章紫粼，盧 鵬

(1.貴州林業(yè)勘察設(shè)計(jì)有限公司；2.貴州省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，貴陽 550000)

隨著遙感信息技術(shù)的快速發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)的種類變得更豐富，分辨率越來越高，為遙感技術(shù)的研究及應(yīng)用提供了重要的數(shù)據(jù)支持[1-2]。變化信息是遙感影像中的一種重要信息，利用變化檢測技術(shù)能夠高效地從高分辨率遙感影像上提取相應(yīng)目標(biāo)區(qū)域的變化信息[3-4]?；谙袼氐淖兓瘷z測方法是傳統(tǒng)的變化檢測方法，隨著高空間分辨率影像的出現(xiàn)及發(fā)展，面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測方法已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于遙感變化檢測[5]。下文介紹兩種面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測方法并比較它們的優(yōu)缺點(diǎn)。

1 研究區(qū)域概況

花溪區(qū)位于貴州省中部，隸屬于貴陽市，地理坐標(biāo)為東經(jīng)106°28′50″～106°53′9″，北緯26°11′3″～26°34′27″。東鄰黔南州龍里縣，南連黔南州惠水縣、長順縣，西接貴安新區(qū)、清鎮(zhèn)市，北與南明區(qū)、云巖區(qū)、觀山湖區(qū)接壤，南北縱距43.4 km，東西橫跨40.7 km，國土總面積815.41 km2。地處長江、珠江分水嶺，是貴陽市著名的生態(tài)區(qū)。屬亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候，具有明顯的高原氣候特點(diǎn)，冬無嚴(yán)寒，夏無酷暑，氣候溫和，雨量充沛，雨熱同季，濕度較大。

2 研究方法

2.1 分類后處理的變化檢測方法

變化檢測方法的分類很多，傳統(tǒng)的分類方式包括分類后處理的變化檢測方法和分類前比較的變化檢測方法。分類后處理的變化檢測方法是對兩個(gè)不同時(shí)期的影像分別進(jìn)行分類處理，然后對比兩期影像的對應(yīng)對象的類別獲取變化檢測結(jié)果。

本文根據(jù)遙感影像將研究區(qū)域共劃分為有林地、灌木林地、其他林地、水域、建設(shè)用地、耕地等六種地類。主要步驟如下：

(1)采用多尺度分割對遙感影像進(jìn)行分割，根據(jù)遙感影像的光譜特征、形狀特征、紋理特征選取適合的7個(gè)像斑特征(表1)對研究區(qū)域兩期遙感影像分別進(jìn)行分類，形成分類圖斑矢量圖。

(2)按照同一標(biāo)準(zhǔn)分別對兩期影像分類錯(cuò)誤的圖斑進(jìn)行手動(dòng)修改處理，形成兩期遙感影像地類分類圖。

(3)將兩期影像的分類結(jié)果進(jìn)行疊加分析，得到對應(yīng)地類發(fā)生變化的部分(變化圖斑)及未變化的部分(未變化圖斑)。

表1 像斑特征

2.2 分類前比較的變化檢測方法

分類前比較的變化檢測方法不對兩期影像進(jìn)行分類處理，直接比較兩期影像對應(yīng)對象的光譜信息，從而得到變化檢測結(jié)果。以下主要采用像斑差熵的方法，利用不同時(shí)期對象所有像元灰度差值的熵來衡量一個(gè)對象是否發(fā)生變化[6]，對研究區(qū)域的兩期遙感影像進(jìn)行變化檢測及結(jié)果分析。

分類前比較的變化檢測方法為直接比較兩期影像的光譜信息，同一對象光譜信息相差較大即為變化圖斑，主要步驟如下。

(1)利用研究區(qū)域前期遙感影像地類分類數(shù)據(jù)對研究區(qū)域后期遙感影像進(jìn)行結(jié)合矢量多尺度分割。

(2)將兩期遙感影像的分割結(jié)果進(jìn)行疊置分割，獲取兩期影像的同質(zhì)對象。通過兩期影像對象內(nèi)的所有像元灰度值差值的熵，判斷對象是否發(fā)生變化。

(3)獲取各對象的差熵后，設(shè)定一個(gè)合理的變化閾值來獲取變化檢測結(jié)果。

3 結(jié)果及分析

根據(jù)上述兩種變化檢測方法，對花溪區(qū)兩期遙感影像進(jìn)行處理，根據(jù)獲取的變化信息，對結(jié)果精度進(jìn)行準(zhǔn)確的定量評估。得到結(jié)果后，將其進(jìn)行分析與比較，總結(jié)得出哪種變化檢測方法可以實(shí)現(xiàn)對森林植被變化的高精度變化檢測。

3.1 分類后處理的變化檢測結(jié)果

通過處理得到的變化檢測結(jié)果及外業(yè)核實(shí)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)對比分析，得到各地類變化情況(表2)。

表2 分類后比較的變化檢測結(jié)果與外業(yè)核實(shí)結(jié)果對比 單位：hm2

花溪區(qū)分類后處理的變化檢測結(jié)果及外業(yè)核實(shí)結(jié)果如圖1、2。

圖1 分類后處理變化檢測圖斑(局部)

圖2 外業(yè)核實(shí)變化圖斑(局部)

經(jīng)過外業(yè)核實(shí)，實(shí)際發(fā)生變化的圖斑為552個(gè)，面積為296.97 hm2；變化檢測出的變化圖斑為645個(gè)，面積為347 hm2；變化數(shù)量相差97，面積相差50.03 hm2。由此得到圖斑的變化檢測精度為85.58%，面積的變化檢測精度為81.72%。

3.2 分類前比較的變化檢測結(jié)果

花溪區(qū)分類前比較的變化檢測結(jié)果及外業(yè)核實(shí)結(jié)果如圖3、4。

圖3 分類前比較變化檢測結(jié)果(局部)

圖4 外業(yè)核實(shí)變化圖斑(局部)

將分類前比較的變化檢測與外業(yè)核實(shí)的實(shí)際變化數(shù)據(jù)相比，實(shí)際發(fā)生變化的圖斑為608個(gè)，面積為375.62 hm2；變化檢測出的變化圖斑為739個(gè)，面積為516.74 hm2；變化數(shù)量相差131個(gè)，面積相差141.12 hm2。由此得到圖斑的變化檢測精度為82.27%，面積的變化檢測精度為72.69%。

3.3 兩種變化檢測方法對比分析

對比兩種變化檢測方法，由于分類后比較的變化檢測方法中包含人工選擇分類樣本、手動(dòng)修改漏劃、錯(cuò)劃結(jié)果等處理，所以該方法不僅能得到變化檢測結(jié)果，也能檢測到變化后的地類；分類前比較的變化檢測方法只能得到變化檢測結(jié)果，不能檢測到地類變化的方向，因此分類前比較的變化檢測方法的精度相對會低一些(圖5、6)。在變化檢測的過程中，發(fā)現(xiàn)有些圖斑在前期影像中分類錯(cuò)誤(例如建設(shè)用地錯(cuò)劃為林地)，且后期沒有發(fā)生變化，兩期遙感影像的特征值則是近似的，從而導(dǎo)致分類前比較的變化檢測方法無法檢測出變化， 降低數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。而分類后處理的變化檢測方法不受影響，即使前期的分類結(jié)果錯(cuò)誤，在后期影像中也能根據(jù)特征值分類結(jié)果把這部分錯(cuò)誤圖斑糾正，從而提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

圖5 前期分類圖斑(局部)

圖6 后期分類圖斑(局部)

因此認(rèn)為分類前比較的變化檢測方法操作簡單，自動(dòng)化程度較高，不受客觀數(shù)據(jù)影響，只對影像進(jìn)行分析；分類后處理的變化檢測方法人工參與度較高，在森林植被變化檢測中具有明顯優(yōu)勢，更適用于森林植被變化檢測。

4 結(jié)論

本研究使用分類前比較的變化檢測方法與分類后處理的變化檢測方法對研究區(qū)域進(jìn)行森林植被變化檢測，利用eCognition軟件進(jìn)行多尺度分割、隸屬度分類、像斑差熵等處理，獲取不同的分類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，分類前比較的變化檢測方法操作簡單，自動(dòng)化程度較高，受人類主觀意識影響較少，但不能檢測出前期分類錯(cuò)劃圖斑，分類精度較低；分類后處理的變化檢測方法需要人工進(jìn)行實(shí)驗(yàn)選取適合參數(shù)，在能檢測出變化圖斑的同時(shí)也能檢測出前期錯(cuò)劃圖斑，分類精度較高，但該方法在很大程度上受分類精度的限制。兩種方法側(cè)重點(diǎn)不同，各有優(yōu)勢，都具有較高的應(yīng)用價(jià)值，分類后處理的變化檢測方法更適合一定尺度的森林圖斑變化檢測。