GF-1衛星數據在土地利用變更調查遙感監測中的應用

翁 進，曾海波，羅國斌 （湖南省國土資源規劃院，湖南長沙 410007）

高分一號（GF-1）衛星于2013年4月26日12時13分發射，是我國高分辨率對地觀測衛星系統重大專項（簡稱“高分專項”）的第一顆衛星，GF-1衛星的發射有效地緩解了國內高分辨率遙感數據供應不足。GF-1衛星具有高空間分辨率、高時間分辨率、寬覆蓋等特點［1］，其全色數據空間分辨率為2 m，多光譜和寬幅多光譜空間分辨率分別為8、16 m，包括紅、綠、藍、近紅外4個波段。從衛星傳感器參數分析，其全色數據空間分辨率與SPOT5相當，而SPOT5又是土地利用變更調查遙感監測項目主要數據源，此類數據價格昂貴且將我國基礎地理信息長期暴露于國外［2］，不僅增加了經濟成本，同時也造成空間信息安全隱患。因此，研究GF-1衛星數據在遙感監測中的應用，有助于推廣國產遙感衛星數據應用，極大地緩解日常業務所需遙感數據嚴重不足的壓力，減輕對國外商用衛星數據的依賴。

1 數據來源與技術路線

1．1 研究區域 湖南省衡陽縣位于湖南中部偏南、衡陽市西北部，湘江中游，縣境地跨 110°52'～ 112°45'E、26°52'～27°23'N，總面積2 568 km2。衡陽縣地處“衡陽盆地”北沿，東、北西3面峰巒環繞，中部丘陵起伏，地勢由西北向東南傾斜，呈敞口馬蹄形。氣候屬大陸性中亞熱帶季風濕潤氣候，四季分明，熱量充足，年平均氣溫17．8℃，雨季、旱季明顯，年均降水量1 329．4 mm。

1．2 數據源 采用GF-1衛星2C級影像產品作為原始數據，其中包括分辨率為2 m的PAN（高分辨率）數據9景，波譜范圍為0．45～0．90 um;分辨率為8 m的PMS（多光譜）數據9 景，波譜范圍為 0．45 ～0．52、0．52 ～0．59、0．63 ～0．69、0．77 ～0．89 um，數據格式以* ．img格式存儲，具體見表1。

表1 GF-1衛星測試數據清單

1．3 技術路線 該研究技術路線如圖1所示。首先搜集獲取研究區域GF-1衛星原始遙感影像數據和其他相關背景數據并對數據進行預處理，然后結合土地利用變更調查遙感監測的業務流程，分別對各個流程環節（包括原始影像質量、影像糾正、波段配準、數據融合、影像裁剪、DOM制作以及變化信息提取等）進行試驗，以測試GF-1衛星在土地利用變更調查遙感監測中的數據支持能力和適用性，最后對GF-1衛星數據在土地利用變更調查遙感監測中的適用性進行綜合評價。

2 原始影像數據質量評價

2．1 信息量與清晰度

2．1．1 目視評價。GF-1衛星原始數據目視效果見圖2。從目視效果上可以看到，GF-1衛星2 m全色影像數據，建筑物、城市街道等地物清晰可見，地類層次清晰，紋理信息較豐富。但由于成像條件、傳感器等因素的影響，原始影像局部地區存在高亮、掉線、噪聲現象［3］。高亮區域集中在少量建設用地屋頂，噪聲則主要分布在大范圍的靜止水面，但是并不影響新增建設用地變化信息的提取。

GF-1衛星8 m多光譜數據波段范圍覆蓋紅、綠、藍、近紅外4個波段，在目視效果上，其光譜信息比較豐富，目視可分辨率目標較多，其典型地物光譜特征明顯。但是因分辨率低，影像的清晰度較低，紋理邊緣較模糊。

2．1．2 定量評價。選擇平均值、最大值、最小值、標準差、信息熵等指標對測試區全色、多光譜影像進行定量評價，結果見表2。GF-1衛星的全色波段信息熵值、最大值和最小值的差值都比多光譜數據的各個波段大，說明GF-1衛星數據的全色波段信息量較多光譜數據豐富，能夠識別更多的地物信息。

標準差反映數據的離散程度［4］，從表格數據分析，GF-1衛星PMS的波段4，波段范圍的離散程度最高。

2．2 波段匹配特性

2．2．1 目視評價。GF-1衛星8 m、16 m多光譜數據紅、綠、藍、近紅外波段間波段間空間位置偏差非常小，彩色合成影像無重影，可直接進行彩色合成，地理連接多光譜各波段同名點示意見圖3。

2．2．2 定量評價。在2 m全色影像與8 m多光譜影像上均勻分布25個同名地物點，對影像偏移情況進行定量評價，全色影像與多光譜影像的x方向最小偏移量為2．4 m，最大偏移量為14．9 m，平均偏移量為6．9 m，y方向最小偏移量為1．0 m，最大偏移量為15．0 m，平均偏移量為8．2 m。

以上結果說明，GF-1號影像數據PMS和PAN的偏移量較大，不能直接應用于遙感監測之中，在融合之前需要對全色和多光譜數據進行配準。

2．3 多波段數據統計 GF-1衛星數據影像多光譜影像包括紅、綠、藍、近紅外波段，各個波段之間的協方差和相關系數矩陣統計見表3。

由表3可知，GF-1衛星數據Band 1、Band 2、Band 3這3個波段之間的相關系數比較高且差別很小，系數值均在0．9以上，說明3個波段間具有較強的相關性，且在反映光譜信息上具有很強的一致性;Band 4與另3個波段的相關系數均比較低，說明Band 4與Band 1、Band 2、Band 3之間的光譜信息存在較大差異，在后期進行影像融合與真彩色變換時，可利用波段之間的光譜信息差異進行波段重組，以突出更多的光譜信息。

3 影像處理及DOM成果制作

GF-1衛星數據包括2 m全色和8 m多光譜數據，在處理過程中需先對全色數據進行幾何糾正。在圖像處理軟件ERDAS IMAGINE中，以第二次全國土地調查底圖為平面參考，以30 m的ASTGTM數據為高程數據對GF-1衛星全色數據進行正射校正［5］，在每一景數據范圍內選出道路交叉處、堤壩、大型建筑物拐角等較明顯特征地物點為糾正控制點，在每景影像范圍內均勻選擇約50個控制點，利用有理函數模型進行糾正，影像采用雙線性內插法進行重采樣，影像糾正精度控制在2個像素內。

以糾正后的全色數據為參考對PMS進行配準，配準方法采用ERDAS軟件AutoSync功能進行自動配準，選擇Linear Rubber Sheeting模型進行配準，先在整景影像范圍內人工選擇3～5個配準點，再自動產生約500個配準點，去除配準誤差較大的點，保障配準誤差控制在0．5個像素內。

影像融合是為了增加影像的空間分辨率，增強地類邊界的清晰度，提高土地利用類型的識別精度，利用各圖像處理軟件自帶的融合方法難以達到較為理想的真彩色效果，該研究在融合前對綠波段進行了算術平均處理，即將綠波段用綠波段、紅波段、紅外波段的算術平均值代替，之后用PCA的融合方法進行融合，經調色處理達到自然真彩色效果。

影像鑲嵌是將經過糾正、配準、融合影像，拼接成一個完整的DOM成果［6］，測試表明，制作的DOM影像紋理信息清晰，光譜信息豐富，不同地類邊界區分明顯，色調均勻，接近自然真彩色，可以滿足信息提取的要求。

4 土地利用變化信息評價

4．1 信息提取技術流程 土地利用變化信息提取技術流程見圖4。將衡陽縣的前后時相DOM與2012年土地調查數據庫3者套合［7］，對數據庫中“DLBM”屬性為建設用地的圖斑進行不透明設置，對比其余范圍前后兩期影像，按照地物特征，結合數據時相、地域特點、地形地貌、周邊環境等綜合要素進行分析，使用ArcGIS軟件的Effects工具，通過人機交互“拉卷簾”的方法，依據區域影像特征，發現和提取數據庫“建設用地”范圍外新增建設用地圖斑。

4．2 信息提取結果與分析 根據土地利用遙感監測技術方案的要求，對測試區域提取新增建設用地圖斑共411個，新增建設用地圖斑面積分級統計信息見表4。

4．2．1 面積精度分析。面積精度的評定，包含對單個地類圖斑和整個區域總面積的評價［8］。進行矢量數據面積精度誤差分析，對比法是比較常用和實用的方法，該研究也采用這種方法。所謂對比法就是按照圖斑類別，在一定范圍內，抽樣選取一定數量的樣本數據，在此基礎上，利用相應實測數據作為真值，以一定的指標評價樣本數據的誤差，并進行統計分析。

表2 GF-1衛星數據全色與多光譜數據各個波段的數理統計特征值

表3 GF-1多光譜影像各個波段相關系數

表4 新增建設用地圖斑面積分級信息

式中，Zi為圖斑面積相對精度;Ai為內業提取圖斑面積;Bi為實測圖斑面積此次測試以實地測算的圖斑面積作為真值，在相同范圍內，分別在GF-1衛星影像和ZY3影像上提取和量算同位置圖斑的面積，對比分析GF-1衛星數據和ZY3衛星數據提取的圖斑面積精度。

此次精度評價指標為相對面積精度，公式如下:

此次試驗分別在GF-1影像上提取圖斑數量54個，并根據圖斑的面積大小進行歸類，其中33．333 hm2以上圖斑5個，3．333～6．667 hm2圖斑9 個，1．333 ～3．333 hm2圖斑12個，0．333 ～1．333 hm2圖斑 13 個，0．133 ～0．333 hm2圖斑 6個，0．133 hm2以下圖斑9個，計算統計GF-1與實測圖斑面積相對精度，圖斑面積相對最高精度為89．72%，最低精度為72．73%，平均精度為82．59%。以上結果說明:GF-1號影像數據對地物目標識別能力較好，能夠滿足土地變更遙感監測信息提取對面積精度的要求。

4．2．2 屬性精度分析。變化信息的屬性精度與地類判讀精度的方法類似，在衡陽縣范圍內，將GF-1號數據和前時相SPOT5數據套合，抽樣提取新增建設用地以外的一定數量的變化信息圖斑，提取同名位置圖斑并對圖斑的類別進行判讀解譯，以實地調查驗證結果為真值，對GF-1提取的解譯結果進行誤判分析［9］，具體計算公式為:

式中，P為判讀精度;Ai為地類圖斑判讀正確個數;Aj為地類總圖斑個數。

運用以上屬性精度分析方法，統計到GF-1衛星數據屬性判讀精度為87．9% ～92．6%，雖然以上判讀的精度受主觀影響比較大，但是經過反復屬性判別試驗。以上統計分析結果說明:GF-1衛星數據對地物的解譯能力較好，能夠監測到變化信息，可以滿足遙感監測對變化信息監測的屬性精度要求。

4．2．3 最小可識別圖斑。遙感影像的最小圖斑面積是衡量該影像精度的一個重要指標［10］，也體現了影像對地物的識別能力的大小，直接影響到人工解譯地物的準確度。按照遙感監測的技術要求，原始影像分辨率為1．0～2．5 m的數據，最小監測圖斑面積要求為667 m2，在衡陽縣范圍內，提取到可以肉眼識別的圖斑，最小圖斑面積為0．8畝，符合遙感影像分辨率1．0～2．5 m范圍內最小監測圖斑面積要求。

5 GF-1衛星數據系列產品與同級別國外數據對比

通過GF-1衛星不同分辨率數據產品和同級別的國外衛星數據比較，進一步比較GF-1衛星數據對地物的識別能力，對發揮好GF-1衛星數據在遙感監測中的應用，具有重要的意義。

5．1 GF-1與SPOT5數據對比 法國的SPOT5衛星數據包括2．5 m全色和10 m多光譜，多光譜包括紅、綠、近紅外3個波段，融合后的空間分辨率為2．5 m，從第二次土地調查開始在國內土地資源管理用作中應用相當廣泛［11］。而GF-1衛星2 m的全色數據和8 m的多光譜數據，經過融合后空間分辨率為2 m，理論上融合分辨率應優于SPOT5。此次對比采用GF-1衛星2 m與8 m融合結果與SPOT5 2．5 m與10 m多光譜融合結果比較。

對比相同區域的GF-1與SPOT5衛星數據發現（圖5），從空間分辨率分析，無論是全色影像還是融合成果，GF-1衛星據影像可以清晰地識別道路、建筑、河流、水域、山地、平原等地物，尤其是新增建設用地內部與邊緣的信息比SPOT5清晰;從波譜分析，SPOT5缺少藍色波段，其真彩色的藍波段是通過其他3個波段加權求和的結果，與真彩色依然存在一定差異，GF-1波段配置齊全，其融合成果信息豐富，通過與SPOT5融合效果對比發現，在建設用地周圍，建設用地與其他地類邊界更加清晰，色調、紋理差別更大，更容易提取新增建設用地的相關信息。

5．2GF-1與RAPIDEYE衛星數據對比 RAPIDEYE衛星為德國2008年8月發射，空間分辨率為5 m，包括紅、綠、藍、近紅外、紅邊波段共5個波段。憑借其組網的星座，具備日覆蓋范圍達400萬km2以上的能力，在國土資源調查中廣泛使用［12］。該研究主要采用GF-1衛星8 m多光譜與其對比。

從圖6可以看出，與RAPIDEYE相比，GF-1能反映建設用地、林地、耕地的大致輪廓和基本光譜信息，但由于其分辨率較低，在圖斑提取時難以分辨地物邊界，對圖斑提取面積精度造成較大影響，同時，色調等顏色信息也不如RAPIDEYE豐富。綜合比較，GF-1衛星8 m多光譜數據難以替代分辨率為5 m的RAPIDEYE。

6 結論

通過對GF-1號衛星的全色（PAN）、多光譜數據（PMS）的影像質量評價、波段配準、正射糾正、影像融合、影像裁剪、DOM制作以及土地利用變化信息提取等土地利用變更調查監測與核查遙感監測任務的關鍵環節進行試驗，結合土地利用變更調查遙感監測相關需求經過分析，得出以下結論:

（1）GF-1衛星作為我國對地觀測衛星系統重大專項（簡稱“高分專項”）的第一顆衛星，雖然存在“掉線”、“高亮”、“噪聲”等現象，但是由于數據的分辨率較高，光譜信息豐富，地物解譯標志清晰，具有較好的可判讀性，可以滿足我國土地利用變更調查遙感監測的應用需求。

（2）通過前后時相影像的對比，按照2013年遙感監測圖斑分類標準進行了新增建設用地信息提取，提取結果的最小監測面積能達到1～2．5 m分辨率數據最小上圖標準。雖然面積精度難以達到亞米級信息提取的要求，但圖斑屬性識別率較高。

（3）通過GF-1與SPOT5、RAPIDEYE的原始數據和圖斑提取的定性比較，GF-1衛星2 m全色與8 m多光譜融合數據應用效果優于SPOT5，8 m多光譜數據應用于新增建設用地提取時其應用效果差于RAPIDEYE數據。

（4）GF-1衛星作為新的遙感信息源，數據質量較好，在土地利用研究中具有廣泛的應用價值，其紋理比同一級別的SPOT5數據清晰，色調較SPOT5豐富，地物判讀性較好，能清晰地識別耕地、林地、建設用地、交通運輸用地、水域及其邊界，并達到較高的精度要求，在土地利用變更調查遙感監測中可以替代SPOT5數據。

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