QuickBird影像在城市土地利用現狀調查中的應用研究

摘要：以OuickBird衛星影像作為主要數據源，采用主成分分析法對全色和多光譜圖像進行融合，并與其它輔助信息進行綜合分析，通過室內遙感目視解譯，結合野外實地調查驗證，對天津市塘沽區土地利用現狀進行了遙感調查。研究表明：QuickBird提供的高分辨率衛星圖像可以滿足制作大比例尺城市土地利用現狀圖的要求，圖像融合可以充分利用全色圖像的高空間分辨率和多光譜圖像的高光譜分辨率，提高了目視解譯的精度。

關鍵詞：QuiekBird；圖像融合；圖像解譯；土地利用現狀；調查

中圖分類號：S159－3 文獻標識碼：A 文章編號：1006－6500(2008)02－0012－04

土地利用是指人們在社會生產中對作為生產資料的土地的利用方式、程度和效果的總稱，它既是制定國民經濟計劃和宏觀決策的重要基礎資料，也是土地利用總體規劃和日常土地管理的重要依據。隨著城市化進程的加快，各級行政管理部門迫切需要準確及時地監測和分析地表現狀，為城市可持續發展提供決策服務。在常規土地利用現狀調查中，通常用傳統的資料和數據采集方法，耗費大量人力、物力和資金，調查的時間跨度大，影響基礎數據獲取和分析的效率，不能滿足社會快速發展的需要。相對于自然景觀，以多種建筑物、交通網、公共設施、公園等為特征的城市區域，材質多樣(包括混凝土、瀝青、金屬、玻璃、塑料、水、綠地、灌木、樹和土壤等)，空間布局錯綜復雜，變化頻繁，這些特性要求遙感數據必須具有高空間分辨率和高光譜分辨率。城市應用的高精度要求，使正射航空像片在很長時間內成為唯一的遙感來源，隨著商用衛星IKONOS，QuiekBird相繼發射成功，衛星遙感突破了米級空間分辨率的局限，大大縮小了衛星影像與航空像片之間分辨力的差距，使衛星遙感用于城市監測成為可能。

本研究利用多種方法對QuickBird 0.61m全色與2.44m多光譜影像在ERDAS IMAGINE8.7中進行融合，比較融合效果后，從最佳融合方法得到融合影像，參考相關輔助圖件和實地調查資料制訂相應的圖像解譯標志，進行人機交互式解譯分類——進行土地利用類型的專題信息提取，并利用地理信息系統軟件ARCGIS9.0制作土地利用現狀圖。

1 試驗與分析

1.1研究區概況

研究區為天津市塘沽區，位于天津市東部，東臨渤海，地跨海河兩岸，地處環渤海地區中心，介于東經117°29′-117°48′，北緯38°44′～39°12′之間。塘沽區是濱海新區三個行政區之一，地勢低洼平坦，屬暖溫帶季風型大陸氣候。

1.2數據預處理

本研究所用遙感數據為2006年5月的QuickBird影像。全色光影像的地面分辨率為0.6m×0.6m，多光譜影像的地面分辨率為2.4m×2.4m，數據以11bits存儲。其它圖形數據有塘沽區1：1萬地形圖、行政邊界圖、矢量化地形圖。根據1：1萬的地形圖，在全區范圍內均勻選取20個控制點，利用遙感圖像處理軟件ERDAS IMAGINE8.7對圖像進行幾何糾正和波段間相互配準，采用最鄰近法進行重采樣，避免插值引起的光譜退化，完成全色光影像和多光譜影像空間上的配準。同時將多光譜影像上采樣得到像素大小為0.6m×0.6m，與全色光影像尺度一致，坐標系為WGS_1984_UTM_Zone_50N。以增強處理的QuiekBird影像3(紅)、4(綠)、2(藍)波段合成的假彩色圖像，作為研究中解譯的主要信息源。

1.3圖像融合

圖像融合是對不同空間分辨率遙感圖像的融合處理，使處理后的遙感圖像既具有較好的空間分辨率，又具有多光譜特征，從而達到圖像增強的目的。圖像融合分為三個層次：像素級融合、特征級融合和決策級融合，其中像素級融合具有精度高和工作量小的特點，應用最為廣泛，在ER－DAS IMAGINE系統中提供了Principal Component(主成分變換)、Muhiplicative(乘積變換)和BroveyTransform(比值變換)三種圖像融合方法。本研究分別采用這些方法對圖像進行融合，經過比較發現Principal Component方法，是建立在圖像統計特征基礎上的多維線性變換，具有方差信息濃縮、數據量壓縮的作用，可以更準確揭示多波段數據結構內部的遙感信息，以高分辨率數據代替多波段數據變換以后的第一主成分達到融合目的。在視覺上極大地改善了融合圖像目視判讀效果，提高了分辨率，融合圖像目標細部特征更清晰，光譜信息更豐富，灰度范圍增加，信息量有所提高。

1.4土地利用分類系統的建立

根據研究內容、目標以及遙感信息源的特點，以土地資源的利用特征與地表覆蓋特征為主要依據，擬定土地利用分類系統。與國家有關部門制定的土地現狀分類標準相協調統一，其一、二級分類系統的編碼及命名參照國家統一的土地分類系統編碼和命名。具體類別的劃分參照國土資源部2002年8月下發的《全國土地分類》(過渡期間適用)實施；以遙感影像特征為主導因素，劃分類型時應考慮影像特征的可鑒別性；分類系統應盡可能做到類型名稱簡潔，分類標準易定，含義準確，層次清楚；同時在分類上體現塘沽區的地理規律和土地利用特點，服務于塘沽區的土地利用規劃與管理。

采用三級分類系統：第一級分為農用地、建設用地和未利用地三大類型；第二級是在第一級基礎上進一步細化為耕地、園地、林地、牧草地、其他農用地、居民點即獨立工礦用地、交通用地、水利設施用地、未利用土地及其他土地等10個類型；第三級依據塘沽區土地資源的主要利用方式、利用條件、難易程度劃分為灌溉水田、旱地、有林地、灌木、坑塘水面、農田水利用地、城市、建制鎮、農村居民點、獨立工礦用地、鹽田、特殊用地、鐵路用地、公路用地、港口碼頭用地、水庫水面、水工建筑用地、荒草地、河流水面、湖泊水面、葦地、灘涂及其他未利用土地23個類型(見表1)。根據三級類建立一個DBF文件，包含“CODE”和“土地利用”兩個字段，分別與“編號”、“名稱”一一對應。

1.5遙感影像目視解譯

利用QuickBird衛星影像數據開展土地利用現狀調查的技術方法如下：利用遙感、GIS、GPS等技術，以QuickBird衛星影像數據為主要信息源，參照地形圖和原土地利用調查、權屬、用地等資料，以室內圖像目視解譯為主，野外調查為輔。采用ERDAS進行圖象處理，根據校正后遙感圖像的色調，紋理，結構，幾何形狀，分布及所處的地形、地貌、地理位置，通過地面調查，并運用相關資料和圖件，建立不同遙感數據源分類系統的判讀標志，計算機屏幕數字化解譯。由于影像圖中所表現的地物類別比較復雜，目前計算機自動分類技術仍不能達到識別要求，本研究采用人機交互式的目視解譯。

在目視判讀的過程中，可以遵循以下原則進行。

(1)綜合原則：遙感影像的復雜性和宏觀性，決定了遙感圖像解譯的綜合性。對各種解譯標志都要充分利用，不能自發片面的強調個別“典型標志”的作用，將其絕對化，更不能將某種“典型”色調或結構特征與某種地物(植被類型等)等同起來，以免誤判；同時解譯工作中應盡量利用已有的相關資料，如林相圖、土地利用／覆蓋圖、野外調查資源等。

(2)多尺度宏觀原則：在詳細解譯之前，首先對影像總體輪廓和研究區生態概況進行研究，以獲取整個研究區宏觀生態分布類型的正確概念。

(3)先易后難，循序漸進原則：整個遙感圖像目視解譯工作往往比較復雜，反復枯燥，工作量較大，需要有足夠的耐心，可遵循先易后難，循序漸進的原則。

在ARCGIS9.0中以融合后影像作為底圖，建立一個shapefile文件，添加一個字段名為“CODE”的字段，進行屏幕數字化，解譯完之后通過“CODE”字段與DBF文件建立關聯，給shapefile文件添加一個名稱為“土地利用”的字段。再根據野外實地調查結果，修正解譯中的錯誤，進行圖斑綜合、屬性生成等解譯結果后處理，完成影像解譯工作。最后的解譯結果見圖1。

2 結果與討論

隨著遙感技術、衛星技術的發展，遙感技術將成為土地調查的重要手段，高分辨率衛星數據將成為重要的信息源。高分辨率衛星圖像為城市尺度土地覆蓋分類和變化監測提供了新的數據源。QuickBird遙感影像具有現勢性好、空間、時間分辨率高等優點，能及時、準確、快速地反映土地利用變化情況。與傳統的土地調查方法比較，利用高分辨率QuickBird遙感影像調查具有快速、省時、省力等特點，能基本滿足現代土地利用調查的需要。為了充分利用高分辨率全色圖像和多光譜信息，需要選擇合適的圖像融合方法。

在對QuickBird衛星影像進行正射校正時，選取控制點的數量和分布情況是影響校正效果的一個很重要的因素，但我國目前很難提供大比例尺基礎地形圖件，這就成為高分辨率遙感影像在大比例尺土地利用調查中應用的瓶頸。雖然可以采用高精度GPS到野外采取控制點的辦法來解決，但是這樣做產生的成本會很高。因此，編制大比例尺基礎地形圖件就成為測繪部門所面臨的緊迫任務。

OuickBird衛星影像具有廣闊的應用前景，但是價格比較高，在一定程度上制約了大面積應用。OuickBird衛星影像一般數據量都比較大，例如本研究所用塘沽區的QuickBird影像合成后總數據量約為8GB，在對影像進行存儲、融合處理時對計算機的硬件配置的要求比較高，因而數據處理成本也相對比較高。