地理國情監測自動化提取專題地類圖斑要素的研究與應用

王開陽

(遼寧省地理國情監測中心，遼寧沈陽 110034)

近年來，隨著高分辨率遙感影像與測繪信息化技術的飛速發展，以及地理國情監測工作的逐年推進，積累了各類信息豐富高分辨率遙感影像，如高分二號、北京二號等。傳統的依靠人工提取地物信息的工作方式已經不能滿足項目進度需求。

其中，在2020年遼寧省地理國情監測項目中，國家實施方案與技術方案進行調整與細化，除監測的地表覆蓋變化和國情要素更新外，在此基礎上，新增加了樹冠與水體專題圖層采集，按照要求，傳統作業模式是人工提取地物信息，經過前期實驗區試點，發現圖斑形狀不規則，人工采集工作量較大，無法按工期要求完成任務。因此，項目研究通過高分辨率遙感影像光譜特征、幾何特征等指標對其自動化提取，解決實際工作量較大問題，確保項目按期完成。

一、研究的內容與要求

按照2020年遼寧省地理國情監測實施方案中要求，首先是對房屋建筑區內的（0521、0522、0511和0512）達到指標最少上圖面積200平方米的樹冠覆蓋投影面進行采集，采集的圖斑CC碼采用綠化林地編碼，存儲在 V_LCRT 數據圖層，(對小于100平方米的細碎圖斑或細小空洞根據情況進行融合或刪除)，然后是地表水的采集要求，按照符合時效性的影像實際水面覆蓋范圍采集，提取水面范圍圖斑，存儲在 V_LCRW 數據圖層。影像無法覆蓋存在漏洞區域的可在地表覆蓋基礎數據庫中提取水面圖斑對其補充更新。

二、研究的路線和方法

1.數據準備

試驗區使用的監測矢量數據是大連市地理國情監測數據中的地表覆蓋中的房屋建筑區和水域數據，用來制作緩沖區數據。大連市范圍內高分辨率影像數據及地理國情監測國情要素數據，用來空三糾正監測衛星遙感影像。高分二號0.8米分辨率衛星遙感影像，包含紅、綠、藍、近紅外4個波段，每波段16比特，用來提取專題水體和樹冠數據。

面向對象分類一般分影像分割、特征提取和分類。本文從生產實踐的角度，逐步驗證了面向對象的遙感影像分割技術的在地理國情監測專題數據提取中的顯著優勢。

采用簡譯軟件進行遙感影像的自動化解譯專題數據提取，其作業流程包括數據預處理、影像分割、對象特征計算、特征提取和對象分類等步驟。

2.預處理

采用常規的影像處理軟件，加載影像控制源和地理國情監測矢量數據等，對獲取的原始遙感影像進行幾何校正、區域網平差、投影變換、影像增強等數據預處理工作。

在ArcGIS軟件中，提取地理國情監測數據中的地表覆蓋的水體和房屋建筑區矢量圖斑數據，向外擴5-10米半徑，用于制作區域緩沖區數據。

3.影像分割

影像分割是基于同質性或異質性準則將一幅圖像劃分為若干有意義的子區域的過程。一般采用多尺度分割方法，根據一定的規則，首先將位置相鄰、屬性相似的多個像素合并成一個小對象，然后增大尺度，將小對象合并成更大的對象，每次計算對象的異質度，相鄰對象合并的原則是使異質度增長最小，直到超過了設置的閾值。

影像分割出的區域需要滿足以下三個條件：一是區域中影像的所有像元類別需要滿足其相似性，如灰度、色彩、紋理等，且任意兩點之間連通；二是相鄰影像區域的像元特征在區域邊界處具有顯著差異性或不連續性；三是區域邊界規整且能夠保證邊緣的空間定位精度。

加載原始4波段16bit遙感影像和帶緩沖區的水體和樹冠矢量數據，只分割提取緩沖區內的影像數據，這樣可以加快數據分割速度，同時又不影響水體和樹冠的提取精度。

遙感影像分割的分割尺度和歸并尺度范圍均為0~100%，分割尺度值越大分割越細，對影像進行歸并需選擇合適的歸并尺寸，要先確定歸并尺度和分割尺度的范圍。分割后影像破碎化程度越高;歸并尺度值越大，歸并后得到的對象數量越少，內部同質性越低。歸并尺度一般依據歸并的目視效果反復實驗，以確定最佳組合。

4.對象特征計算

完成影像的分割和歸并后，計算對象的光譜、紋理、色彩空間與波段比等空間屬性，光譜屬性可計算對象各波段上的像元灰度值的均值和標準差;空間屬性可計算對象的幾何特征(如長度、面積等);紋理計算像元灰度值變化范圍，采用合適的計算對象和參數定義的特征空間，是面向對象分類的關鍵技術問題。

5.特征選取與對象分類

為了更好和有效地實現分類識別，對其通過計算影像對象特征，實現特征集構建，并對特征集進行特征提取，實現遙感影像的分類。采用對象訓練樣本選取方法提取經過定義和計算的屬性特征，并以此來建立判別規則。與監督分類方法不同，面向對象提取的樣本是一個個經過分割和重新定義的"對象"，對象與對象之間的形狀、大小、數量相互差異很大。

利用衛星高分二號原始影像上經過取樣和訓練樹冠、水域像素，區分非水域、非樹冠像素，產生了含有水域和樹冠像素值概率的影像實例。

提取水體和樹冠專題圖斑數據完成后，在軟件中初步對結果進行平滑導出，消滅大量像素級鋸齒狀邊界。

6.人工編輯

通過以上操作，專題圖斑數據還存在部分不規則的鋸齒狀邊界，以及超出指標范圍的圖斑數據，需要人工干預。在數據生產階段，采用ArcGIS軟件，疊加提取的水體、樹冠專題圖層數據，按中心城區100平方米的指標，下浮動到50平方米，參考遙感影像，對水體、樹冠專題圖斑進行面域的合并和刪除，修改鋸齒狀的邊界范圍。

三、結束語

結果表明，提取的水體和樹冠的一致性比率達90%以上，其在專題數據的自動化解譯中的實際應用高效快捷，極大地減少了人工采集工作量，提高了日常生產效率，生產的數據成果能夠滿足地理國情監測中的數據指標要求。也將在大連市的實際生產中的技術路線和得到寶貴經驗，逐步推廣到撫順、盤錦等多個水體、樹冠覆蓋度高的地級市區，高效提取工作提供了一定的技術和理論參考價值。