淺談林業工作中常用的遙感影像及處理要點

駱 欽 鋒

（國家林業局華東林業調查規劃設計院 浙江杭州 310019）

1 遙感影像概況

1.1 遙感影像基本定義及介紹

遙感技術自誕生之日起，應用逐步延伸至我們日常生活的每個角落。1943年德國開始利用航空相片制作各種比例尺的影像地圖。1945年前后美國開始產生影像地圖，我國在20世界70年代開始研制影像地圖。[1] 在日常工作中，我們常常接觸到遙感影像，談及遙感技術及其應用。那么具體是指什么呢？所謂遙感影像，是指紀錄各種地物電磁波數據而生成的各種格式的影像數據，在遙感中主要是指航空影像和衛星影像。目前遙感影像圖無論在農業的土地資源調查，農作物生長狀況及其生態環境的監測，還是在林業的森林資源調查，監測森林病蟲害、沙漠化或是在海洋資源的開發與利用，海洋環境污染監測都有著非常重要的應用。[2]

1.2 遙感影像的四個基本特征

遙感影像有其四個基本的影像特征：空間分辨率、光譜分辨率、輻射分辨率、時間分辨率。通常意義上，我們平時最多談及精度的問題，常常是指空間分辨率（Spatial Resolution），又稱地面分辨率。后者是針對地面而言，指可以識別的最小地面距離或最小目標物的大小。前者是針對遙感器或圖像而言的，指圖像上能夠詳細區分的最小單元的尺寸或大小，或指遙感器區分兩個目標的最小角度或線性距離的度量。它們均反映對兩個非常靠近的目標物的識別、區分能力，有時也稱分辨力或解像力。

光譜分辨率（Spectral Resolution）指遙感器接受目標輻射時能分辨的最小波長間隔。間隔越小，分辨率越高。所選用的波段數量的多少、各波段的波長位置、及波長間隔的大小，這三個因素共同決定光譜分辨率。光譜分辨率越高，專題研究的針對性越強，對物體的識別精度越高，遙感應用分析的效果也就越好。但是，面對大量多波段信息以及它所提供的這些微小的差異，人們要直接地將它們與地物特征聯系起來，綜合解譯是比較困準的，而多波段的數據分析，可以改善識別和提取信息特征的概率和精度。

輻射分辨率（Radiant Resolution）指探測器的靈敏度——遙感器感測元件在接收光譜信號時能分辨的最小輻射度差，或指對兩個不同輻射源的輻射量的分辨能力。一般用灰度的分級數來表示，即最暗——最亮灰度值（亮度值）間分級的數目——量化級數。它對于目標識別是一個很有意義的元素。

時間分辨率（Temporal Resolution）是關于遙感影像間隔時間的一項性能指標。遙感探測器按一定的時間周期重復采集數據，這種重復周期，又稱回歸周期。它是由飛行器的軌道高度、軌道傾角、運行周期、軌道間隔、偏栘系數等參數所決定。這種重復觀測的最小時間間隔稱為時間分辨率。

2 常用遙感影像

2.1 一般遙感影像

目前，常用的中分辨率資源衛星有Landsate TM5、中巴資源衛星；以及常用的高空間分辨率的 Spot5、Rapideye、Alos、QuickBird、WorldviewⅠ、WorldviewⅡ等。高分辨率遙感影像圖信息豐富、成本低、可讀性和可量測性強、客觀真實的反映地理空間狀況，充分表現出遙感影像和地圖的雙重優勢，具有廣闊的發展前景。[3]

Landsate TM5、中巴資源衛星對大區域范圍內的資源變化、國土資源變化、自然或人為災害、環境污染、礦藏勘探有著較大的優勢，但是因為分辨率低，所以在林業遙感判讀中誤判率相較于其他幾種高精度遙感影像高，適合大面積地區的使用，譬如內蒙草原的退化變化以及荒漠化變化的監測等。

其中ALOS因衛星故障已經于2011年4月開始較少使用。QuickBird雖然精度較高，但它一般對城區影像的覆蓋較多較集中，對山區覆蓋較少，而且存檔數據很少，需要提前預定。不僅如此，QuickBird數據費用較高，綜合以上原因，QuickBird數據一般很難大范圍使用，所以在林業項目中使用較少。

2.2 前沿遙感影像

WorldviewⅠ、WorldviewⅡ均為Digitalglobe公司的商業成像衛星系統，被認為是全球分辨率最高、響應最敏捷的商業成像衛星。這兩顆衛星還將具備現代化的地理定位精度能力和極佳的響應能力，能夠快速瞄準要拍攝的目標和有效地進行同軌立體成像。其中WorldviewⅠ為0.5米分辨率。相較于WorldviewⅠ，WorldviewⅡ載有多光譜遙感器不僅將具有 4個業內標準譜段（紅、綠、藍、近紅外），還將包括四個額外譜段（海岸、黃、紅邊和近紅外Ⅱ），能夠提供0.4米全色圖像和1.8米分辨率的多光譜圖像。

需要特別一提的是，WorldviewⅡ提供的四個額外譜段（海岸、黃、紅邊和近紅外Ⅱ）可進行新的彩色波段分析：

（1）海岸波段，這個波段支持植物鑒定和分析，也支持基于葉綠素和滲水的規格參數表的深海探測研究。由于該波段經常受到大氣散射的影響，已經應用于大氣層糾正技術。

（2）黃色波段，過去經常被說成是yellow-ness特征指標，是重要的植物應用波段。該波段將被作為輔助糾正真色度的波段，以符合人類視覺的欣賞習慣。

（3）紅色邊緣波段，輔助分析有關植物生長情況，可以直接反映出植物健康狀況有關信息。

（4）近紅外Ⅱ波段，這個波段部分重疊在NIR 1波段上，但較少受到大氣層的影響。該波段支持植物分析和單位面積內生物數量的研究。

林業工作對遙感影像的植被信息較為關注，以上提及的四個額外譜段能提供較多的植被信息。國外相關機構已經將四個特色譜段應用于前沿科學研究，譬如生物量遙感估測應用等等。美中不足的是，相較于其他類型的遙感影像，WorldviewⅠ，WorldviewⅡ影像費用較高，在質量和技術上領先但價格上不占優勢，不易于大范圍的使用。

2.3 林業工作中應用較多遙感影像

除去以上談及的幾種類型的遙感影像，在工作中較多使用到的是Spot 5和Rapideye這2種遙感影像。

Spot 5是由法國發射的一顆衛星，常規提供2.5米全色影像和10米多光譜影像。SPOT 5衛星影像的專業制圖比例尺為1:25,000，概覽成圖比例尺極限為1:10,000。工作中，我們通常將2.5米全色影像與10米多光譜影像在正射糾正完后進行融合，生成2.5米空間精度的影像用于林業應用。

Rapideye衛星為德國所有的商用衛星，主要性能優勢：大范圍覆蓋、高重訪率、高分辨率、5米的多光譜獲取數據方式，省去了其他種類遙感影像需要全色影像與多光譜影像融合的步驟，這些優點整合在一起，讓RapidEye擁有了空前的優勢。RapidEye是第一顆提供“紅邊” 波段的商業衛星，結合 4個業內標準譜段（紅、綠、藍、近紅外）適用于監測植被狀況和檢測生長異常情況，在林業領域應用中較為有利。

3 遙感影像準備及處理過程

3.1 遙感影像準備

每種遙感衛星對地面覆蓋范圍不同，軌道不同，重訪周期不同，拍攝時間、角度不同等等原因，還常受天氣影響。因此根據實際需要使用的日期，來查詢各景遙感影像是一件頗費周章的工作，一般需要向影像代理公司提前預定。實際工作中往往要求前后兩期遙感影像對比，前后兩期遙感影像對時間上的要求較為苛刻，因而這些工作往往經由熟悉遙感業務的高級技術人員執行。另外，遙感影像的購買、使用、存儲需要考慮到保密工作，這一點也是需要謹慎對待。

工作經驗總結出Spot 5、Rapideye有時因側視角度過大原因，導致某些區域拉伸變形，尤其是高海拔山區部分；影像角度需要提前檢查，側視角度最佳保持在20以下。而較小側視角可以保證鄰近2景影像良好的接邊，并能保證正射糾正后空間位置的準確性。

3.2 遙感影像處理

3.2.1 DOM及DEM數據準備

通常，在條件良好的情況下，工作中使用1∶10000或更高精度的航片或是已經經過處理的高精度衛片作為DOM參考；但也可以使用的是1∶50000或1∶10000地形圖作為參考。在實際工作中，我們往往會遇到DOM參考影像的空間分辨率不一致。在參考選用時，應該按照優先使用高精度DOM參考影像，然后再退而求其次的原則，保證校準的精度。一般地形圖需要通過掃描形成DRG數據，在掃描圖基礎上進行逐公里網定位糾正處理，以達到精確的地理定位。DEM數據一般采用國家標準的1：50000DEM，或采用1∶10000、1∶50000矢量數據生成。DEM覆蓋范圍要大于遙感影像覆蓋范圍，這樣才能保證遙感影像的有效糾正。

3.2.2 影像定位校準及正射糾正

使用常用的遙感影像處理軟件PCI、ERDAS等，對遙感影像進行定位校準。最理想的情況是同類型遙感影像，同時相影像數據的處理。但實際工作往往只能采用不同類型遙感影像聯合使用，譬如有Spot 5、 Rapideye、Landsate TM5三種影像數據，優先校準Spot 5 全色影像，然后是Rapideye，最后Landsate TM5。合理安排順序，優先校準高精度遙感影像，然后再往低精度遙感影像過渡的優先級原則。

一般來說，不同時相的影像數據采用相同的地面控制點進行校準配準。以對應比例尺的地形圖為地理參照進行控制點查找工作。控制點先在高分辨率的圖象上查找，分辨率較低的圖象的控制點參照高分辨率的圖象查找，后期參照前期查找。每景圖像因為所覆蓋范圍不同控制點數量不一致，單重疊部分的控制點應采用同名點。控制點總體殘差控制在規定的范圍（與圖像的空間分辨率和調查精度要求相關）。如果圖象的空間分辨率較高（地面分辨率高于5米），且工作區地形起伏較大，需要采用DEM對圖像進行正射糾正，以減少地形的影響。[4]

3.2.3 遙感影像融合、拉伸、增強處理

針對林業工作中，以植被信息為主，遙感影像通常采用假彩色，以RGB方式融合處理。假彩色針對林業植被的波段特點，能對比明顯的反映出地表植被的變化。融合過程中，有著多種算法，一般多采用Brovey算法。通常，融合時，需要全色影像和多光譜影像。

以ALOS的組合R（4）、G（3）、B（2）為例，為更好顯現植被效果，各通道組合為：

R i4*i5/(i1*0.2+i2*0.8+i3+i4)*3

G i3*i5/(i1*0.2+i2*0.8+i3+i4)*3

B (i1*0.2+i2*0.8)*i5/(i1*0.8+i2*0.2+i3+i4)*3；

使用 Ermapper等處理軟件進行假彩色融合后，對圖象進行增強拉伸處理。因為圖像的多樣性，需要先通過線形拉伸處理再輔以人工調節提亮、增強等工作對細節圖像紋理信息加以強化，以利于判讀人員的判讀與勾繪。完成多景圖象處理之后，對項目內所有圖像進行拼接、鑲嵌、裁切工作。

4 結束語

隨著遙感技術的快速發展，高精度遙感影像以及市場應用的不斷擴大，其價格會隨著影像種類的增加，普及度的提高而下降，從而進一步提升其在各領域的應用。制約 Quickbird和worldviewⅠ、worldviewⅡ等廣泛應用的瓶頸問題得以突破。在使用國外遙感影像資源的同時，也欣喜的看到我國的資源3號衛星即將發射，國產的高精度遙感影像的廣泛使用也是指日可待。在諸多利好消息面前，遙感在人民生產建設中的廣泛應用是可以預期的。我國林業領域應用遙感技術走在其他行業之前，已成功將遙感技術作為一項有效地輔助手段，實際應用效果顯著。而在遙感技術強有力的支撐之下，以傳統外業工作基礎為依托，林業工作能夠得以更為科學地、有效地發展。

[1] 梅安新等.遙感導論[M].高等教育出版社，2001

[2] 周成虎，駱劍成等.遙感影像地學理解與分析[M].科學出版社，2001

[3] 張庸.遙感成像原理與圖像特征[M].北京：地質出版社，1994

[4] 唐可平，林輝等.遙感技術在伐區檢查中的應用.華東森林經理，2009，23（3）