基于HJ-1衛星數據的曹妃甸龍島面積計算

龍 強，王 鋒，孟艷靜

（1．唐山市曹妃甸工業區氣象局，河北 唐山 063015）

隨著衛星遙感技術的飛速發展，遙感已經成為大面積作物統計[1]、地域利用[2]、氣象監測[3]等信息提取的有力工具。中等分辨率的MODIS等資料難以滿足較小區域精細化分類的要求。HJ-1 CCD數據分辨率為30 m，2 d過境一次，滿足了一些領域研究和應用的需求[4-6]。為探求曹妃甸龍島在潮汐條件下陸地面積的最大、最小值，本文利用HJ-1 CCD數據進行了遙感調查，以期用低成本為其開發、建設提供客觀、及時、科學的信息。

1 資料和方法

1.1 龍島概況

曹妃甸龍島位于東經 118°41'～118°45'、北緯 39°00'～39°43'之間，距曹妃甸工業區東邊界3海里，居唐山灣三島和曹妃甸之間，地勢平坦，沙灘因海浪、潮汐作用時寬時窄，優越的地理位置和自然條件使其具有廣闊的開發前景。該島呈數字“7”狀，西南-東北走向，為古灤河入海沖積而成。

1.2 資料選取及其處理

1.2.1 衛星遙感數據的選取

龍島面積不大，對衛星資料的分辨率有較高的要求。環境一號衛星（簡稱HJ-1衛星）目前包括A星和B星，軌道高度為650 km，CCD相機每4 d對全球覆蓋一次，波譜范圍覆蓋藍光（0.43～0.52 μm）、綠光（0.52～0.60 μm）、紅光（0.63～0.69 μm）和近紅外（0.76～0.90 μm），星下點分辨率為30 m，可滿足要求。衛星的觀測原理決定了其會受大氣影響，特別是多云天氣形勢，其對地表輻射的阻礙以及自身輻射的干擾都須加考慮，故選取圖像質量≥8的圖像進行處理。

根據潮汐形成原理，一般在每月的農歷初一以及十五、十六的潮汐為大潮，農歷初七、初八或二十二、二十三為小潮。實際上，大、小潮時間并無此嚴格規律，一般會延后一段時間，是海水在流動過程中受到本身粘滯性和海底地形因素的影響造成的。表1列出的潮汐信息出自國家海洋局發布的潮汐表，因其存在一定的誤差以及大、小潮時間的不確定，故在此對大、小潮時間各選取4個時刻，通過對比得到較為準確的結果。

表1 HJ-1衛星數據選取表

1.2.2 衛星遙感數據處理

1）圖像的合成與裁剪。HJ-1衛星CCD影像共4個波段，用ENVI 4.5軟件的合成工具即可得到所需要的彩色圖像。曹妃甸龍島因其面積相對不大，且恰好處于一景內，故無需鑲嵌處理。為了分析方便并減少不確定點對結果的影響，需對影像進行裁剪。

2）分類與修正。曹妃甸龍島處于開發階段，地形種類較為簡單，在監督分類中分為陸地、淺灘、海浪、海水、海霧等5類。監督分類可能存在一定量的偏差，可對照影像圖，采用人工剔除修正。

1.2.3 地面觀測數據

地面觀測數據包括對曹妃甸龍島的地面測繪數據以及歷史資料。

1.3 龍島面積計算

龍島面積即投影圖像中監測區域內被判識為陸地、淺灘（理論上大潮時不存在）所有單個像素面積的總和，本文圖像投影為經緯度投影，先求出單個像元面積?S，即

式中，Lp為緯度方向的距離；Ll為經度方向的距離。經過分類統計可得到陸地、淺灘的像元總數n，于是龍島面積S為：

式中，i為像元的序號。

2 結果與分析

2.1 監督分類可分離性檢驗

以2012-09-30的衛星資料為例進行監督分類，并做可分離性檢驗。理想情況下，大潮時沒有淺灘存在，觀察該天的衛星影像圖發現淺灘區域較小，且其顏色與海霧十分接近，如圖1所示。可分離性檢驗結果為：海霧 [Yellow]2 872 points and 淺灘 [Cyan]1 338 points- 0.442 771 13（該值小于1即要合并），可將二者合并為一類。此外，圖1影像中紅色箭頭所指的西北-東南方向部分為人工堤壩，在計算時不計其面積，光譜分析可知其與海浪十分相近，故將其歸類為海浪，并作適當的人為修正。

2012-09-30衛星影像可分離性檢驗結果如下（Jeffries-Matusita, Transformed Divergence參數最小值）：①海浪 [Blue]269 points and 陸地 [Red]927 points- 1.973 733 08；②海霧 [Yellow]2 995 points and 陸地 [Red]927 points - 1.998 554 00；③海霧 [Yellow]2 995 points and 海水 [Cyan]616 points - 1.999 929 07 ；④陸地 [Red]927 points and 海水 [Cyan]616 points -1.999 989 06；⑤海浪 [Blue]269 points and 海霧 [Yellow]2 995 points-2.000 000 00；⑥海浪 [Blue]269 points and海水 [Cyan]616 points - 2.000 000 00。

按照標準，Jeffries-Matusita, Transformed Divergence參數大于1.9表示分離性較好，越接近2越理想，可見該分離是比較理想的。

2.2 遙感面積估算

按照表1所列數據計算潮汐條件下的龍島面積，以期求得龍島在大潮時的最小面積和小潮時的最大面積。

1）大潮時龍島面積。按照表1的大潮時衛星數據，進行分類、分析統計，可得龍島在漲潮時的最小面積。表2是在接近大潮時計算所得到的龍島面積。由表2可知，龍島在大潮條件下的陸地面積為2.790 9 km2（幾個時相對應面積的最小值）。

表2 大潮時龍島的陸地面積表

2）小潮時龍島面積。由表3可知，龍島在小潮條件下的陸地面積為7.688 7 km2（幾個時相對應面積的最大值）。

表3 小潮時龍島的陸地面積表

2.3 與實際測繪面積的對比

將相關部門提供的地面測繪結果與遙感估算值對比分析表明，地面測繪的大潮龍島面積比遙感估計值小，統計誤差百分率為7.43%；小潮時龍島的地面測繪面積也比遙感面積小，統計誤差百分率為11.64%。可見，衛星遙感對龍島的監測在大潮條件下精度較高，在小潮時因海霧與露出水面海灘的光譜相近，難以精確分離，造成誤差較大。

3 結 語

本文利用多時相HJ-1 CCD數據，以孤立龍島不同區域光譜特征的差異，經過監督分類，提取了龍島在大潮、小潮條件下的陸地面積。經驗證，大潮條件下遙感監測精度較高，小潮條件下誤差較大，總體結果較為理想。

本文所采用方法的不足為：①數據獲取難度較大。雖然曹妃甸龍島地處華北，進入秋冬季，衛星數據受云量影響很小，但因為加入了潮汐時間（大小潮特點）以及衛星定時掃過該區域的時間限制，導致理想的數據難以獲取；②監督分類在區分海霧與露出水面淺灘方面優勢不明顯，這也是直接導致小潮條件下誤差較大的原因之一；③HJ-1 CCD數據本身缺陷也帶來了一定的誤差，其只有4個通道，光譜分辨率較低，也會導致異物同譜[7]。龍島地域簡單，可以通過手動區分、剔除，但如果應用于復雜地區，則會帶來比較大的誤差。

[1]李衛國，李花. HJ-1A衛星遙感影像進行水稻產量分級監測預報研究[J].中國水稻科學, 2010, 24(4): 385-390

[2]易玲，汪瀟，劉斌. HJ-1衛星數據質量及其在土地利用中的應用研究[J].國土資源遙感, 2009, 81(3): 74-77

[3]王中挺，厲青，王橋，等. 利用環境一號衛星數據監測霧分布[J].遙感技術與應用, 2010, 25(3):318-322

[4]劉慶生，劉高煥，黃翀，等. 黃河三角洲自然保護區動態變化遙感監測研究[J].中國農學通報, 2010, 26(16): 376-381

[5]杜鑫，陳雪洋，蒙繼華，等. 基于6S模型的環境星CCD數據大氣校正[J].國土資源遙感, 2010(2): 22-29

[6]邱鳳，陳曉玲，田禮喬，等. HJ-1A/B衛星CCD影像輔助的MODIS水色大氣校正產品質量改進[J].武漢大學學報：信息科學版, 2012, 37(9): 1 083-1 086

[7]丁美花，譚宗琨，李輝，等. 基于HJ-1衛星數據的甘蔗種植面積調查方法探討[J].中國農業氣象, 2012, 33(2): 265-270