淺論地理國情普查地表覆蓋分類技術

摘 "要：本文首先對地表覆蓋概念做出了界定，然后對于地理國情的普查地表分類技術做出了相關的分析，最后對于內容分類的質量檢查的方法做出了技術性概述。

關鍵詞：地理國情;普查;分類;

中圖分類號：G623.45 " " "文獻標識碼：A " " "文章編號：1674-3520（2014）-11-00-01

地理國情是從地理的角度分析、研究和描述國情，以地球表層自然、生物和人文現象的空間變化和它們之間的相互關系、特征等為基本內容。地理國情監測是一項全新的、復雜的工作，開展普查試點是整個項目成功與否的關鍵環節，通過普查試點為全面開展地理國情監測提供基礎和保障。地表覆蓋分類信息反映土地表面覆蓋物的物理組成，是地理國情普查信息的一個重要方面，有著重要的意義。因此，結合地理國情普查項目，研究地理國情普查地表覆蓋分類技術有著比較重要的意義。

一、地表覆蓋概念

地表覆蓋是隨遙感技術發展而出現的一個新概念，其內涵與“土地利用”相關但又不完全相同。地表覆蓋（ Land Cover） 是指自然營造物和人工建筑物所覆蓋的地表諸多要素的綜合體，包括地表植被、土壤、冰川、河流、湖泊、沼澤濕地及各種建筑物，主要側重描述地球表面的自然屬性，具有特定的時間和空間特性。地表覆蓋分類就是對地表覆蓋物按其所具有的各種生物或者物理特征進行分類，而土地利用則側重于按土地的社會屬性，對地表覆蓋物（ 包括已利用和未利用） 進行分類。比如對林地的劃分，前者通常根據林地生態環境的不

同進行劃分，以反映林地所處的生態環境、分布特征及其地帶性分布規律和垂直差異，后者則以利用目的和利用方向不同進行林地劃分。地表覆蓋的變化可引起環境景觀特征的改變，

同時也會對社會經濟、生態系統和水文系統產生很大的影響。進行地表覆蓋變化研究是全球變化研究及現代地學領域的一個核心和熱點。地表覆蓋研究可為模擬地球表層系統環境的形成機理、變化趨勢等提供基礎，也可為土地的合理利用規劃和制定相關可持續發展政策提供重要依據。

二、數據來源

WorldView-2衛星影像是第一次地理國情普查的主要遙感數據源。WorldView-2衛星于2009年10月由美國DigitalGlobal公司發射，可提供0.46m的全色影像和8個波段（包括海岸帶波段、藍

色、綠色、紅色、黃色、紅邊波段及兩個近紅外波段）的2m多光譜影像，與其他影像相比，WorldView-2的空間分辨率更高，多光譜波段更豐富，為用戶提供進行精確變化檢測和制圖的能力。不同的波段能從不同方面反映地物的特性，可用于地物的分類和解譯。第一次地理國情普查項目中主要利用了藍、綠、紅、近紅外4個波段的數據開展地表覆蓋分類。

基于DOM、DEM 和1∶ 50 000 DLG 數據，結合測區的區域特點，采用半自動解譯（ 自動解譯+人工干預） 和人工采集2 種方法進行地表覆蓋數據采集，并制作外業調查底圖; 其次外業利用外業調查工作底圖，對內業無法獲取和不確定的地表覆蓋分類信息進行實地調查，對內業已確定的進行核查，對實地變化了的以及新增地物進行補調; 最后內業再對外業核查與補測的成果進行編輯、修改，形成最終地表覆蓋分類成果數據。

三、分類方法

（一）影像分割與特征選取。影像分割是面向對象遙感影像分類的基礎，分割結果的好壞直接影響最終分類效果。常用的分割算法有基于邊緣的影像分割、標記分水嶺影像分割、分型網絡演化影像分割等。其中，分形網絡演化算法被目前流行的面向對象解譯軟件所采用，并取得較好的分割效果。

（二）自動分類。自動分類即是使用自動分類軟件對正射影像進行自動分割分類。目前主要的自動分類軟件有eCognition，ENVI，Erdas 等，主要是根據作業區域內提取要素特征制作規則集，應用規則集和提取的地表覆蓋分類參考數據進行影像分割。

（三）半自動分類。半自動分類即是自動分類與人工判讀相結合，主要是使用自動分類軟件進行自動分割，采用人工進行分類，邊分割邊分類。人機交互分類軟件一般使用ArcGIS 系列產品進行二次開發。

（四）人工分類。人工分類是最原始的分類方法，即完全通過人工判讀劃定邊界線和附屬性。

四、地表分類檢查方法

成果檢查采用在ArcGIS 9. 3 或4D MapperV2. 5 軟件下自動檢查、人機對比核查及人機交互檢查、人工檢查以及外業實地檢查等方法綜合進行。

空間參考系，檢查坐標系統、高程基準、投影參數是否符合技術要求。

時間精度，檢查使用的影像資料、基礎地理信息數據等原始資料的現勢性是否符合技術設計要求，成果數據的現勢性是否達到普查時點的要求。

位置精度，檢查分類要素邊界幾何位置精度是否符合精度要求，圖斑接邊幾何位置是否正確。

邏輯一致性，檢查數據層命名、數據層屬性項及屬性項定義（ 屬性項的名稱、類型、長度、順序、個數等） 是否符合技術要求，檢查數據拓撲關系的正確性，即數據是否存在多邊形閉合錯誤、相鄰多邊形是否存在縫隙和面重疊等。

采集精度，檢查圖斑邊界與影像的套合、圖斑間幾何位置接邊是否超限。

分類精度，檢查要素分類是否正確，是否按技術要求分到子類，圖斑分類是否有接邊錯誤，有無遺留或多余的圖斑等，檢查要素屬性接邊的一致性。

表征質量，檢查圖斑圖形表達有無幾何異常，如是否存在小的不合理面和面邊界不合理的硬折等。

質量檢查關鍵環節在數據采集的過程中，經常會出現綜合尺度不一致和影像紋理相同而要素性質不一樣的質量問題。

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