多源遙感影像及處理方法在城市發展普查中應用的對比研究

陳 慧，王小軍

(國家測繪地理信息局海南基礎地理信息中心，海南 海口 570203)

多源遙感影像及處理方法在城市發展普查中應用的對比研究

陳 慧，王小軍

(國家測繪地理信息局海南基礎地理信息中心，海南 海口 570203)

利用多種遙感影像處理技術從不同分辨率影像中提取城市綠地及城鎮居民地，以同時期航片中對應的地物為基準進行誤差統計。研究結果表明：IKONOS影像利用植被指數提取城市綠地的精度高于其他方法及影像；分辨率越高的影像，提取城鎮居民地的精度越高；IKONOS使用比值變換融合的影像提取城鎮居民地的精度最高，但是處理過程花費時間較長。

城市發展普查；城市綠地；城鎮居民地；影像分類

一、引 言

根據《地理國情監測總體設計》，地理國情監測項目建設任務與內容之一是開展重要地理國情信息普查，利用分辨率優于2.5 m的多源高分辨率遙感影像結合判讀解譯參考信息，采用地理要素自動提取、人機交互解譯等技術手段，按照內業預判、外業調查與核查、內業整理的方法，形成重要地理國情普查成果。

本文使用多源遙感影像及不同的處理方法對海南北部城市開展地理國情信息普查，對城市綠地和城鎮居民地進行分類提取，統計面積誤差并對比結果，分析哪種影像與方法能夠更加高效準確地提取城市綠地或城鎮居民地，為今后其他城市開展地理國情信息普查時如何選擇遙感影像及處理方法提供參考依據。

二、研究區域與研究方法

1.研究區域及數據

項目研究區域為海南省北部地區，由于海南島地處熱帶北緣，屬熱帶季風氣候，因此長夏無冬，植被常年茂密。本項目使用的數據及參數見表1，影像數據均已經過輻射校正和幾何校正，為了提高分類精度，本項目利用2005年1∶1萬地形圖數據作為輔助數據。

2.研究方法

(1)技術流程

本項目技術流程如圖1所示。

表1 項目使用的遙感影像參數

圖1 項目技術流程

(2)遙感影像處理

遙感影像處理主要分為影像預處理與影像分類處理。

影像預處理主要包括影像配準與影像融合。項目將TM影像與SPOT5影像、IKONOS多光譜與IKONOS全色影像分別使用主成分分析、比值變換兩種融合方法進行融合。融合前分別對TM影像與SPOT5影像，以及IKONOS多光譜與IKONOS全色影像進行配準，以分辨率高的影像為參照，運用二次多項式以及最鄰近重采樣法對分辨率低的影像進行幾何配準。為了提高后期分類精度，誤差控制在1個像素以內[1-4]。

影像分類處理主要包括使用植被指數、監督分類與非監督分類方法。從TM影像、TM與SPOT5融合影像、IKONOS多光譜影像，以及IKONOS融合影像中分類提取城市綠地及城鎮居民地[5-7]。本項目使用的植被指數為歸一化植被指數(NDVI)和比值植被指數(RVI)。NDVI與RVI是應用較廣的植被指數，計算公式分別為

式中，Rr是紅色波段反射率；Rnir是近紅外波段反射率；NDVI的取值范圍為[－1，1]，正值表示有植被覆蓋；RVI的值均大于0，大于1的區域表示有植被覆蓋。

本項目提取城市綠地與城鎮居民地所使用的遙感影像及影像處理方法見表2。

表2 提取城市綠地與城鎮居民地所使用的遙感影像及影像處理方法

(3)分類結果誤差統計

對所有監督分類與非監督分類進行分類結果精度評價，即對每個分類結果的植被、水系及城鎮建設用地要素隨機生成100個點，判斷這些點分類是否正確。當植被分類精度達到75%、城鎮建設用地的分類精度達到65%時，對應的遙感影像及處理方法參與分類結果誤差統計。

分類結果誤差統計是從各分類結果中的輪廓清晰、明顯完整、效果較好的植被、水系，以及城鎮建設用地的圖斑與航片中提取同一個圖斑，分別統計面積、計算誤差，定量地對比各影像及處理方法。本項目從所有參與誤差統計的分類結果中均分別選取了25個植被、水系或城鎮建設用地的圖斑，以航片中提取的圖斑的面積為基準，計算各個圖斑的面積誤差，公式為

式中，Aim是衛片提取出的要素面積；Aph是航片提取出的要素面積。統計25個面積誤差的最大誤差、最小誤差以及中誤差(RMSE)，公式為

式中，N＝25。

三、試驗結果與分析

1.城市綠地

各遙感影像及處理方法提取城市綠地圖斑的誤差統計結果對比見表3。

根據表3的結果，研究區域內IKONOS影像提取城市綠地圖斑的誤差統計結果最好。其中誤差統計結果最好的是RVI，中誤差為2.425%；其次是NDVI，中誤差為2.685%，不僅好于IKONOS多光譜影像監督分類(3.221%)和非監督分類方法(3.271%)，也好于IKONOS融合影像的監督分類(2.707%、2.875%)和非監督分類(2.767%、2.967%)。同樣，TM影像提取城市綠地的統計結果也是NDVI(5.024%)與RVI(4.510%)明顯優于監督分類(5.507%)。另外根據表3的結果，在本次項目中無論是TM還是IKONOS，其RVI的提取精度都高于NDVI。

表3 各遙感影像及處理方法提取城市綠地圖斑的誤差統計結果對比表

圖2為不同影像及方法提取同一城市綠地圖斑的對比圖，圖中(b)—(j)與航片對應的城市綠地圖斑面積誤差分別依次為－2.018%、－0.895%、－4.522%、1.03%、1.391%、1.792%、2.632%、2.276%和3.206%。

圖2 不同影像及方法提取同一城市綠地圖斑的結果對比

2.城鎮居民地

各遙感影像及處理方法提取城鎮居民地圖斑的誤差統計結果對比見表4。

根據表4的結果，研究區域內IKONOS融合影像提取城鎮居民地圖斑的誤差統計結果最好。其中，最好的方法是IKONOS比值融合—監督分類(2.700%)；其次是IKONOS比值融合—非監督分類與IKONOS主成分融合-監督分類(分別為2.782%和2.785%)。

表4 各遙感影像及處理方法提取城鎮居民地圖斑的誤差統計結果對比表

由于城鎮居民地在影像上沒有獨特的光譜特性，因此分類方法采用的是監督分類與非監督分類。根據表4結果可知，4 m、2.5 m及1 m分辨率影像的誤差統計結果是依次降低的，即分辨率越高的影像，分類結果的精度越高；但是誤差統計結果降低的幅度依次減少，這是由于城鎮居民地的信息提取精度隨遙感影像空間分辨率增加的趨勢是有限的，原因主要在于雖然居民地的輪廓清晰性及像元的純凈度都與遙感影像的空間分辨率基本上呈正相關，但是空間分辨率的提高會放大居民地內部結構的細節，從而對居民地的遙感識別與信息提取工作增加一些干擾性的噪聲信息[8]。另外，雖然IKONOS融合影像分辨率高，但數據量大，比起TM與SPOT5融合影像，在融合及分類等處理過程中需要花費更多的時間。

圖3為各影像及方法提取同一房屋圖斑的對比圖，圖中(b)—(i)與航片中對應的房屋圖斑面積誤差分別依次為3.455%、3.002%、－2.252%、－6.508%、3.441%、－0.599%、－2.088%和1.870%。

圖3 不同影像及方法提取同一房屋圖斑的結果對比

根據表3和表4可知，IKONOS 1 m的融合影像，無論是使用比值變換還是主成分分析的融合方法，提取城市綠地或城鎮居民地要素圖斑時，監督分類的統計結果都略好于非監督分類的方法，但是相對于后者，前者在選取訓練樣本時為了保障后期分類的準確性需要消耗大量的時間和精力。

四、結束語

本文以同一時期的TM影像、SPOT5影像以及IKONOS影像為數據源，結合各種遙感影像處理方法，統計研究區域內的各方法分類城市綠地與城鎮居民地要素的誤差。對比分析試驗結果發現：研究區域內IKONOS影像比TM影像與SPOT5影像更適合提取城市綠地，尤其是使用NDVI和RVI，誤差統計結果明顯好于其他影像及方法；IKONOS融合影像提取城鎮居民地的誤差統計結果普遍優于其他影像及方法，其中比值融合結合監督分類的誤差統計結果最低，但是比起TM與SPOT5融合影像，IKONOS融合影像分辨率高，數據量大，處理過程耗費時間最多。

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Comparative Study on Multi-source Remote Sensing Images and Processing Method Applied in Urban Development Census

CHEN Hui，WANG Xiaojun

P237

B

0494-0911(2014)11-0060-04

2013-11-05

陳 慧(1983—)，女，湖北黃陂人，碩士，工程師，研究方向為GIS應用、遙感技術應用、數字城市。

陳慧，王小軍.多源遙感影像及處理方法在城市發展普查中應用的對比研究[J].測繪通報，2014(11)：60-63.

10.13474/j.cnki. 11-2246.2014.0364