結合GIS數據和遙感影像的地類圖斑更新研究

夏蘭娣

摘要：隨著科學技術的發展，人們對地理信息的準確度和時效性要求越來越高。結合GIS數據和高分辨率遙感影像的地類圖斑更新研究的方法能夠讓人們對地理信息系統有更好地了解和利用。本文分析了這種方法的應用步驟，以及在運用過程中需要注意的問題，并結合實例分析該方法的應用現狀，提出改進措施。

關鍵詞：GIS數據；遙感影像；地類圖斑；研究

一、結合GIS數據和遙感影像的方法概述

1.1GIS數據與遙感影像簡介

GIS數據是地表特征地貌和地物的符號表達，是實地測量和圖像解譯的結果。GIS數據中包含了幾何位置、豐富的地物類別、屬性等信息。凡是指記錄各種地物電磁波大小的膠片或相片，都稱為遙感影像，在遙感中主要是指航空像片和衛星相片。結合GIS數據與遙感影像來對地類圖斑進行更新研究，不僅能夠快速自動更新，還能提高地類圖斑的準確性。

1.2GIS數據與遙感影像集成分析的優缺點

遙感與GIS集成分析的優點是：（1）變化檢測結果的可靠性增強。GIS數據和遙感影像相結合能夠克服傳感器、大氣條件、獲取圖像時傳感器角度和太陽高度角等因條件不同而對變化檢測結果的影響，能夠提高檢測結果的準確度。（2）能夠結合多源數據分析。用符號表達的GIS數據可以存儲語義和非語義信息，以及不同來源的空間數據。GIS數據還能與不同傳感器類型的影像進行變化檢測分析，特別是在區域尺度上大比例尺變化的檢測。（3）GIS為在高層次上的遙感影像分析提供了可能。GIS數據庫中還隱藏著層次不同的知識，區域中是否有道路等低層次的知識能夠在數據庫中找到，但是空間位置分布規律等深層次知識需要通過學習和計算才能得到，這些特征和知識可以為變化檢測提供先驗知識、引導特征提取、變化檢測，實現能夠互相操作的高層次集成。

雖然遙感影像與GIS可以在特征級以上層次上集成用于變化檢測分析，但目前的方法還主要集中在低層次上。需要提高遙感影像與GIS集成的層次，才能對地類圖斑變化更好地檢測和更新。GIS提供了多源數據、信息集成分析的平臺，這些數據的精度不同，會影響檢測結果。

二、結合GIS數據和遙感影像的地類圖斑更新方法

2.1結合GIS數據和遙感影像的地類圖斑更新方法簡介

結合GIS數據和高分辨率遙感影像的土地利用現狀庫中局部地類圖斑快速更新的方法的介紹如下：這種方法在遙感影像和地類圖斑數據坐標配準套和的前提下，首先利用現有的地類圖斑數據為依據，利用面向對象的影像分析方法對遙感影像進行分類。然后進行布爾判斷來確定變化區域，并且對這些區域進行變化類型的調整。

2.2結合GIS數據和遙感影像的地類圖斑更新的流程

在面向對象影像分類的基礎上，結合GIS數據和遙感影像的地類圖斑更新的流程如下：

（1）預先處理遙感影像。預處理包含幾何校正和空間配準，將影像和需要要更新的GIS數據放在同一坐標系里。（2）通過多尺度分割得到分割像斑，利用GIS數據作為光譜特征、空間特征和幾何特征之外的先驗知識參與層次分類規則的建立，根據分類規則對分割后的像斑進行分類。（3）將分類的像斑導出，然后與需要更新的圖層進行疊加，創建拓撲關系修改面縫隙和面重疊。（4）提取并更新變化區域。

2.3對地類圖斑的更新方法分析

2.3.1影像分割技術。面向對象中的多尺度分割法是通過同質性區域合并策略對單個影像對象的空間關系進行均質性和連通性搜尋，查找在閾值范圍內光譜特征、形狀特征上有著相同或相似的圖像對象，并連接相鄰的相同或相似像素，得到一個同質或均質量像素集，即影像對象。不同影像對象間有明顯的區別屬性，分割后得到的影像對象稱之為像斑。研究表明，在使用多尺度分割法進行分割時，如果選擇的尺度參數越大，其得到的像斑也就大，像斑中包含的雜物也就多，反之，尺度參數小，分割后得到像斑就小，同質性強。然而影像分割結果的好壞會直接影響后續影響的處理和分析，因此分割的尺度需要因處理需求、處理對象而定，如何選取一個合適的分割尺度將是取得一個理想分割結果的關鍵。

2.3.2GIS數據輔助的影像分類。GIS數據輔助的影像分類方法將GIS數據的屬性特征、光譜特征、幾何特征、空間特征納入分類判定規則，若是存在子類型，子類型不僅需要繼承父類型的判定規則，還需要將子類型特有的光譜特征、幾何特征和空間特征增加到判定規則中。分類結果中碎小的圖斑和影子繼承原始地類圖斑的地類屬性，然后對分類結果進行合并。其中異物同譜地類參考原始地類圖斑的地類屬性進行類型劃分。

2.3.3識別變化區及圖斑更新。導出影像分類的矢量結果，與原始地類圖斑矢量數據疊加，計算兩個圖層間的幾何交集，使這些交集同時獲得它們在這兩個圖層中的地類屬性。然后，通過使用布爾“與”判斷來確定變化區。具體判斷方法為：若原始地類圖斑中地類名稱字段的內容與現狀地類圖斑中地類名稱字段的內容相同時，則布爾值為1，判定為未變化區；反之若布爾值為0，判定為變化區。通過使用上述方法，根據字段內容的統計結果，來查看變化區。最后，將上一步識別出的變化區作為更新圖層，并與原始地類圖斑層進行疊加，計算所需更新的幾何交集，對于確定的地類直接更替原始地類名稱完成更新，對于不確定的地類標識出待考察后更新。

結論：GIS數據和高分辨率遙感影像相結合的技術用于地類圖斑更新有方便、準確的優勢，現在世界上很多國家對這方面技術都進行了相應的研究，GIS數據和遙感影像相結合的技術也得到了廣泛的運用，但是仍然有很多需要改進的地方，如何科學的確定分割尺度、各光譜參與分割的權重以及分級分割的設置、如何快速準確地選取分類規則中的閾值等問題還沒有得到很好地解決。