基于IKONOS遙感影像最小識別圖斑面積精度研究

韋燕燕，張子平

(1.河南理工大學測繪與國土信息工程學院，河南焦作 454003; 2.國土資源部信息中心，北京 100812)

1 引言

隨著SPOT－5、IKONOS和Quick Bird等高分辨率衛星遙感影像的不斷發展，使得利用衛星遙感影像廣泛應用于更新土地利用現狀圖，利用高分辨率衛星影像成為土地利用變更調查的一種重要的手段，保證了土地利用變更調查數據源的現勢性和及時性。采用衛星遙感影像進行土地利用調查，主要是利用衛星遙感影像的地物光譜特征的特性，發揮其對地類判別的優勢，以多時相、多源遙感數據為變化信息源［1］。

IKONOS(伊科諾斯)衛星于1999年9月24日送入太空，成為世界上商業遙感衛星中第一顆提供高分辨率的衛星。IKONOS衛星的成功運行，開拓了一個全新的、迅速的、物美價廉的、實時精確的獲得最新地物目標基礎信息的途徑，它不僅可以提供分辨率達1 m的高清晰度的衛星影像，而且樹立了商業化衛星影像的全新標準［2］。IKONOS衛星由于其高空間分辨率，廣泛用于土地調查中，對IKONOS衛星用于1∶1萬土地利用現狀調查可行性研究的文獻目前比較多，但是對其最小可以識別的各個地類的最小圖斑面積精度還有待研究。遙感影像分辨率的提高，使得對最小圖斑面積的研究越來越有意義，在土地利用中最小圖斑面積不僅關系著各地類的綜合面積，而且也客觀反映地物現狀之間的分布規律，是土地利用調查和管理中不可缺少的重要部分。從大量文獻中看到，目前針對最小圖斑上圖面積的研究僅限于在土地利用數據縮編和制圖綜合時，對小面積圖斑的舍棄，并沒有基于不同分辨率的遙感數據方面最小上圖圖斑面積的研究。土地是國家的基礎，關系著國計民生，遙感技術在土地利用調查中發揮著越來越重要的作用，對遙感影像數據最小圖斑面積的研究不論從其重要性還是必要性上，都已經迫在眉睫。

本文基于遙感影像的光譜特征和高空間分辨率的特點，運用圖斑面積的相對誤差對IKONOS遙感影像最小識別的地類圖斑面積精度進行研究。

2 研究區概況

新鄉市地處河南省北部，南臨黃河，與省會鄭州、古都開封隔河相望;北依太行，與鶴壁、安陽毗鄰;西連旅游城市焦作，與晉東南接壤;東接油城濮陽，與魯西相連，是豫北的經濟和交通中心，中原城市群城市之一。新鄉市總面積8249 km2，總人口591萬，市區面積422 km2，市區人口120萬，建成區114 km2，轄三市、五縣、四區以及高新技術產業開發區、新鄉西工區、新鄉工業園區、新鄉經濟開發區、平原新區，共有108個鄉鎮和20個街道辦事處。新鄉市地處黃河、海河兩大流域，平原占地總面積78%，土地肥沃、光熱充沛，新鄉地處北緯35°18'，東經113°54'屬暖溫帶大陸性季風氣候，四季分明，冬寒夏熱，秋涼春早，年平均氣溫14℃;7月最熱，平均27.3℃ ;1月最冷，平均0.2℃。是豫北的政治、經濟、文化和交通中心［3］。

新鄉市地處中原腹地，太行山脈以東，黃河以北，地勢既有平坦的平原，又有太行余脈，地形比較適合本文的研究，并且人多地少，經濟發達，土地利用變化頻繁。新鄉市2007年完成了數字航測土地利用調查，因此，選擇該研究區，以航測數據為基礎，可以更加全面的進行精度分析，得到更可靠的論證。

3 研究區數據

IKONOS遙感衛星提供分辨率達1 m的高清晰度的衛星影像，軌道高度在681 km的高空，重訪周期為3天［4］。

實驗采用的遙感影像數據為IKONOS數據1 m分辨率，R、G、B三波段真彩色，接收時間為2006年9月8日，無云覆蓋，色彩豐富，紋理清晰，無明顯噪聲、斑點和壞線。色調均勻，反差適中數據質量較好。

圖1 IKONOS遙感影像(1 m分辨率)

4 數據處理

IKONOS影像數據為為2006年9月8日成像的1 m真彩色數據，只有藍、綠、紅三個波段;用于進行遙感影像幾何校正的控制點，采用水平定位精度達亞米級的Trimble XRS差分GPS野外實測，經過后差分處理后，實測數據的精度達的厘米級。遙感影像配準的方法有很多種，多項式糾正是其中一種比較簡單、快速、實用的方法，可以有效實現大數據量的處理。但是它對于復雜地形來說不易使用，難以保證復雜地形的影像糾正精確度［5］。所以，本文對2006年IKONOS影像的糾正，以糾正好的SPOT－5全色影像為基礎，利用二次多項式分區進行糾正。遙感影像的分區控制點盡量均勻分布，并且選取易識別的特征地物，保證遙感影像配準的精確度。通過對圖像進行二次多項式幾何校正，每個控制點的中誤差都控制在1個像元之內，滿足遙感影像糾正的要求。

5 研究方法

5.1 地類判讀精度評定

實際工作中，有很多種方法都可以用于評價計算解譯的精度，本文采用的是抽樣法和誤差矩陣法。即任意抽樣選取研究區的地類圖斑，根據所得數據與同期航測數據相比較、解譯結果建立誤差矩陣分析，解譯結果精度即專業人員判讀精度，其具體計算方法如下［6］:

式中，P為判讀精度;Bi為地類判讀正確的圖斑數;Aj為地類的圖斑總數。

5.2 面積精度的評定

進行矢量數據面積精度誤差分析，對比法是比較常用和實用的方法。因此，本研究也采用此方法。所謂對比法就是按照地類和空間分布均勻的原則，于矢量數據中抽樣選取一定數量的樣本數據，在此基礎上，利用相應的航測數據，以一定的指標評價樣本數據的誤差，并進行統計、分析。

研究所用的評價指標為相對面積精度，公式如下［7］:

其中，Zi為圖斑面積相對精度，Ai為樣本圖斑面積，Bi為航測數據圖斑面積(視為真值)。

6 數據分析

6.1 地類判讀精度的分析

由于不同的土地利用類型有其固有的利用狀態，例如，耕地、園地等大片連續，旱地、苗圃等零碎分散，交通用地縱橫交錯，居民點零散，獨立工礦集中以及河流水面的帶狀交錯分布等等，這些都是影響不同土地利用類型圖斑大小，形狀的條件。因此，不同的土地利用類型，基于遙感影像的圖斑的解譯精度就有所不同，對不同地類圖斑判讀的準確度亦不同。

在研究區挑取樣本數據，并通過判讀和實地檢核，由式(1)得到IKONOS遙感影像的地類圖斑判對率如表1所示。

IKONOS遙感影像地類圖斑判對率 表1

由表1可知，在IKONOS遙感影像上地類圖斑的最大精度為98%，最小的精度91%，平均精度95%。

6.2 面積精度的分析

在實驗區抽樣選擇樣本數據，并與已有的航測數據(視為真值)相比較。由于本文是基于最小識別圖斑的研究，所以在樣本數據中選擇小面積圖斑并且分層抽取。本文根據具體情況將數據分成6個檔次，如表2所示。

樣本數據面積表 表2

根據各個地類的光譜特性、分布規律和幾何形狀規律，以及遙感數據的波段特性，可知每個地類的判讀度是不同的。在本研究區中，居民地與周圍地物反差較大，形狀不規則，紋理較粗，顏色灰白，呈點狀分布，周圍一般有道路、部分臨近城市的居民地周圍有大棚，其背景地物主要是耕地，比較容易判易讀。耕地有較為規則的幾何形狀，紋理較細，呈暗綠色或灰綠色，呈片狀分布，并有明顯的田埂和溝渠，判讀也比較容易。植被是遙感圖像中反映最直接的信息。它在可見光的綠波段有反射峰，在藍光和紅光波段有反射谷，在近紅外至短波紅外區域，由于細胞間隙和葉片細胞對電磁波的多重反射，使反射綠迅速上升，形成一個高平臺。不同植被在短波紅外和近紅外波段的差異比較明顯，但是在可見光波段內的反射率差異很小。由于其紋理和色調的原因，林地、園地、草地容易混淆，個別時候與耕地也不好區分。下面針對研究區典型地類的面狀圖斑進行分析，詳見圖2、圖3、圖4關于面積精度趨勢的分析。

圖2 IKONOS衛星影像城鎮村及工礦用地地類面積精度趨勢

圖3 IKONOS衛星影像耕地園地地類面積精度趨勢

圖4 IKONOS衛星影像有林地、草地其他地類面積精度趨勢

由圖2、圖3、圖4可知，IKONOS衛星影像上城鎮村及工礦用地的小圖斑面積在接近270 mm2時，精度基本趨于穩定，都在90%以上。耕地園地的小圖斑面積在接近300 mm2時，都在90%以上。林地草地其他用地面積在350 mm2時，精度滿足90%。由以上可得IKONOS衛星影像解譯的最小面積如表3所示。

IKONOS遙感影像最小解譯面積 表3

7 結論

全國第二次土地調查的技術規程中規定的最小上圖圖斑面積為:城鎮村及工礦用地4 mm2，耕地、園地6 mm2，林地、草地其他用地 15 mm2，在 1∶1萬土地利用現狀圖上的相應圖斑分別為:400 m2、600 m2、1500 m2。可見IKONOS遙感影像的精度遠遠高于全國土地調查最小圖斑面積精度的要求，完全可以用于土地調查。但是隨著遙感精度的提高，作者認為國家關于最小上圖圖斑面積的標準應該與時俱進，應該隨著測繪技術的發展和遙感影像空間分辨率的提高而提高。而具體最小上圖圖斑面積多大才算合適，牽涉到人眼分辨率、地圖負載量、地類權重等因素，需要進一步詳細研究。

［1］張志龍.基于遙感圖像的重要目標特征提取與識別方法研究［D］.湖南:國防科學技術大學研究生院，2005.

［2］李樹偉.城市總體規劃動態監測研究［D］.北京:北京林業大學，2008.

［3］趙霞.新鄉市文化資源轉為旅游經濟的對策研究［J］.河南機電高等專科學校學報，2008，4(3):57～59.

［4］齊義娜.面對對象的高分辨率遙感影像信息提取與尺度效應分析［D］.吉林:東北師范大學，2009.

［5］燕琴，張繼賢，孫曉霞.IKONOS數據在土地利用動態監測中的應用方法研究［J］.測繪科學，2002，27(2):40～42.

［6］王珂.基于SPOT5影像的1:1萬土地利用更新調查面積精度研究［C］.第二屆全國國土資源遙感技術應用交流會，2006.74 ～80.

［7］丁曉東，徐豪，俞志強等.應用SPOT5影像進行農居點調查的可行性研究［J］.浙江大學學報(農業與生命科學版)，2008，34(1):114 ～118.