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淺談SPOT遙感技術在黑龍江省森林資源調查中的應用

2010-12-31 00:00:00沙慶益
China’s foreign Trade 2010年14期

[摘 要]文章介紹了衛星遙感技術,結合地面調查在我省森林資源調查中應用。

[關鍵詞]衛星遙感技術 森林資源調查影像特征 解譯

1 意義

林業是國家的基礎產業,兼有生態和經濟兩大效能,我省是森林資源大省,近些年實施了國家的森林資源分類經營、退耕還林、三北防護林工程等林業六大工程,取得了明顯的成效,生態公益林補償資金已經得到落實。獲取準確的森林資源信息,是進行森林資源監測和提高森林經營管理水平的重要環節。近年來,遙感信息的獲取技術得到了飛快的發展,各種面向復雜背景的平臺,多時相、多光譜和高分辨率的衛星遙感數據大量涌現,為方便、快捷、準確地獲取森林資源信息提供可能,并為提高森林資源調查精度、降低調查成本和勞動強度提供了現實的可能性。

2 遙感與森林資源調查

遙感是一種以應用物理手段、數學方法和地理學規律等為基礎的綜合性探測技術,是一門先進而有效的資源與環境信息獲取技術。遙感信息具有宏觀、動態、快速、多源等特點,在我國林業中特別是森林資源監測與管理中起到了重要作用。特別是近幾年內我省森林資源清查利用遙感技術并結合現地調查,使國家和有關部門及時掌握看我省森林資源變化情況。森林資源根據調查目的、空間尺度、調查內容、技術方法等的不同,我國森林資源調查包括國家森林資源清查、森林資源規劃設計調查、森林作業設計調查、年度森林資源專項調查、專業調查。國家森林賢源清查、森林資源規劃調查、森林作業設計調查構成了中國森林資源調查體系的主體,三種調查的對象、目的、精度要求、調查方法不同,相互不可缺少或代替,又相互補充。另外,鑒于森林資源管理所涉及的內容極其廣泛,按照調查目的、任務內容等的不同,年度森林資源專項調查和專業調查是對森林資源調查體系主體的有效補充,并與一類調查、二類調查和三類調查共同構成中國森林資源調查體系。

3 工作方法

近年來,地球科學由于航空、航天技術的發展,進入了嶄新的天地,遙感技術的發展為各種地學應用提供了新的數據來源和探索地球的方式。現今我們可方便獲取SPOT、TM、IKONOS、QUICKBmD、RADARSAT以及我國的資源一號衛星發送的衛星遙感數據。這些衛星數據其全色波段分辨率從15-0.61m,還有信息豐富的多光譜數據。這些衛星數據已被應用在林業與生態環境建設中,并取得了大量的成果。

3.1 遙感影像的處理:由于區域背景反射率和地物間反射率差別不大,原始圖像模糊不清,直接可識別的地類信息也較少,不利于圖像解譯,因此必須進行圖像處理。我省森林資源調查中主要采用的遙感數據是SPOT5。

影像幾何糾正:將SPOT遙感影像與1:50000地形圖上的特征點配準,選擇克拉夫斯基橢球和橫軸墨卡投影,選擇足夠數量均勻分布的控制點,應用二次多項式進行幾何校正。經幾何校正的SPOT,只需少量的控制點就可以配準。幾何配準是遙感影像融合中關鍵的一步。幾何配準的精度直接影響融合影像的空間分辨和清晰度。應將配準誤差控制在0.5個像元之內。

SPOT影像的融合:圖像融合是一種通過高級影像處理來復合多源遙感影像的技術,用特定的算法將兩個或多個不同影像合并起來,生成新的圖像。具體目標在于提高圖像空間分辨率、改善圖像幾何精度、增強特征顯示能力、改善分類精度、提供變化預測能力、替代或修補圖像數據的缺陷等。在遙感影像處理軟件中,應用圖像融合功能進行SP07數據融合。一般有三種算法可供選擇:PrincipalComponent、Multiplicative和Brovery 7rans-form。利用此功能可方便實現SP07數據融合。

3.2 遙感影像解譯標志的建立:由于衛星影像圖采用的是假彩色合成,賦予各種地物的特征(主要是色彩)與其實際并不相符,并且由于受物候期等因素的影響,同一地區的相同地物,其影像特征也不同,因此,建立具有較全面代表性的目視判讀標志,是提高調查成果質量的關鍵所在。在建立目視判讀標志前,我們首先對調查區域衛星影像圖的特征進行初步分析,結合實際,熟悉圖像上各種地物的色調、光澤、紋理、結構、形狀及分布等特征,在此基礎上,根據調查區域的大小和影像圖物候期的不同,選擇若干條實地踏查路線,使得這些路線盡可能地包括該區域所有的地類和森林類型;然后沿著預定路線到野外進行實地踏查,同時填寫目視判讀標志表,調查者再仔細觀察調查區域的影像,重點是尋找那些判讀標志表中沒有描述的圖像特征,結合實際掌握的情況或到實地驗證的方法。作出正確的判讀;最后,對,腦時目視判讀標志表進行整理、分析、總結,形成統一標準后,制定正式的目視判讀標志表,明確各地類和森林類型的色調、光澤、形狀、結構、紋理及分布等特征,以此作為圖班區劃的標準。這樣,就保證了室內判讀區劃得以順利進行,提高了工作效率。

3.3 小班區劃和目視解譯:根據建立的判讀標志,對地類和林分類型進行人機交互目視解譯,區劃各類小班。具體做法是在ARCMAP中,以SPOT遙感影像為底圖,結合判讀信息對影像進行小班區劃,生成面狀圖,并編制圖班號。判讀正判率的高低直接關系到整個區域調查成果的可靠性。在目視判讀的過程中充分利用先易后難的原則對遙感圖像上的地物進行分類,在解釋過程中除了利用遙感圖像上的特征外,還利用影像解譯標志和其他輔助信息如地貌、地形和實相等知識識別地物,是簡單也是最傳統的分類技術。對于遙感影像上比較模糊的地類,比如:有時候水田和早地在地塊形狀上很像,便可疊加坡度圖加以區分。一般來說,水田會在25度以下。用材林和經濟林在影像上非常相似,便可利用DEM模型生成坡度、坡向分析與影像圖加以疊加區分。經濟林大部分情況下會出現在向陽面,且坡度不會很大。

4 影像拼接

一個縣需要幾幅衛星影像才能完全覆蓋,為了便于使用,通常要將幾幅衛星影像拼成為一整幅。由于每幅衛星影像在縣內的大小不同,為了減少數據處理量,在拼接前先對影像進行裁切,只保留需要部分,這樣可以加快處理速度,為保證需要部分不被裁去,要準備縣界的矢量數據,用來控制裁切的邊界。每幅衛星影像的掃描的時間不同的,這就存在太陽高度角、大氣輻射量等各種因素的影響,造成各幅影像合成的假彩色的色彩差別很大。如果這樣的影像用于外業調查,就需要分別對每幅影像進行判讀建標,加大了外業工作量。因此需要對影像做直方圖匹配,使一幅影像各個波段的直方圖與另一幅影像的對應波段相似。經過直方圖匹配后合成出來的假彩色也就比較相似了。

另外,由于兩幅影像相接處在配準時會存在一定的誤差,直接拼接出來的影像會有一條明顯的接圖線,影響外業人員的使用。為消除這種情況,通常的方法是繪制一條彎曲的接圖線,并且將影像的重合部分進行羽化處理,以使影像相接部分能夠平滑地過渡。

結論與討論

衛星遙感技術用于森林資源調查,對有林地各地類及非林業用地的判讀區劃較容易,并能獲得較高的正判率。但對于疏林地、未成林造林地、宜林荒地及難利用地等,由于在衛星遙感圖上沒有較直觀的特征,只能根據實際掌握的情況和實地調查進行勾繪;并且在影像面積小于4mm2的塊狀圖班和實際寬度10m以下、長度lkm以下的塊狀圖班很難區劃出來,這些問題及在操作過程中某些人為因素,在一定程度上影響了整個調查成果的精度,還需要進一步研究完善。以后結合更高分辨率和波段種類豐富的遙感影像,充分發揮遙感技術的優勢來進行森林資源調查,為各種森林資源基本類型的分類、組合、評價、進行合理準確的劃分和確定。

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