王麗男

（遼寧省地理國情監(jiān)測(cè)中心，遼寧沈陽 110034）

地理國情監(jiān)測(cè)工作已持續(xù)開展四年時(shí)間，積累了連續(xù)而豐富的地理國情監(jiān)測(cè)成果，遙感解譯樣本數(shù)據(jù)成果亦是其中之一。每年，為了采集和制作遙感解譯樣本數(shù)據(jù)都需要投入大量的人力、物力，如何將其更好的應(yīng)用于實(shí)際監(jiān)測(cè)工作當(dāng)，提高作業(yè)效率、優(yōu)化成果質(zhì)量是我們首要考慮和急需解決的問題。

一、研究現(xiàn)狀

1.基礎(chǔ)性地理國情監(jiān)測(cè)作業(yè)現(xiàn)狀

目前，大部分地區(qū)地理國情監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)更新，是以參照當(dāng)年和去年兩期遙感影像，對(duì)比紋理變化，人工圈定范圍、判讀圖斑類型，輔以外業(yè)實(shí)地核查的方式進(jìn)行。在近兩年的實(shí)際工作中，我們發(fā)現(xiàn)由于部分影像不是十分清晰或兩期影像變化不明顯等原因，造成人工判斑的困難較大，剩余大量不確定圖斑要外業(yè)核實(shí)，這給本來緊張的工作增加了負(fù)擔(dān)。此外，由于參與國情監(jiān)測(cè)作業(yè)人員較多，業(yè)務(wù)水平又參差不齊，使得在成果的質(zhì)量控制上，每年也需投入了大量精力。

2.遙感影像解譯技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

遙感影像解譯技術(shù)是隨著遙感技術(shù)的產(chǎn)生而誕生的，遙感解譯經(jīng)歷了從純?nèi)斯つ恳暯庾g到半自動(dòng)解譯，目前正向全智能化解譯方向發(fā)展[1]。隨著地理信息系統(tǒng)、人工智能、圖像理解、模式識(shí)別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論、生理和心理認(rèn)知理論等相關(guān)理論和技術(shù)的發(fā)展，在遙感自動(dòng)解譯研究方面取得了一定成果[2,3,4]，一些高科技公司相繼推出了自己研發(fā)的影像智能解譯產(chǎn)品，如中科星圖GEOVIS遙感智能解譯系統(tǒng)、航天泰坦遙感圖像智能解譯系統(tǒng)、商湯科技SenseRemote智能遙感解譯系列產(chǎn)品等。這些影像解譯產(chǎn)品雖然標(biāo)志著解譯技術(shù)向著智能化方向發(fā)展，但要實(shí)現(xiàn)成熟運(yùn)用仍存在許多要解決的問題。例如在遙感影像復(fù)雜信息的全自動(dòng)分割和獲取(包括圖形、識(shí)別特征和光譜信息提取)、多種信息源的空間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、遙感和地理信息系統(tǒng)的復(fù)合以及多源遙感信息復(fù)合、多種目標(biāo)智能提取與識(shí)別模型的標(biāo)準(zhǔn)化和集成等方面還有待進(jìn)一步研究與探索[5]。

二、研究內(nèi)容與設(shè)計(jì)思路

基于地理國情監(jiān)測(cè)工作現(xiàn)狀、遙感影像解譯技術(shù)發(fā)展程度，以及地理國情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)要求高精度、高準(zhǔn)確率等特點(diǎn)，為充分利用遙感解譯樣本數(shù)據(jù)成果，切實(shí)為生產(chǎn)作業(yè)服務(wù)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，提出以下研究內(nèi)容。

1.研究建立影像自動(dòng)解譯樣本管理數(shù)據(jù)庫

目前，影像自動(dòng)解譯多是以通過與解譯樣本對(duì)比分析方法實(shí)現(xiàn)的，要進(jìn)行影像自動(dòng)解譯，首先須建立一個(gè)有效而完備的解譯樣本數(shù)據(jù)庫。地理國情監(jiān)測(cè)使用的影像類型、時(shí)相、分辨率多種多樣，即使同一監(jiān)測(cè)區(qū)域每年使用的影像也不盡相同，這給影像自動(dòng)解譯帶來巨大難度。要想提高影像自動(dòng)解譯準(zhǔn)確程度，一種有效方法就是使用當(dāng)年主要影像數(shù)據(jù)源生成的解譯樣本庫，要得到這樣的解譯樣本庫，就需要解決在影像解譯前快速生成樣本問題。

設(shè)計(jì)思路：以現(xiàn)有解譯樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，比較最新影像紋理，生成新的解譯樣本，對(duì)每個(gè)樣本給出相似度評(píng)估結(jié)果，對(duì)相似度達(dá)不到某一指標(biāo)的，人工判讀樣本是否正確，對(duì)不正確樣本予以剔除，對(duì)缺少的個(gè)別樣本，進(jìn)行人工添加，最終形成所需的解譯樣本數(shù)據(jù)庫。另外，考慮到不同地域特點(diǎn)，可以以市為單位進(jìn)行建立，這樣的樣本庫針對(duì)性更強(qiáng)，體量也較小。

2.研制圖斑類型識(shí)別輔助軟件

人工提取圖斑變化信息是目前數(shù)據(jù)更新過程中，最為費(fèi)時(shí)費(fèi)力的一項(xiàng)工作，也是易于出現(xiàn)錯(cuò)漏的一個(gè)環(huán)節(jié)。如果利用計(jì)算機(jī)對(duì)影像進(jìn)行初步解譯，得到的結(jié)果輔助人工辨別，不僅會(huì)提高人工解譯效率，而且也有利于減少誤判和丟漏概率。

設(shè)計(jì)思路：第一步參照國情數(shù)據(jù)本地庫與當(dāng)年監(jiān)測(cè)影像，人工圈定變化圖斑，形成監(jiān)測(cè)增量矢量文件。第二步利用研制軟件對(duì)增量文件進(jìn)行自動(dòng)解譯識(shí)別，生成解譯成果。軟件解譯識(shí)別概略過程：首先，依據(jù)增量矢量文件自動(dòng)截取各圖斑所在主要影像數(shù)據(jù)源影像。然后，按其光譜特征對(duì)比歷年遙感解譯樣本（為提高解譯準(zhǔn)確性和解譯速度，可對(duì)比指定范圍內(nèi)的解譯樣本），找出樣本中最為相似的類型。最后，把解譯后的類型名稱、相似度值等信息標(biāo)定到矢量文件中，并按照某一相似度值，將矢量文件分成已識(shí)別圖斑層和疑問圖斑層。第三步對(duì)疑問圖斑層的數(shù)據(jù)，再人工核定是否外業(yè)核實(shí)。

三、研究意義

（1）該項(xiàng)研究有利于減少工作中因解譯人員因經(jīng)驗(yàn)不足或心理上、生理上等原因造成的人為解譯錯(cuò)誤。

（2）該項(xiàng)研究可以解決遙感影像自動(dòng)解譯軟件尚未攻克的解譯邊界準(zhǔn)確性問題，使自動(dòng)解譯技術(shù)能實(shí)際應(yīng)用于地理國情生產(chǎn)。

（3）該項(xiàng)研究有利于實(shí)現(xiàn)，充分利用遙感解譯樣本輔助內(nèi)業(yè)判讀，有效提高內(nèi)業(yè)判斑質(zhì)量和數(shù)量，達(dá)到減少外業(yè)工作量目的。

四、結(jié)束語

由于基礎(chǔ)性地理國情監(jiān)測(cè)內(nèi)容指標(biāo)分類較細(xì)（一級(jí)類10個(gè)，二級(jí)類59個(gè)，三級(jí)類143個(gè)），其中涉及地表覆蓋的一級(jí)類就有8個(gè)（種植土地、林草覆蓋、房屋建筑（區(qū)）、鐵路與道路、構(gòu)筑物、人工堆掘地、荒漠與裸露地、水域），二級(jí)類更多有52個(gè)[6,7]。就目前影像數(shù)據(jù)源和影像自動(dòng)解譯技術(shù)發(fā)展情況，要完全實(shí)現(xiàn)三級(jí)類自動(dòng)解譯幾乎是不可能的事，所以可以先初步實(shí)現(xiàn)一級(jí)類間地物的變化識(shí)別和部分二級(jí)類間地物的變化識(shí)別，待積累一定經(jīng)驗(yàn)后，再探索實(shí)現(xiàn)更多地物類間的變化監(jiān)測(cè)識(shí)別。