數(shù)據源的影像解譯標志。

5 結論

綜上所述，遙感和GIS技術在土地衛(wèi)片執(zhí)法中期監(jiān)測和預警遙感數(shù)據生產過程中的應用較為深入。在實際作業(yè)過程中應通過不斷地摸索，總結經驗，通過編寫程序和工具，有效提高數(shù)據生產效率，確保生產質量。