遙感影像技術(shù)在農(nóng)田保護(hù)方面的應(yīng)用

譚盛輝 梁小清

摘 要：進(jìn)行農(nóng)村耕地保護(hù)調(diào)查，開(kāi)展農(nóng)村產(chǎn)權(quán)改革，查清土地利用現(xiàn)狀，掌握城鄉(xiāng)土地利用潛力和未利用狀況，是統(tǒng)籌城鄉(xiāng)用地、促進(jìn)土地節(jié)約集約用地的基礎(chǔ)。衛(wèi)星遙感技術(shù)在城市規(guī)劃和國(guó)土資源管理上的應(yīng)用，將帶動(dòng)城市規(guī)劃和國(guó)土資源管理方式的變革。人們已經(jīng)越來(lái)越多的將遙感技術(shù)應(yīng)用到國(guó)土資源管理當(dāng)中，利用遙感影像開(kāi)展耕地保護(hù)調(diào)查及衛(wèi)片執(zhí)法，是當(dāng)前國(guó)土部門(mén)重點(diǎn)開(kāi)展的項(xiàng)目之一。本文介紹以遙感技術(shù)為手段，根據(jù)遙感影像提取的信息開(kāi)展耕地保護(hù)來(lái)介紹遙感技術(shù)在國(guó)土資源管理部門(mén)一些應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：遙感 ；信息提取； 耕地保護(hù)

中圖分類(lèi)號(hào)：P231 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2015）06（a）-0000-00

耕地保護(hù)的意義是由耕地的重要性所決定的。首先，農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，耕地是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)，工業(yè)特別是輕工業(yè)的原料主要來(lái)源于耕地；其次，耕地是社會(huì)穩(wěn)定的基礎(chǔ)，耕地為農(nóng)村人口提供了主要的生活保障，是城市居民生活資料的主要來(lái)源。我國(guó)是有13億多人口的大國(guó)，人均占有的耕地面積僅1.43畝，只占世界人均耕地的44%，而且隨著人口的不斷增加，人均耕地在未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)還會(huì)進(jìn)一步減少。所以，在我國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，必須采取世界上最嚴(yán)格的措施，對(duì)耕地進(jìn)行特殊保護(hù)，穩(wěn)定一定的耕地面積，不斷提高耕地質(zhì)量。

近年，隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的興起和發(fā)展，人類(lèi)可以獲取的遙感數(shù)據(jù)類(lèi)型越來(lái)越豐富，由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使得遙感影像的處理過(guò)程變得更加簡(jiǎn)單便捷，這進(jìn)一步推動(dòng)了遙感影像數(shù)據(jù)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)中發(fā)揮越來(lái)越大的作用，在多種行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用，其中為城市規(guī)劃和國(guó)土資源管理對(duì)快速、動(dòng)態(tài)、現(xiàn)勢(shì)、精準(zhǔn)的城市土地利用信息需求提供了支持。衛(wèi)星遙感技術(shù)在城市規(guī)劃和國(guó)土資源管理上的應(yīng)用，將帶動(dòng)城市規(guī)劃和國(guó)土資源管理方式的變革。人們已經(jīng)越來(lái)越多的將遙感技術(shù)應(yīng)用到國(guó)土資源管理當(dāng)中，利用遙感影像開(kāi)展耕地保護(hù)調(diào)查及衛(wèi)片執(zhí)法，是當(dāng)前國(guó)土部門(mén)重點(diǎn)開(kāi)展的項(xiàng)目之一。

本文主要介紹了遙感影像的配準(zhǔn)、融合等常規(guī)處理技術(shù)以及影像信息提取技術(shù)在廣西省賀州市農(nóng)村耕地保護(hù)調(diào)查中的應(yīng)用。

1 技術(shù)路線

技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 技術(shù)路線

2 遙感影像的配準(zhǔn)

為了能夠使得提取的數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)相匹配，能夠直接反應(yīng)出影像的地理位置，首先要把新的遙感影像進(jìn)行配準(zhǔn)。本次試驗(yàn)區(qū)域利用2006年第二次土地調(diào)查的數(shù)字正射影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，坐標(biāo)系統(tǒng)為1980西安大地坐標(biāo)系，中央經(jīng)線111°，分別把2009年和2010年的QuickBird影像進(jìn)行配準(zhǔn)。

配準(zhǔn)采用ESRI公司的ERDAS9.2中Data preparation模塊中的Image geimetric correction子模塊，配準(zhǔn)方式采取柵格對(duì)柵格（Raster to Raster）的方式，配準(zhǔn)模型采取多項(xiàng)式變換polynomial。然后在Quickbird影像和基礎(chǔ)影像上選取部分控制點(diǎn)（GCP），在配準(zhǔn)的過(guò)程中，GCP點(diǎn)的選擇是十分重要，工作量也是最大的，控制點(diǎn)分布越均勻，數(shù)量越多，配準(zhǔn)的精度就越高。懸著的控制點(diǎn)應(yīng)該具有固定的特征，不會(huì)隨時(shí)間變化而變化，如城市十字路口和田埂交叉處，并且能在配準(zhǔn)影像和基礎(chǔ)影像上都能清晰的分辨出來(lái)，盡量不要選在地勢(shì)起伏較大的區(qū)域。根據(jù)配準(zhǔn)的總誤差確定配準(zhǔn)精度（RMS）是否合格，當(dāng)RMS在一個(gè)合理的值的時(shí)候，可以輸出配準(zhǔn)影像。輸出配準(zhǔn)影像采用最鄰近像元法，這種方法不引入新的像元值，適合在影像分類(lèi)前使用，有利用植被的分類(lèi)，并且計(jì)算簡(jiǎn)單，速度較快。此時(shí)輸出Quickbird影像就配準(zhǔn)到了與數(shù)字正射影像一致的坐標(biāo)系統(tǒng)下，平面精度如下表1。

表1 影像配準(zhǔn)平面精度統(tǒng)計(jì)表

3 遙感影像的融合

把QuickBird遙感影像的全色波段和多光譜波段分別配準(zhǔn)以后，需要把2個(gè)波段的影像進(jìn)行融合，形成高分辨的彩色遙感影像。快鳥(niǎo)影像的融合同樣在ERDAS9.2中進(jìn)行。利用ERDAS下的分辨率融合工具（Resolution Merge）。通過(guò)幾種融合結(jié)果對(duì)比，不難看出采用乘積變化法融合會(huì)導(dǎo)致邊界發(fā)虛、幾何結(jié)構(gòu)信息丟失和地物波譜特性發(fā)生巨大變化；BROVEY算法清晰度好，但是卻會(huì)造成波譜特性嚴(yán)重衰退；IHS變換融合的影像紋理清楚，清晰度高，具有高亮的特點(diǎn)，但是會(huì)出現(xiàn)噪音，附帶了部分干擾信息，有部分信息丟失；最近鄰采樣法（Nearest Neighbor）容易改變?cè)瓐D像的紋理信息，而后期分類(lèi)信息提取時(shí)紋理特征是重要提取依據(jù)；主成份變換（Principal Component）融合的影像，保留了2副圖高光譜和高空間分辨率的特征，原圖像的高頻信息在融合后細(xì)部特征更加清楚，光譜信息也更加豐富，但是主成分變化后容易產(chǎn)生地物邊界發(fā)虛的現(xiàn)象；綜合考慮了幾種方法產(chǎn)生的結(jié)果，和對(duì)信息提取效果的影像，融合的方式用主成分變換，重采樣方式采取三次卷積內(nèi)插法（Cubic Convolution）。由融合后可以得到彩色的高分辨率遙感影像如圖2。

圖2 不同時(shí)像的衛(wèi)星遙感影像（左邊為較早時(shí)間影像）

4 影像信息提取

利用遙感影像信息提取技術(shù)是對(duì)配準(zhǔn)和融合遙感影像內(nèi)包含的信息進(jìn)行分類(lèi)，通過(guò)對(duì)影像的解譯，對(duì)影像的光譜特性和波譜特性進(jìn)行分析，建立一定的分類(lèi)規(guī)則從而把影像中的植被、水體、建筑、道路等信息提取出來(lái)。從選取的影像圖2可以看出，本實(shí)驗(yàn)區(qū)主要存在上述表格中的幾種地類(lèi)。具體分析實(shí)驗(yàn)區(qū)，影像主要處于基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)，影像主要由耕地構(gòu)成，道路成路網(wǎng)貫穿整個(gè)影像，還有零星的坑塘和成線狀的水渠，該地理位置比較靠近八步區(qū)城區(qū)，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展等問(wèn)題，許多農(nóng)民往城市靠攏，所以把房子、廠礦建在了耕地上，這些房屋部分為沒(méi)通過(guò)合法手續(xù)，也就是我們所說(shuō)的非法建筑。

影像主要由耕地構(gòu)成，耕地是本文研究的主要對(duì)象，耕地保護(hù)的另外一個(gè)主要對(duì)象是破壞耕地的地物，本研究區(qū)域占用耕地的主要是建筑物，本文也是主要針對(duì)農(nóng)用耕地以及建筑物信息的提取。耕地和建筑物在高分辨率遙感影像的特征主要表現(xiàn)為：

（1）光譜特征：耕地的色調(diào)相對(duì)比較均勻，在不同的季節(jié)由于種植農(nóng)作物的品種不同而呈現(xiàn)出不同的色調(diào)，特別是廣西這種南部地區(qū)，農(nóng)作物輪種頻率比較多，可能相同的季節(jié)出現(xiàn)不同的作物，或同種作物處于不同的生長(zhǎng)狀態(tài)。因此。耕地的光譜特性會(huì)因?yàn)闀r(shí)間和地域的不同而不同。建筑物表面灰度分布比較均勻，反映在影像特征參數(shù)上即灰度標(biāo)準(zhǔn)差較小；由于建筑物頂部所使用的才有有所不同，其亮度值差異會(huì)比較大，城市建筑物頂部的灰度均值通常高于背景灰度值。

（2）紋理特性：遙感影像上的細(xì)部結(jié)構(gòu)按照一定的頻率重復(fù)出現(xiàn)構(gòu)成了紋理特征，它是某一種單一特征的組合。本測(cè)區(qū)的主要農(nóng)作物有水田、旱地、甘蔗以及其他一些經(jīng)濟(jì)作物，其紋理特征主要包括光滑的、波形的、斑紋的、線性的以及一些不規(guī)則的紋理。耕地中典型細(xì)部結(jié)構(gòu)主要是農(nóng)作物，農(nóng)田中的農(nóng)作物單個(gè)的看是農(nóng)作物的葉子的形狀、大小、陰影、色調(diào)、圖形分布等，當(dāng)他們按照一定的規(guī)律聚集分布時(shí)，就形成了較為明顯的紋理特征。建筑物的材質(zhì)相對(duì)一致，除了部分少數(shù)民族建筑有明顯特征外，建筑物的紋理都相對(duì)比較平滑。

（3）形狀特征：即耕地的外形和輪廓，實(shí)際中的耕地大部分為比較規(guī)則的多邊形。建筑物的形狀特征包括建筑物屋頂形狀的輪廓線、屋頂輪廓邊緣的夾角、屋頂面積、側(cè)墻棱線等，大部分的建筑物形狀比較規(guī)則。然后建筑物的形狀特征可能會(huì)因?yàn)橛跋衽臄z過(guò)程中因?yàn)楦┭鼋嵌鹊牟煌瑢?dǎo)致建筑物的投影畸變，造成建筑物頂部局部產(chǎn)生幾何形變，對(duì)其形狀特征屬性的保持也有一定影響；建筑物的形狀特征可能還會(huì)因?yàn)橹脖灰约瓣幱暗恼趽醵艿接绊憽?/p>

表 2 地類(lèi)分類(lèi)模糊規(guī)則

x利用影像提取的矢量信息疊加耕地保護(hù)的范圍，利用GIS的疊加分析功能來(lái)判斷耕地是否有變化如圖3。利用遙感影像信息提取技術(shù)是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)判斷影像包含的信息，事后再進(jìn)行實(shí)地核查來(lái)完成耕地保護(hù)調(diào)查。這種技術(shù)適用于大范圍的耕地保護(hù)調(diào)查和監(jiān)控。

圖3 不同時(shí)間影像疊加分析結(jié)果（紅色圖斑為耕地變?yōu)榻ㄖ^(qū)）

5 小結(jié)

進(jìn)行農(nóng)村耕地保護(hù)調(diào)查，開(kāi)展農(nóng)村產(chǎn)權(quán)改革，查清土地利用現(xiàn)狀，掌握城鄉(xiāng)土地利用潛力和未利用狀況，是統(tǒng)籌城鄉(xiāng)用地、促進(jìn)土地節(jié)約集約用地的基礎(chǔ)；是走新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化道路，實(shí)現(xiàn)又好又快發(fā)展，提供準(zhǔn)確用地信息的保證；是貫徹落實(shí)國(guó)務(wù)院深化改革嚴(yán)格土地管理的決定，是提高政府依法行政能力和國(guó)土資源管理水平的需要；是科學(xué)規(guī)劃、合理利用、有效保護(hù)國(guó)土資源和實(shí)施最嚴(yán)格耕地保護(hù)制度的根本手段。

遙感技術(shù)作為一門(mén)迅速崛起的新興科學(xué)技術(shù)，在國(guó)土資源管理中得到了較為廣泛的應(yīng)用，從土地詳查到城鎮(zhèn)地籍調(diào)查以及耕地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，幾乎所有土地管理基礎(chǔ)業(yè)務(wù)都離不開(kāi)遙感技術(shù)的支持，可以講遙感技術(shù)對(duì)國(guó)土資源管理工作的發(fā)展起了巨大的推動(dòng)作用。

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