遙感影像技術在農田保護方面的應用

譚盛輝 梁小清

摘 要：進行農村耕地保護調查，開展農村產權改革，查清土地利用現狀，掌握城鄉土地利用潛力和未利用狀況，是統籌城鄉用地、促進土地節約集約用地的基礎。衛星遙感技術在城市規劃和國土資源管理上的應用，將帶動城市規劃和國土資源管理方式的變革。人們已經越來越多的將遙感技術應用到國土資源管理當中，利用遙感影像開展耕地保護調查及衛片執法，是當前國土部門重點開展的項目之一。本文介紹以遙感技術為手段，根據遙感影像提取的信息開展耕地保護來介紹遙感技術在國土資源管理部門一些應用。

關鍵詞：遙感 ；信息提取； 耕地保護

中圖分類號：P231 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）06（a）-0000-00

耕地保護的意義是由耕地的重要性所決定的。首先，農業是國民經濟的基礎，耕地是農業生產的基礎，工業特別是輕工業的原料主要來源于耕地；其次，耕地是社會穩定的基礎，耕地為農村人口提供了主要的生活保障，是城市居民生活資料的主要來源。我國是有13億多人口的大國，人均占有的耕地面積僅1.43畝，只占世界人均耕地的44%，而且隨著人口的不斷增加，人均耕地在未來相當長的時期內還會進一步減少。所以，在我國未來經濟發展中，必須采取世界上最嚴格的措施，對耕地進行特殊保護，穩定一定的耕地面積，不斷提高耕地質量。

近年，隨著衛星遙感技術的興起和發展，人類可以獲取的遙感數據類型越來越豐富，由于計算機技術的發展，使得遙感影像的處理過程變得更加簡單便捷，這進一步推動了遙感影像數據在國民經濟建設中發揮越來越大的作用，在多種行業中得到了廣泛應用，其中為城市規劃和國土資源管理對快速、動態、現勢、精準的城市土地利用信息需求提供了支持。衛星遙感技術在城市規劃和國土資源管理上的應用，將帶動城市規劃和國土資源管理方式的變革。人們已經越來越多的將遙感技術應用到國土資源管理當中，利用遙感影像開展耕地保護調查及衛片執法，是當前國土部門重點開展的項目之一。

本文主要介紹了遙感影像的配準、融合等常規處理技術以及影像信息提取技術在廣西省賀州市農村耕地保護調查中的應用。

1 技術路線

技術路線如圖1所示。

圖1 技術路線

2 遙感影像的配準

為了能夠使得提取的數據與歷史數據相匹配，能夠直接反應出影像的地理位置，首先要把新的遙感影像進行配準。本次試驗區域利用2006年第二次土地調查的數字正射影像作為基礎數據，坐標系統為1980西安大地坐標系，中央經線111°，分別把2009年和2010年的QuickBird影像進行配準。

配準采用ESRI公司的ERDAS9.2中Data preparation模塊中的Image geimetric correction子模塊，配準方式采取柵格對柵格（Raster to Raster）的方式，配準模型采取多項式變換polynomial。然后在Quickbird影像和基礎影像上選取部分控制點（GCP），在配準的過程中，GCP點的選擇是十分重要，工作量也是最大的，控制點分布越均勻，數量越多，配準的精度就越高。懸著的控制點應該具有固定的特征，不會隨時間變化而變化，如城市十字路口和田埂交叉處，并且能在配準影像和基礎影像上都能清晰的分辨出來，盡量不要選在地勢起伏較大的區域。根據配準的總誤差確定配準精度（RMS）是否合格，當RMS在一個合理的值的時候，可以輸出配準影像。輸出配準影像采用最鄰近像元法，這種方法不引入新的像元值，適合在影像分類前使用，有利用植被的分類，并且計算簡單，速度較快。此時輸出Quickbird影像就配準到了與數字正射影像一致的坐標系統下，平面精度如下表1。

表1 影像配準平面精度統計表

3 遙感影像的融合

把QuickBird遙感影像的全色波段和多光譜波段分別配準以后，需要把2個波段的影像進行融合，形成高分辨的彩色遙感影像。快鳥影像的融合同樣在ERDAS9.2中進行。利用ERDAS下的分辨率融合工具（Resolution Merge）。通過幾種融合結果對比，不難看出采用乘積變化法融合會導致邊界發虛、幾何結構信息丟失和地物波譜特性發生巨大變化；BROVEY算法清晰度好，但是卻會造成波譜特性嚴重衰退；IHS變換融合的影像紋理清楚，清晰度高，具有高亮的特點，但是會出現噪音，附帶了部分干擾信息，有部分信息丟失；最近鄰采樣法（Nearest Neighbor）容易改變原圖像的紋理信息，而后期分類信息提取時紋理特征是重要提取依據；主成份變換（Principal Component）融合的影像，保留了2副圖高光譜和高空間分辨率的特征，原圖像的高頻信息在融合后細部特征更加清楚，光譜信息也更加豐富，但是主成分變化后容易產生地物邊界發虛的現象；綜合考慮了幾種方法產生的結果，和對信息提取效果的影像，融合的方式用主成分變換，重采樣方式采取三次卷積內插法（Cubic Convolution）。由融合后可以得到彩色的高分辨率遙感影像如圖2。

圖2 不同時像的衛星遙感影像（左邊為較早時間影像）

4 影像信息提取

利用遙感影像信息提取技術是對配準和融合遙感影像內包含的信息進行分類，通過對影像的解譯，對影像的光譜特性和波譜特性進行分析，建立一定的分類規則從而把影像中的植被、水體、建筑、道路等信息提取出來。從選取的影像圖2可以看出，本實驗區主要存在上述表格中的幾種地類。具體分析實驗區，影像主要處于基本農田保護區，影像主要由耕地構成，道路成路網貫穿整個影像，還有零星的坑塘和成線狀的水渠，該地理位置比較靠近八步區城區，由于經濟發展等問題，許多農民往城市靠攏，所以把房子、廠礦建在了耕地上，這些房屋部分為沒通過合法手續，也就是我們所說的非法建筑。

影像主要由耕地構成，耕地是本文研究的主要對象，耕地保護的另外一個主要對象是破壞耕地的地物，本研究區域占用耕地的主要是建筑物，本文也是主要針對農用耕地以及建筑物信息的提取。耕地和建筑物在高分辨率遙感影像的特征主要表現為：

（1）光譜特征：耕地的色調相對比較均勻，在不同的季節由于種植農作物的品種不同而呈現出不同的色調，特別是廣西這種南部地區，農作物輪種頻率比較多，可能相同的季節出現不同的作物，或同種作物處于不同的生長狀態。因此。耕地的光譜特性會因為時間和地域的不同而不同。建筑物表面灰度分布比較均勻，反映在影像特征參數上即灰度標準差較小；由于建筑物頂部所使用的才有有所不同，其亮度值差異會比較大，城市建筑物頂部的灰度均值通常高于背景灰度值。

（2）紋理特性：遙感影像上的細部結構按照一定的頻率重復出現構成了紋理特征，它是某一種單一特征的組合。本測區的主要農作物有水田、旱地、甘蔗以及其他一些經濟作物，其紋理特征主要包括光滑的、波形的、斑紋的、線性的以及一些不規則的紋理。耕地中典型細部結構主要是農作物，農田中的農作物單個的看是農作物的葉子的形狀、大小、陰影、色調、圖形分布等，當他們按照一定的規律聚集分布時，就形成了較為明顯的紋理特征。建筑物的材質相對一致，除了部分少數民族建筑有明顯特征外，建筑物的紋理都相對比較平滑。

（3）形狀特征：即耕地的外形和輪廓，實際中的耕地大部分為比較規則的多邊形。建筑物的形狀特征包括建筑物屋頂形狀的輪廓線、屋頂輪廓邊緣的夾角、屋頂面積、側墻棱線等，大部分的建筑物形狀比較規則。然后建筑物的形狀特征可能會因為影像拍攝過程中因為俯仰角度的不同導致建筑物的投影畸變，造成建筑物頂部局部產生幾何形變，對其形狀特征屬性的保持也有一定影響；建筑物的形狀特征可能還會因為植被以及陰影的遮擋而受到影響。

表 2 地類分類模糊規則

x利用影像提取的矢量信息疊加耕地保護的范圍，利用GIS的疊加分析功能來判斷耕地是否有變化如圖3。利用遙感影像信息提取技術是通過計算機來判斷影像包含的信息，事后再進行實地核查來完成耕地保護調查。這種技術適用于大范圍的耕地保護調查和監控。

圖3 不同時間影像疊加分析結果（紅色圖斑為耕地變為建筑區）

5 小結

進行農村耕地保護調查，開展農村產權改革，查清土地利用現狀，掌握城鄉土地利用潛力和未利用狀況，是統籌城鄉用地、促進土地節約集約用地的基礎；是走新型工業化、城鎮化道路，實現又好又快發展，提供準確用地信息的保證；是貫徹落實國務院深化改革嚴格土地管理的決定，是提高政府依法行政能力和國土資源管理水平的需要；是科學規劃、合理利用、有效保護國土資源和實施最嚴格耕地保護制度的根本手段。

遙感技術作為一門迅速崛起的新興科學技術，在國土資源管理中得到了較為廣泛的應用，從土地詳查到城鎮地籍調查以及耕地動態監測，幾乎所有土地管理基礎業務都離不開遙感技術的支持，可以講遙感技術對國土資源管理工作的發展起了巨大的推動作用。

參考文獻

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