面向國土空間資源的遙感解譯方法和應(yīng)用研究進展

（上海市城市規(guī)劃設(shè)計研究院，上海 200040）

國土空間資源作為國土空間規(guī)劃中重要組成部分，其在空間資源、自然環(huán)境等方面的現(xiàn)狀識別、動態(tài)監(jiān)測、評估與預(yù)警一直是規(guī)劃管理部門在城鎮(zhèn)化進程中持續(xù)關(guān)注的熱點。遙感作為對地觀測綜合性技術(shù)，能夠全方位、高時效獲取目標(biāo)區(qū)域的影像數(shù)據(jù)，并被廣泛應(yīng)用于國土空間資源領(lǐng)域。隨著大數(shù)據(jù)與人工智能為代表的信息技術(shù)的快速發(fā)展，遙感技術(shù)在數(shù)據(jù)獲取、解譯方法和應(yīng)用實踐均實現(xiàn)了跨越式的發(fā)展。這種發(fā)展為城市土地利用調(diào)查與開發(fā)、城市三區(qū)三線劃示等方面規(guī)劃管理領(lǐng)域提供數(shù)據(jù)、成果應(yīng)用與決策支撐。

1 遙感解譯的主要方法

遙感解譯方法是利用傳感器獲取數(shù)據(jù)、通過科學(xué)的解譯方法獲得有用的地物信息。現(xiàn)階段遙感解譯方法主要包括目視解譯、人機交互解譯、基于知識的遙感影像解譯、影像智能解譯（即自動解譯）等。

目視解譯方法是基于人的經(jīng)驗和知識，綜合利用地物特征和解譯標(biāo)志識別目標(biāo)。人機交互解譯是人機交互影像的判讀，以遙感數(shù)字影像為基礎(chǔ)信息源，在相應(yīng)的軟硬環(huán)境工作環(huán)境下，利用計算機高速的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和圖像處理軟件negligence對圖像提取和編輯處理功能，是幫助解譯人員進行遙感影像解譯的一種方法[1]。

人機交互解譯方法的主要特點是實現(xiàn)數(shù)字條件下的影像數(shù)據(jù)解譯，提供與GIS進行復(fù)合地理信息數(shù)據(jù)源綜合判讀的基礎(chǔ)。基于知識的遙感影像解譯，對解譯對象特征知識如光譜、幾何特征等進行獲取、表達、搜索策略、推理機制的總結(jié)，形成模型定量化分析算法，繼而實現(xiàn)圖像信息自動化獲取[2]。

影像智能解譯方法是綜合運用人工智能、圖像理解、生理與心理認知技術(shù)，利用計算機模擬人對遙感影像特征包括色彩、形態(tài)、紋理、位置和布局進行理解，建立遙感圖解模型，對遙感影像中的信息進行分類、提取遙感圖像特征[3]。

2 國土空間資源的遙感解譯方法應(yīng)用研究進展

遙感技術(shù)在國土空間資源領(lǐng)域的應(yīng)用，從類型、數(shù)量、質(zhì)量、分布的靜態(tài)數(shù)據(jù)摸查，逐步發(fā)展為變化過程的動態(tài)數(shù)據(jù)記錄，再到構(gòu)建影響因素模型進行變化趨勢研究與預(yù)測，已經(jīng)形成許多應(yīng)用成熟的遙感解譯方法。隨著遙感影像質(zhì)量的提升，學(xué)者們持續(xù)地在更大的時間和空間范圍內(nèi)應(yīng)用遙感數(shù)據(jù)認識、分析、評估研究對象，通過改進遙感解譯方法，優(yōu)化解譯結(jié)果。

2.1 資源現(xiàn)狀分析

運用遙感技術(shù)調(diào)查土地資源的數(shù)量及分布狀況，是遙感應(yīng)用中啟用最早、研究最多的一項基礎(chǔ)性工作。自1960年起，土地利用覆蓋分類開始通過遙感影像解譯和地面樣地方式采集數(shù)據(jù)。目前全球已形成7套常用土地覆蓋數(shù)據(jù)集，但未達成統(tǒng)一分類系統(tǒng)，仍存在針對性強、普適性弱、無法進行橫向比較的問題[4]。我國于1980年開始應(yīng)用遙感技術(shù)，主要用于全國土地調(diào)查，利用航拍照片和正射影像作為工作底圖對土地資源現(xiàn)狀展開分析。發(fā)展至2017年，第三次全國國土調(diào)查已利用亞米級衛(wèi)星數(shù)據(jù)和2 m級衛(wèi)星數(shù)據(jù)，結(jié)合內(nèi)業(yè)判讀與實地調(diào)繪，開展地類分布及利用狀況的調(diào)查，并形成全覆蓋遙感監(jiān)測與快速更新機制[5]。2019年，宮鵬等[6]運用2018年10 m哨兵遙感數(shù)據(jù)和Open Street Map數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)底圖，結(jié)合珞珈一號夜間燈光數(shù)據(jù)、騰訊移動定位和高德導(dǎo)航興趣點等多源數(shù)據(jù)，以隨機森林算法完成全國范圍內(nèi)地塊尺度的城市土地利用制圖，整體分類精度達到61%。

2.2 資源監(jiān)測評估

在監(jiān)測評估方面，國土空間資源的時空變化與質(zhì)量監(jiān)測是主要應(yīng)用方向，如遙感生態(tài)指數(shù)運用主成分分析，集成綠度、濕度、熱度和干度4個維度指標(biāo)[7]。利用該指數(shù)的技術(shù)方法，諸多學(xué)者以間隔年Landsat遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測區(qū)域的資源演變過程，通過各項指標(biāo)的貢獻度進一步分析對生態(tài)質(zhì)量的影響作用。劉智才等[8]運用此方法觀測到杭州市在1989年、2000年以及2010年期間生態(tài)質(zhì)量變好的區(qū)域主要集中在老城區(qū)，生態(tài)質(zhì)量變差的區(qū)域集中在新建城市副中心，建設(shè)用地的大幅擴張是導(dǎo)致研究區(qū)生態(tài)質(zhì)量下降的最主要因素。楊江燕等[9]觀測到雄安新區(qū)在1995年、2004年以及2015年期間西北和東南部的生態(tài)質(zhì)量總體保持不變，西南部、中部和東北部有較大面積區(qū)域出現(xiàn)生態(tài)環(huán)境惡化，建設(shè)用地擴張和全球氣溫上升對生態(tài)質(zhì)量的影響力度逐漸加大。如上述兩個案例所示，動態(tài)監(jiān)測的案例通常采用比較不同時間節(jié)點的靜態(tài)數(shù)據(jù)來獲取動態(tài)信息。這類偽動態(tài)信息顯著降低變化分析質(zhì)量，無法區(qū)分突變和漸變，難以判斷變化節(jié)點[4]。同步建立動態(tài)庫才能更加有效地保證動態(tài)信息的準確性。杭州市遙感生態(tài)指數(shù)影像如圖1所示，雄安新區(qū)遙感生態(tài)指數(shù)的空間分布如圖2所示。

圖1 杭州市遙感生態(tài)指數(shù)影像

圖2 雄安新區(qū)遙感生態(tài)指數(shù)的空間分布

2.3 資源空間規(guī)劃

空間規(guī)劃主要有三個應(yīng)用方向。（1）通過對觀測對象分類分級，劃定規(guī)劃政策控制線。例如，通過RS、GIS、層次分析法（AHP）等方法，提取高程、土地利用覆蓋、植被覆蓋度三個評價因子為基本指標(biāo)，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，分級賦值，并對主因子進行疊加分析，評價生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能重要的區(qū)域劃定為生態(tài)功能紅線范圍[10]。（2）通過觀測對象的歷史演變進程，預(yù)判未來變化趨勢，為規(guī)劃方案提供數(shù)據(jù)支撐。在國家地理國情監(jiān)測中，通過對自然人文地理要素進行動態(tài)、定量化、空間化檢測，反映各類資源的空間分布及其發(fā)展變化規(guī)律，為空間管控和治理提供科學(xué)依據(jù)[5]。（3）通過分析歷史演變進程中的重要影響因子，對因子相關(guān)要素進行規(guī)劃干預(yù)。例如雄安新區(qū)規(guī)劃通過定量分析地表覆蓋類型與生態(tài)環(huán)境的互動關(guān)系，預(yù)測即將開展的新區(qū)建設(shè)可能對區(qū)域生態(tài)質(zhì)量與熱環(huán)境產(chǎn)生的影響[11]。

2.4 資源空間管理

集成各項遙感解譯成果，搭建基于遙感影像動態(tài)更新和遙感解譯技術(shù)持續(xù)優(yōu)化的應(yīng)用管理平臺。在建設(shè)雄安新區(qū)、打造長江經(jīng)濟帶等重大戰(zhàn)略中，衛(wèi)星遙感即時監(jiān)測監(jiān)管服務(wù)平臺的建設(shè)滿足了“早發(fā)現(xiàn)、早制止”的實時綜合治理需求和生態(tài)修復(fù)工作的及時跟蹤需求[8]。在第三次全國國土調(diào)查和各省市國土空間規(guī)劃編制過程中，各層級的現(xiàn)狀數(shù)據(jù)上報與校核均在“一張圖”平臺中進行，指標(biāo)管控以遙感影像解譯結(jié)果為基礎(chǔ)開展。在不同地域、不同層級的管理應(yīng)用中，同一項遙感解譯方法需根據(jù)地域特征和空間尺度，通過訓(xùn)練和驗證樣本采集步驟，優(yōu)化其中的各項技術(shù)參數(shù)，才能獲得質(zhì)量較高的解譯結(jié)果。

3 結(jié)語

（1）人工智能遙感解譯技術(shù)是未來遙感影像解譯的必然趨勢。首先是在數(shù)據(jù)獲取和存儲層面，通過引進人工智能技術(shù)，優(yōu)化傳感器研發(fā)技術(shù)，提升數(shù)據(jù)庫分布式計算效率，改善數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)層次，全方位改進數(shù)據(jù)獲取與存儲系統(tǒng)，對海量遙感影像數(shù)據(jù)進行采集和管理。其次是在圖像解譯方法優(yōu)化層面，針對傳統(tǒng)圖像解譯方法專注于地物光譜和幾何特征分析為主的不足，人工智能技術(shù)可以提供基于認知科學(xué)、復(fù)雜理論等算法支撐，從更多維度進行圖像理解與分析，從更高維度進行圖像解譯，提高圖像解譯精度。最后是在應(yīng)用領(lǐng)域的拓展。基于獲取海量數(shù)據(jù)和高精度解譯方法的改進，讓遙感在更多元領(lǐng)域的應(yīng)用成為可能，不僅可以對宏觀地物動態(tài)進行更精準的監(jiān)測與預(yù)判，如氣象預(yù)報、地質(zhì)災(zāi)害等，也可以在中微觀地物的三維建模與預(yù)測，如建筑物提取、交通流人流識別等方面進行精準支撐。（2）大尺度空間要素動態(tài)監(jiān)測與評估是國土空間資源領(lǐng)域遙感應(yīng)用的主要方向。通過對國土空間資源領(lǐng)域遙感應(yīng)用的分析，發(fā)現(xiàn)其應(yīng)用主要在兩個層面。首先是對大尺度空間的氣候與國土空間資源變化的監(jiān)測。通過有針對性地對氣象以及山水林田湖等自然要素的動態(tài)監(jiān)測，可為天氣預(yù)報、自然災(zāi)害預(yù)警以及對生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等諸多方面提供影像支撐。其次是人類或總對自然環(huán)境影響監(jiān)測。通過對大型基礎(chǔ)設(shè)施以及城市動態(tài)發(fā)展兩個方面的監(jiān)測，對突發(fā)情況環(huán)境監(jiān)測以及城市發(fā)展與基本農(nóng)田之間的沖突進行督察。（3）國土空間規(guī)劃將成為遙感應(yīng)用的新方向。多規(guī)合一及平臺建設(shè)將國土空間資源對遙感應(yīng)用的訴求進行了整合，也為遙感技術(shù)為國土空間規(guī)劃進行統(tǒng)一應(yīng)用提供了前提。遙感數(shù)據(jù)整合、方法研發(fā)以及專業(yè)應(yīng)用在一個整體項目下進行聯(lián)合應(yīng)用，能進一步發(fā)揮遙感應(yīng)用與規(guī)劃應(yīng)用的融合，推動遙感在規(guī)劃應(yīng)用的進一步發(fā)展。