面向?qū)ο蟮腖andsat8遙感影像土地利用變化檢測研究

鄒思遠(yuǎn)

摘 要：通過對西安市2013年和2015年Landsat8遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，然后運(yùn)用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ǎ瑢⒂跋穹譃樗念悾航ㄖ铩⒅脖弧⑺w和裸地，去除小圖斑，再運(yùn)用多種變化監(jiān)測的方法來反映西安市各區(qū)縣的土地利用情況，最后對變化結(jié)果進(jìn)行分析，給出合理建議。實(shí)驗(yàn)部分都是在ENVI5.1下完成的。

關(guān)鍵詞：Landsat8 遙感影像 土地利用

中圖分類號：TP751 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2016）05（b）-0018-02

人類為經(jīng)濟(jì)的和社會的目的，通過各種使用活動對土地長期或周期性的經(jīng)營。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，土地的利用狀況發(fā)生了巨大的變化。而對土地進(jìn)行監(jiān)測是對土地使用情況了解的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，該文通過兩個(gè)時(shí)段的Landsat8遙感影像對西安市的土地利用變化情況進(jìn)行研究，由于研究的是2013—2015年的土地利用情況，故結(jié)果對于西安市的土地利用情況有著清晰的反映，而西安市的土地利用情況也從側(cè)面反映了中國城市化進(jìn)程的土地利用變化情況，這對于城市管理者進(jìn)行分析和規(guī)劃有著重要意義。

1 影像的獲取及預(yù)處理

西安市的面積有一萬多平方公里，一幅Landsat8影像是不可能覆蓋這么大的范圍，因此影像的拼接是很有必要的。拼接完成后的影像存在顏色分布不均勻，反差大等現(xiàn)象，這時(shí)候就需要用到勻光勻色處理，然后對影像進(jìn)行幾何校正，將其轉(zhuǎn)化到西安80坐標(biāo)系下。由于拼接好的影像還覆蓋了西安市周邊的區(qū)域，這時(shí)候需要通過獲取西安市在西安80坐標(biāo)系下的矢量圖，通過裁剪獲得西安市以及西安市各區(qū)縣的影像圖。為了提升影像的幾何分辨率，可以引用全色影像，并基于HIS變換將影像的幾何分辨率由30 m提高到15 m。

2 影像的分類

遙感影像可以用基于像素的遙感影像分類，這種分類的方法一般是基于像素的亮度值，分類精度往往不高，因?yàn)闆]有考慮到象元與周圍象元之間的關(guān)系（如紋理、形狀特征和與周圍景物的聯(lián)系等）。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，基于面向?qū)ο蟮挠跋穹诸愃惴ǖ靡援a(chǎn)生。其核心思想是分類的最小單元是由影像分割而來的圖斑，而不再是單個(gè)的像素，可以實(shí)現(xiàn)高精度的遙感影像分類和目標(biāo)提取。面向?qū)ο蟮倪b感影像分類算法的流程是，首先對遙感影像進(jìn)行分割，再根據(jù)遙感影像分類或目標(biāo)地物提取的具體要求，檢測和提取目標(biāo)地物的各種特征（如形狀、大小、紋理、結(jié)構(gòu)、陰影、模式和與周圍景物的聯(lián)系等），從而達(dá)到對遙感影像進(jìn)行分類或目標(biāo)地物的提取。

由于西安市城市化進(jìn)程很快，所以建筑物占的面積比例很大，為了使建筑物能夠在選擇訓(xùn)練樣本時(shí)，清晰可見，一般選擇7、6、4波段組合。這個(gè)組合特別適用于城市地區(qū)的分類。

從圖1上可以清晰地分辨出建筑物、植被、水體和裸地。

為了使后續(xù)的變化檢測能更好地進(jìn)行下去，在對前后兩個(gè)時(shí)相的影像分類應(yīng)采用相同的分割尺度等。這里采用了MERGE_ALGORITHM Full Lambda Schedule、MERGE_VALUE 80.00、MERGE_BANDS [7，6，4]和TEXTURE_KERNEL_SIZE 3，這些參數(shù)的設(shè)置是根據(jù)大量的實(shí)驗(yàn)得來的，事實(shí)證明，這樣的分類參數(shù)設(shè)置是符合要求的。

3 土地利用情況的變化檢測

遙感動態(tài)檢測就是從不同時(shí)期的遙感數(shù)據(jù)中，定量地分析和確定地表變化的特征與過程。它涉及到變化的類型、分布狀況與變化量，即需要確定變化前后的地面類型、界線及變化趨勢，能提供地物的空間分布及其變化的定性和定量信息。

目前，遙感變化檢測技術(shù)大多是針對兩個(gè)時(shí)相的遙感影像進(jìn)行操作。根據(jù)處理過程來分，遙感變化檢測方法可分為三類。

3.1 圖像直接比較法

圖像直接比較法是最為常見的方法，它是對經(jīng)過配準(zhǔn)的兩個(gè)時(shí)相遙感影像中像元值直接進(jìn)行運(yùn)算和變換處理，找出變化的區(qū)域。目前常用的光譜數(shù)據(jù)直接比較法包括圖像差值法、圖像比值法、植被指數(shù)比較法、主成分分析法、光譜特征變異法、假彩色合成法、波段替換法、變化矢量分析法、波段交叉相關(guān)分析以及混合檢測法等。

3.2 分類后比較法

分類后結(jié)果比較法是將經(jīng)過配準(zhǔn)的兩個(gè)時(shí)相遙感影像分別進(jìn)行分類，然后比較分類結(jié)果得到變化檢測信息。雖然該方法的精度依賴于分別分類時(shí)的精度和分類標(biāo)準(zhǔn)的一致性，但在實(shí)際應(yīng)用中仍然非常有效。

3.3 直接分類法

結(jié)合了圖像直接比較法和分類后結(jié)果比較法的思想，常見的方法有：多時(shí)相主成分分析后分類法、多時(shí)相組合后分類法等。

當(dāng)然，檢測方法遠(yuǎn)不止這些。但是就該文所研究的內(nèi)容來看，分類后比較法是行之有效的方法。在前面的面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惖幕A(chǔ)上，運(yùn)用分類后比較法分類的準(zhǔn)確度更高，更具說服力。通過對變化影像觀察，可以快速發(fā)現(xiàn)土地利用的變化情況及大小，這對于土地利用監(jiān)管執(zhí)法是很有幫助的。這種土地監(jiān)管的方法可以有效地杜絕腐敗的發(fā)生，并且為土地執(zhí)法提供依據(jù)。

但是，僅僅用分類后比較法的圖像對于土地利用的宏觀分析是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，只有通過定量分析，才使結(jié)果更具有更深遠(yuǎn)的意義，因此，分類后比較法中的結(jié)果輸出面板中，選擇統(tǒng)計(jì)類型：像素（Pixels）、百分比（Percent）和面積（Area），選擇路徑輸出結(jié)果是可以定量地對土地利用變化檢測做出一個(gè)合理的解釋說明。

4 結(jié)果及分析

由于每個(gè)區(qū)的發(fā)展規(guī)劃以及現(xiàn)實(shí)條件的復(fù)雜性不同，因此，對每個(gè)區(qū)的單獨(dú)分析是很有必要的。下面就以西安市長安區(qū)為例進(jìn)行結(jié)果分析，其他各區(qū)縣也可以相同方法進(jìn)行推測。

從表1中可以看出，四類地物都沒有發(fā)生根本性的變化。原先為建筑物變成裸地占了建筑物中的21.189%，這是因?yàn)殚L安區(qū)位于西安的南郊，發(fā)展較為成熟，也存在較多的城中村。這幾年舊城區(qū)的改造出現(xiàn)了大量的拆遷，這與實(shí)地考察是相符的。由于長安區(qū)舊城改造也在進(jìn)行，所以以前拆遷變成的裸地，擱置久了就覆蓋上了植被，隨著改造完成，這些植被變成了建筑物，故植被變成建筑物的比例占植被總面積的9.799%也是符合實(shí)際情況的。2013年的影像是7月份的，此時(shí)植被生長最為茂盛，而2015年的影像是4月份的，正處于早春時(shí)節(jié)，有些區(qū)域的植被生長不明顯，在影像中判為裸地是很有可能的，所用植被變成裸地占植被的比重的15.923%也是正確的。七水繞長安，這些河流大部分都是流入黃河的，由于七月份是黃河的豐水期，并且夏季是雨季，所以水體變成其他地物也是合乎情理的。而裸地變成建筑物占裸地的比重的7.992%，則是城市化進(jìn)程的一個(gè)重要體現(xiàn)。

5 結(jié)語

面向?qū)ο蟮挠跋穹诸悓τ谕恋乩米兓瘷z測是非常有效的方法，相比于傳統(tǒng)的地籍測量，它的周期非常短，成本低，相對于基于象元的影像分類的土地利用變化檢測，其精度更高。即使這樣，其精度有時(shí)還是不能滿足實(shí)際的要求，因此提高分類精度是很重要的。

Landsat8影像最后的幾何分辨率可以達(dá)到15 m，面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惖姆诸惤Y(jié)果和實(shí)際檢驗(yàn)結(jié)果的符合度很高，故該實(shí)驗(yàn)的結(jié)果是很有說服力。這樣的結(jié)果對于土地檢測、土地執(zhí)法、和土地宏觀調(diào)控是極具參考價(jià)值的。面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惖耐恋乩米兓瘷z測最終的結(jié)果與實(shí)際的原因相吻合，這進(jìn)一步說明了該實(shí)驗(yàn)的重要意義。

參考文獻(xiàn)

[1] 朱顥東，李紅嬋.基于互信息和粗糙集理論的特征選擇[J].計(jì)算機(jī)工程，2011（15）：181-183.

[2] 張俊，朱國龍，李妍.面向?qū)ο蟾叻直媛视跋裥畔⑻崛≈械某叨刃?yīng)及最優(yōu)尺度研究[J].測繪科學(xué)，2011（2）：107-109.

[3] 胡文亮，趙萍，董張玉.一種改進(jìn)的遙感影像面向?qū)ο笞顑?yōu)分割尺度計(jì)算模型[J].地理與地理信息科學(xué)，2010（6）：15-18.