基于不同尺度遙感影像的焦作市建成區(qū)信息提取與分析

張萍1 王新闖2 李敏敏3 劉思遠(yuǎn)

（1.河南省基礎(chǔ)地理信息中心，河南 鄭州 450003；2.河南理工大學(xué)，河南 焦作 454000；3.河南省科源測繪中心，河南 鄭州 450003；4.河南省遙感測繪院，河南 鄭州 450003）

1 引言

尺度是一個在各領(lǐng)域中廣泛使用的專業(yè)術(shù)語。從遙感角度來看，尺度是從天空測量地球的空間量度范圍（空間尺度）、時間量度間隔（時間尺度）與光譜量度寬度（光譜尺度），其中空間尺度多被看作遙感影像的分辨率[1]。在遙感研究范圍內(nèi)，尺度問題的研究重點就是遙感影像的分辨率[2]。

多尺度是遙感信息的一個基本特征。現(xiàn)有的遙感數(shù)據(jù)可以從多個空間尺度進(jìn)行對地遙感觀測。不同空間分辨率的遙感數(shù)據(jù)所包含地表信息的詳盡程度不同。研究遙感信息提取中的尺度問題，有助于在遙感應(yīng)用中選擇合適的空間分辨率，降低信息提取的不確定性，減少數(shù)據(jù)選擇的盲目性[3]，有利于綜合利用多尺度信息，讓遙感數(shù)據(jù)更好地投入生產(chǎn)，有助于利用現(xiàn)有遙感數(shù)據(jù)資源進(jìn)行科學(xué)研究和實際應(yīng)用。

2 研究目標(biāo)和技術(shù)路線

本文的研究目標(biāo)是利用兩種不同空間尺度下的遙感影像，即空間分辨率為30 m的Landsat-5 TM影像，成像時間為2009年6月25日，以及空間分辨率為1 km的SPOT-VGT影像（東南亞地區(qū)SPOT-VGT S10 NDVI數(shù)據(jù)），成像時間為2009年6月21日，對焦作市城區(qū)土地利用進(jìn)行分類，并提取出焦作市建成區(qū)的面積，比較不同尺度下的信息提取精度。技術(shù)路線如圖1所示。

3 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理

遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括輻射校正、幾何校正、格式轉(zhuǎn)換、投影變換、彩色合成、研究區(qū)裁剪等。由于此次所獲取的遙感影像均已做過輻射校正和幾何正射校正,因此只需進(jìn)行校正之后的預(yù)處理，采用的圖像處理軟件為ERDAS IMAGINE 9.2。

圖1 技術(shù)路線

3.1 TM影像波段組合

TM影像波段組合有兩個步驟：單波段數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（即將.TIF格式轉(zhuǎn)換為.IMG格式）和多波段數(shù)據(jù)組合。由于TM6波段影像分辨率較低，本文合成TM1-5、7波段，并在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生TM 453假彩色影像，即衛(wèi)星遙感TM波段4（紅）、波段5（綠）、波段3（藍(lán)）數(shù)據(jù)制作所需要的假彩色合成衛(wèi)星影像圖，圖像色彩反差明顯，層次豐富，各類地物的色彩顯示規(guī)律與常規(guī)合成片相似，符合常規(guī)片的目視判讀習(xí)慣。TM 453假彩色影像如圖2所示。

圖2 TM 453假彩色影像

3.2 SPOT-VGT數(shù)據(jù)變換

3.2.1 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

原始SPOT-VGT S10影像數(shù)據(jù)的文件格式是*.HDF，而所使用的圖像處理軟件Erdas的默認(rèn)影像格式是*.IMG，根據(jù)數(shù)據(jù)處理的需要，進(jìn)行了*.HDF—*.TIF—*.IMG的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。

3.2.2 投影變換

原始的S10影像采用可利投影（Plate Carree）和地理坐標(biāo)系（Geographic Lat／Lon），參考橢球采用WGS-84橢球。此次將其投影變換為UTM投影（Universal Transverse Mercator Projection，通用橫軸墨卡托投影），使其與TM影像投影一致。

3.3 影像裁剪

利用焦作市城區(qū)邊界Shape文件，通過由Shape文件生成AOI區(qū)域的方法在Erdas中將焦作市城區(qū)從兩種空間尺度正景遙感影像上裁剪下來。

（1）將Shape文件與要被裁剪的文件同時在Erdas 里加載。

（2）選中Shape文件，在工具欄中AOI→Copy Selection to AOI。同時將Shape文件與要被裁剪的文件在一個Viewer中加載疊加顯示，然后將轉(zhuǎn)換的AOI選中,利用Data Prep中Subset裁剪即可。

4 建成區(qū)信息提取

建成區(qū)信息提取主要通過遙感影像分類實現(xiàn)。遙感影像分類就是利用計算機通過對遙感影像各類地物的光譜信息和空間信息進(jìn)行分析，選擇特征，并用一定的手段將特征空間劃分為互不重疊的子空間，然后將影像中的各個像元劃分到各個子空間去[4]。

遙感圖像的計算機分類和目視判讀技術(shù)，目的一致，但手段不同。前者是利用計算機模擬人類的識別能力，后者把地學(xué)工作人員的專業(yè)知識介入圖像分析中去，是遙感解譯的基本方法[5]。本文采用目視判讀與計算機自動分類相結(jié)合的方法進(jìn)行焦作市建成區(qū)土地利用類型分類。

4.1 圖像判讀

圖像判讀主要是依據(jù)影像的色調(diào)、亮度等信息，與焦作市建成區(qū)實際土地情況進(jìn)行對照，確定地物類別。此次圖像判讀主要是針對TM 453波段合成的假彩色影像圖，將整幅影像劃分為6個類別，作為分類時訓(xùn)練區(qū)的依據(jù)。這6個類別的影像特征如表1所示。

表1 TM影像判讀

4.2 計算機分類

遙感影像的自動識別分類主要是采用決策理論方法，從被識別的模式中，提取出一組反映模式屬性的量測值，稱之為特征，并把模式特征定義在一個特征空間中，進(jìn)而利用決策的原理對特征空間進(jìn)行劃分，以區(qū)分具有不同特征的模式，達(dá)到分類的目的。

4.3 圖像分類方法的選取及分類處理結(jié)果

充分考慮到精度、方法實現(xiàn)難易程度、處理圖像的人力等問題，本文首先選取監(jiān)督分類法對研究區(qū)TM影像進(jìn)行分類，得出研究區(qū)的土地利用情況，精度較高。而SPOT-VGT影像由于分辨率較低，在研究區(qū)進(jìn)行監(jiān)督分類效果很差，本文采用非監(jiān)督分類方法對研究區(qū)SPOT-VGT影像進(jìn)行分類，提取出建成區(qū)。為了避免分類方法不同而產(chǎn)生誤差，本文又對研究區(qū)TM影像進(jìn)行非監(jiān)督分類，提取出建成區(qū)。研究區(qū)TM影像監(jiān)督分類的結(jié)果，由于精度較高，可作為建成區(qū)信息提取的精度評價的基準(zhǔn)。

4.3.1 TM影像監(jiān)督分類

監(jiān)督分類方法已廣泛應(yīng)用到土地利用分類中。該方法最關(guān)鍵的步驟是訓(xùn)練樣本的選取。為了盡可能消除誤差影像，在分類前選擇最佳波段組合，并在反映類別特征較好的圖像上選取訓(xùn)練區(qū)，借助Google衛(wèi)星圖及已有的先驗知識確定訓(xùn)練區(qū)，最大程度地消除分類誤差。本文采用最大似然分類法，對焦作市城區(qū)的TM影像進(jìn)行監(jiān)督分類。結(jié)果如圖3所示。

圖3 TM監(jiān)督分類結(jié)果

其中黑色代表水體，深藍(lán)色代表建筑1，淺藍(lán)色代表建筑2，綠色代表農(nóng)田1，白色代表農(nóng)田2，紅色代表林地。

4.3.2 TM影像和SPOT-VGT影像非監(jiān)督分類

為了客觀評價尺度不同對建成區(qū)信息提取精度的影響，對TM影像和SPOT影像都采用非監(jiān)督自動分類與目視解譯相結(jié)合的“二分法分類”，即對每個像元只做是否為建成區(qū)的判斷。

本文采用ISODATA算法來進(jìn)行非監(jiān)督分類。首先要調(diào)用Erdas系統(tǒng)提供的非監(jiān)督分類方法進(jìn)行初始分類，將初始分類數(shù)設(shè)為20類，并對初始分類結(jié)果進(jìn)行一系列的調(diào)整分析，判斷每類是否為建成區(qū)，然后進(jìn)行分類重編碼，得到最終的分類結(jié)果。TM影像和SPOT-VGT影像分類經(jīng)重編碼，均只分為建成區(qū)與非建成區(qū)，分類結(jié)果如圖4和圖5所示，其中，非建成區(qū)用綠色表示，建成區(qū)用藍(lán)色表示。

5 建成區(qū)提取的尺度效應(yīng)分析

5.1 基于不同分辨率影像的建成區(qū)提取精度評價

兩種影像非監(jiān)督分類精度評定的結(jié)果如表2所示。

表2 非監(jiān)督分類精度評估

結(jié)果顯示：TM影像的信息提取效果明顯好于SPOT-VGT影像，其中依據(jù)TM影像的建成區(qū)的提取精度為90.91%，比SPOT-VGT影像高出29.37個百分點 。

圖4 TM影像建成區(qū)提取結(jié)果

圖5 SPOT-VGT影像建成區(qū)信息提取結(jié)果

5.2 不同分辨率對建成區(qū)面積估計精度的影響

對TM影像進(jìn)行監(jiān)督分類的各地物面積如表3所示。

表3 TM監(jiān)督分類各地物面積(單位：平方公里)

監(jiān)督分類中，將建筑1和建筑2視為建成區(qū)，農(nóng)田1、農(nóng)田2、水體、林地視為非建成區(qū)。各分類方法的面積統(tǒng)計結(jié)果如表4所示。

表4 面積統(tǒng)計結(jié)果(單位：平方公里)

從表中可以看出，同種分類方法下，TM影像提取的建成區(qū)面積誤差比SPOT-VGT影像提取的建成區(qū)面積誤差小；SPOT-VGT影像上焦作市城區(qū)的總面積為137.9385平方公里，比TM影像上焦作市城區(qū)總面積大，這是由于SPOT-VGT影像分辨率低，每個像元面積較大，而邊緣處地物在影像上可能不足一個像元，在影像裁剪時是將整個像元裁剪下來。

6 結(jié)語

利用遙感影像對建成區(qū)信息進(jìn)行提取是遙感應(yīng)用的重要內(nèi)容，也是將遙感技術(shù)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力的需要。本文通過定性分析和定量評價相結(jié)合的方式，對遙感影像空間分辨率不同所導(dǎo)致的建成區(qū)信息提取差異進(jìn)行了研究，根據(jù)對分類結(jié)果圖像的分析及建成區(qū)面積統(tǒng)計的對比，進(jìn)行了信息提取精度評定，得出的研究結(jié)論是：在相同的分類方法下，對于建成區(qū)信息提取精度，空間分辨率高的影像明顯高于空間分辨率低的影像。造成這種現(xiàn)象的原因主要在于，一方面，空間分辨率越高，建成區(qū)的輪廓特征就越清晰，目視解譯時就能更精確地提取出建成區(qū)；另一方面，空間分辨率越高，影像上單個像元對應(yīng)的地面面積越小，特定目標(biāo)地物在影像上出現(xiàn)純凈像元的概率就越大，影像上混合像元數(shù)目大大減小，從而有利于建成區(qū)的信息提取。

[1]呂一河,傅伯杰.生態(tài)學(xué)中的尺度及尺度轉(zhuǎn)換方法[J].生態(tài)學(xué)報,2001.

[2]王紅,趙紅蕊,高勁松.遙感圖像成圖尺度問題初探[J].地礦測繪,2004.

[3]柏延臣,王勁峰.遙感信息的不確定性研究[M].北京:地質(zhì)出版社,2003.

[4]孫家抦.遙感原理與應(yīng)用[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2003.

[5]陳述彭,趙英時.遙感地學(xué)分析[M].北京:測繪出版社,1990.