區域內遙感影像陰影區域石漠化信息缺失的有效處理

摘 要： 遙感影像在多項領域中得到廣泛使用，隨著空間分辨率逐漸提高，影像中的陰影導致區域信息部分丟失問題更加明顯，影響影像質量。針對海量數據，如何檢測并有效處理信息缺失問題對遙感影像應用是有重要價值的。為了全面掌握石漠化空間分布特征，解決遙感影像陰影區域信息缺失問題，以喀斯特石漠化地區為研究對象，借助圖像處理軟件，提出石漠化知識，并在GIS技術下，分析空間變異性特征。研究表明，區域石漠化是指受到多種因素的影響，Krifing插值表明研究區西南部沙漠化最高。研究借助圖像處理軟件為區域石漠化監控評估提供了新的方法。

關鍵詞： 遙感影像； 陰影區域； 信息缺失； 圖像處理

中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）24?0001?03

Effective treatment for missing of stony desertification information in remote sensing image shadow area

YANG Minglong

（College of Land and Resources Engineering， Kunming University of Science and Technology， Kunming 650093， China）

Abstract： The remote sensing image has been widely used in various fields， and with the gradual increasing of spatial resolution， the part information missing problem caused by the shadow area in image becomes more obvious， which affects on the image quality. For the massive data， the way how to detect and effectively deal with the information missing problem has significant value in the application of remote sensing image. To fully grasp the spatial distribution characteristics of the stony desertification， and solve the information missing problem caused by shadow area in remote sensing image， the Karst stony desertification area is taken as the research object， and the stony desertification knowledge is proposed by means of image processing software. The feature of spatial variability is analyzed with GIS technology. The research results show that the stony desertification refers to the influence of various factors. Krifing interpolation shows that the highest stony desertification area is in southwest of the researched area. The research provides a new method for assessment and monitoring of the stony desertification area by means of image processing software.

Keywords： remote sensing image； shadow area； information missing； image processing

0 引 言

石漠化廣泛存在于中國西南巖溶地區，目前已經成為研究熱點話題，遙感技術在石漠化信息提取中發揮重要作用[1]，但是在石漠化評估過程中發現，遙感影像解釋存在較大困難[2]，遙感影像存在大量陰影分布區域，影響石漠化判斷[3]，本文主要以喀斯特環境為例分析遙感影像區域石漠化信息缺失的有效處理。

1 問題提出

在有關石漠化信息提取與空間分布分析中，GIS遙感技術得到廣泛使用，如廣西都安瑤族石漠化分析中，采用數字影像檢測土地石漠化變化，分析石漠化原因并量化不同因子的作用。但是在石漠化評估中，遙感影像翻譯是一個難點問題。在以往分析中，采用空間結構、影像文理特征等增強石漠化信息[4]，也有建立不同石漠化提取模型，剔除非石漠化區域，提高翻譯精度[5]。在該組分析中，以喀斯特環境為例，位于廣西丘陵傾斜斜坡面上，屬于苗嶺山系，地勢形成三級階梯，地質結構復雜，土地資源類型多樣但是分布嚴重不均勻，研究區域為東南部地區，土地主要為林地、梗死以及灌木草叢等，類型比較全面。所使用的數據為2005年3月分析ASTER數據，以及1973年地質矢量數據和DEM數據等。通過遙感影像發現存在大量“月牙型”、“棒型”陰影區域，信息提取誤差很大，如果直接將陰影區域與其他區域等同處理，不符合實際情況，因此借助統計學分析，擬利用Kriging插值技術估計陰影缺失區信息，在此基礎上評估石漠化等級，為土地資源利用提供科學依據。

2 研究方法

利用Landsat5與B4建立石漠化指數模型，提取石漠化信息，并利用整景B5、B3等合成假彩色圖像，訓練分析石漠化指數判斷。裁剪石漠化指數等級，剔除掉陰影部分，分析研究區域石漠化指數空間結構特征[6]，并分析陰影區域石漠化指數。

圖像中的每一個像素點都存在一定的相關性，與空間距離有關，表現出結構性，在本組研究中采用統計學方法，在石漠化指數分類中融入數據反映空間變化。石漠化遙感信息模型直接影響精度測量標準，本文研究中采用增強型植被指數法建立石漠化信息提取模型：Di=DNB5[GB4DNB4GB5，]采用該模型能夠消除遙感期增益影響，但是可能無法充分反映陰影區信息，因此還需要剔除陰影區統計分析石漠化指數。

當前石漠化等級劃分沒有形成明確的標準，根據當地石漠化實際情況，選擇制備覆蓋率以及巖石裸露率作為標準，如表1所示。

表1 石漠化等級分化

巖石裸露是石漠化劃分重要依據之一，遙感影像采用混合像元等密度模型，采用校正后函數表示裸露度，計算公式為：

[Dgj=225Di-DminDmax-Dmin]

采用ENVI軟件進行圖像的采集以及遙感解譯等，采用ARCGISsane 9.2軟件分析半方差函數，采用Excel軟件繪制頻率分布圖。

3 結果與討論

采用ENV 16.0軟件共提取出8萬多個圖像共有像元，其中包括1萬多個陰影區域像元，陰影占據總面積的12%左右，直接影響遙感翻譯精度，因此估算陰影區域石漠化信息至關重要，提出陰影后的圖像保存為SMH.Img格式，如圖1所示。圖像與假色合成圖雙向查詢，石漠化信息提取良好，統計分析圖像石漠化指數，最小值為9，最大值為254，呈現正態分布。

圖1 剔除陰影后區域石漠化指數分布圖

植被線的存在很容易使模型找不到終端單元值，因此采用混合像元到植被距離提取信息。采用分類算法比較容易，考慮到山谷中存在基本農田保護區，不存在石漠化問題，因此采用傳統監督分類區分。設一種植被三維光譜信號為V1，亮植被信號為V2，完全石漠化像元終端單元為V0，石漠化集合指數采用GRI=[dd0，]完全石漠化為1，沒有石漠化為0，MNF空間終端各單元各波段值如圖2所示，得到石漠化集合指數圖如圖3所示。

圖2 MNF空間終端單元各波段值

圖3 石漠化集合指數圖

在ENV 16.0中導出ASCII格式，修改文件代碼，將陰影區域0區設置為無數據區域，導出圖像格式，分析石漠化指數空間結構圖，選擇1個像元大小之后距離計算半方差函數，h=0時，r（h）=0；h>0時，r（h）=0.013 6+0.094 6（1-e3h/R），式中h為之后距離，R為變程。研究區域石漠化是指可以參考指數模型，C0表示塊金效應，[C0C0+C]反映石漠化指數空間相關性的強弱，在其小于25%的情況下，石漠化指數表現出強的空間相關性，25%～75%表示中等相關，大于75%表示無相關性。在研究區域內，指數值在12.56%，結果表明石漠化指數與空間存在強烈相關性，石漠化指數受到氣候、地形等因素的影響。

利用半方差函數模型進行空間插值，得到石漠化預測空間分布，交叉驗證石漠化指數和Kriging預測值，相關系數在0.955 6，接近直線，表明所分析的石漠化具有較高的預測精度，石漠化指數預測石漠化區域主要集中在西南部和東南部，西北部石漠化指數偏低。

利用整景影響建立多個石漠化訓練區，得到石漠化指數最大值和最小值，計算研究區域巖石裸露度，為方便分析，采用不同處理方式對石漠化指數圖進行分析，忽略陰影部分的影響，統計各個石漠化等級面積和比例，如表2所示。

表2 各類石漠化等級面積

由表2可以得出結論，在不同處理方式下，石漠化等級存在較大差異，a處理方式下石漠化面積最大，也就是Kriging估計石漠化比例最大，而影響石漠化地類比例只有17.20%，少了幾個百分點。

從石漠化等級分布進行分析，a處理方式石漠化等級分布面積呈現減少趨勢，因此可以認為遙感翻譯中采用直接忽略陰影的做法不可靠，會降低石漠化分布面積。

在實際分析中，研究區域的陰影主要集中在北部地區，考慮到光照和降雨的影響，背陰區域植被覆蓋不高，石漠化等級會更高。但是在山體陰影影響下，遙感光譜特征模糊，導致信息的丟失，因此石漠化檢測中需要合理評級陰影區域石漠化情況。

4 結 語

綜上所述，利用統計學方法，Kriging差值評估陰影信息缺失石漠化問題，得到很好的效果，石漠化指數空間結構分析表明，石漠化指數與自然呈現強相關性，西南部輕度石漠化，陰陽區域缺失信息不大，管理效果較高，采用Kriging差值評估彌補缺失信息具有使用價值。

參考文獻

[1] 劉輝.基于改進陰影指數的福州市主城區建筑容積率提取[J].武漢大學學報：信息科學版，2014（10）：1241?1247.

[2] 何駿.遙感影像數據管理方案探索與實現[J].現代電子技術，2012，35（20）：134?136.

[3] 句龍，袁艷，曹世翔.遙感影像配準方法的研究和應用[J].現代電子技術，2011，34（4）：87?90.

[4] 郭海祥，安裕倫.基于中高分辨率遙感影像的石漠化治理工程監測：以普安縣地泗河小流域為例[J].貴州師范大學學報：自然科學版，2013，31（1）：7?10.

[5] 楊奇勇，蔣忠誠，羅為群，等.巖溶區峰叢洼地山體陰影區域植被指數隨機模擬[J].農業機械學報，2013，44（5）：232?236.

[6] 陳錟.高空間分辨率遙感影像中建筑物陰影的處理研究[D].成都：西南交通大學，2014.