Google Earth和天地圖在林地變更中的應用比較和優化

曲宏輝,張舒潔,王正茂,孫中元,劉成杰

(煙臺市自然資源和規劃局，山東 煙臺 264003)

0 引言

林地變更是實現林地管理“一張圖、一套數、一盤棋”的主要內容[1]，也是森林資源監測的重要組成部分[2]。在森林資源監測中，遙感技術發揮著重要的作用[3-5]。目前，山東省的林地變更工作是以林地“一張圖”為基礎，應用前后期的高分辨率遙感影像進行對比分析，判讀區劃變化圖斑，結合資料和調查，確定林地變化情況，從而產出當期林地變更的調查結果[6]。

目前實際工作中應用的遙感影像主要是由省級監測部門下發給縣級監測部門，屬于涉密數據。因受地理、氣候、時間等因素的影響，部分地區的影像分辨率不能達到令人滿意的程度，致使工作人員不能把握準確信息[7]，從而影響林地變更調查工作的正常進行。

近幾年，Google Earth和天地圖影像已普遍應用于各類森林資源監測工作[8-11]，尤其在林地變更工作中，Google Earth和天地圖影像的應用拓展了影像資源，提高變更工作的準確性和效率[12-15]。但筆者在煙臺市林地變更工作中發現，由于Google Earth和天地圖影像存在偏移、變形等問題，也會影響林地變更工作的質量。該文對Google Earth和天地圖影像進行對比研究，并用校正配準方法對影像進行配準，對Google Earth和天地圖影像在林地變更工作中進行應用的精度和可行性進行比較和探討。

1 材料與方法

1.1 Google Earth和天地圖影像簡介

Google Earth是美國谷歌公司開發的一款大眾化軟件，能提供比較清晰的免費衛星影像資源。大部分地區的影像分辨率為2～4m，部分高清晰度影像的分辨率可達0.5m[8]。

“天地圖”網絡影像是由國家測繪地理信息局主導開發大型互聯網地圖服務網站，旨在提供權威統一的地理信息服務。目前全國大部分區域可以提供分辨率為0.54m的衛星遙感影像等地理信息數據[16]。

覆蓋煙臺市Google Earth和天地圖影像皆為高精度影像，能夠滿足煙臺市林地變更調查遙感判讀的精度要求。

1.2 影像資源的下載

網絡影像數據可使用第三方軟件進行下載。該研究利用水經注萬能地圖下載器下載Google Earth和天地圖影像，通過選擇行政區劃來確定下載范圍。因上級監測部門下發的標準影像的分辨率為0.5m，坐標系為CGCS2000地理坐標系，所以影像下載時，選擇級別19級，分辨率為0.6m，坐標投影選擇CGCS2000高斯投影，格式為TIF。

1.3 影像配準

配準是指同一區域內以不同成像手段所獲得的不同圖像圖形的地理坐標的匹配，主要是建立要校正的圖像于標準影像之間的變換關系[17]。該文主要是利用ArcGIS軟件對下載的影像進行配準。ArcGIS可提供零階多項式、一階多項式、二階多項式、三階多項式、校正、樣條函數和投影變換等7種配準方法。其中校正配準是對全局最小二乘擬合局部精度進行優化，是由多項式變換和不規則三角網插值技術的算法構成，至少需要3個控制點[17]。校正配準相比其他配準方法，操作相對簡單，且在局部配準時的精度較高，所以該研究采用校正配準方法。但在實際工作中發現采用3個控制點進行配準時，影像進度難以滿足林地變更工作的精度要求，為了提高配準后的影像精度，該研究采用10控制點對影像進行配準。配準時控制點的多少決定了其位置計算關系式中的最高次數。為了使配準后的圖形各處效果都比較好，必須使控制點選取在圖形各處且分布均勻，特別是邊界、四角要有點[17](表1、圖1)。

圖1 10控制點分布示意圖

表1 10控制點位置信息(m)

1.4 研究設計

在實際工作中縣級技術人員一般直接下載縣域范圍內的影像，或者直接加載網絡影像在線服務。因影像范圍較大，配準難度大，為了提高影像精度，該研究以鄉鎮作為研究對象。從煙臺市選取3個規模較大的鄉鎮(桃村鎮、郭家店鎮、大辛店鎮，面積分別為27714hm2,23959hm2,25001hm2)、3個中等規模的鄉鎮(辛莊鎮、龍泉鎮、二十里店鎮，面積分別為11247hm2,10594hm2,10267hm2)、以及3個小規模鄉鎮(夢芝街道辦事處、黃山館街道辦事處、黃海街道辦事處，面積分別為3353hm2,2731hm2,1379hm2)為研究對象，通過軟件下載相對應的Google Earth影像和天地圖影像。

在ArcGIS軟件上建立一個點矢量圖層，以上級監測部門下發的標準影像為基準，在標準影像、Google Earth和天地圖影像上找到同名地物點，建立比對點，使用ArcGIS軟件上的測量工具，分別測量網絡影像的偏移距離。大鄉鎮和中等鄉鎮隨機驗證50個比對點，小鄉鎮隨機驗證30個比對點，共計驗證390個比對點。

2 結果與分析

2.1 配準前的各網絡影像偏移情況

Google Earth和天地圖影像與標準影像相比較的偏移情況見表2。由表2可以看出，Google Earth影像偏移較少，平均偏移1.37m，天地圖影像偏移較大，平均偏移12.75m。根據《山東省森林資源動態監測信息系統建設森林資源調查操作細則》要求，小班區劃界線與現地界在1∶10000比例尺下偏移不得大于0.2mm[18]，換算為實地偏移即不得大于2m。從平均值看，Google Earth影像可以直接用于林地變更工作。但具體至鄉鎮，桃村鎮的Google Earth影像平均偏移量大于2m，因此，從局部區域而言，將Google Earth網絡影像直接用于林地變更工作仍然可能會導致較大偏差。對所有比對點偏移情況進行分析，制作比對點偏移量箱形分布圖(圖2)。

表2 網絡影像較標準影像的偏移情況(m)

從圖2看，Google Earth影像在各個鄉鎮均有偏移大于2m的比對點，其中偏移大于2m的比對點占總比對點的比例為16%。經計算，各鄉鎮偏移大于2m的比對點占其總比對點的比例各不相同，具體為桃村鎮42%、大辛店鎮28%、郭家店鎮6%、辛莊鎮8%、二十里店鎮8%、龍泉鎮14%、黃海街道7%、黃山館街道17%、夢芝街道10%。根據《山東省2016年度林地變更調查技術細則》,95%的小班合格即為合格[6]，研究表明，各鄉鎮大于2m的偏移率均大于5%的不合格率，因此，Google Earth影像不能直接用于林地變更工作。

圖2 Google Earth影像在不同鄉鎮的比對點偏移量箱形分布圖

從比對點的偏移平均值和箱形分布圖看，配準前Google Earth影像精度要明顯好于天地圖影像，如只是將林地小班圖層疊加到影像查看林地資源現狀和變化情況，可直接使用Google Earth影像資源。但進行林地變更區劃工作時，兩者均不可以直接使用。

2.2 配準后的Google Earth和天地圖影像偏移情況

對Google Earth和天地圖影像配準后發現，大規模的鄉鎮仍然存在偏移大于2m的比對點，小規模和中等規模鄉鎮均無偏移大于2m的比對點，具體情況見圖3。

經計算，配準后的Google Earth影像大于2m偏移量的比對點占其總比對點的比例，桃村鎮為14%，大辛店鎮為8%，郭家店鎮為8%。配準后的天地圖影像大于2m偏移量的比對點占其總比對點的比例，桃村鎮為8%，大辛店鎮為18%，郭家店鎮為8%，均大于5%的不合格率。因此配準后的Google Earth和天地圖影像不能直接應用于林地變更工作。

從圖3看，大規模的鄉鎮偏移率不合格，而中小規模的鄉鎮均合格，因中小規模的鄉鎮面積均在1萬hm2及其以下，而大規模的鄉鎮均在2萬hm2以上，對大規模的鄉鎮采取小面積處理，即將3個大鄉鎮分成面積相等的兩部分進行分別配準。配準后的結果見圖4。

圖3 配準后Google Earth和天地圖影像偏移量箱形分布圖

圖4 配準后的Google Earth和天地圖在大規模鄉鎮的比對點偏移量箱形分布圖

從圖4看，經過小面積處理后的大規模鄉鎮，配準后的Google Earth和天地圖影像均無偏移量大于2m的比對點。由此可見采用校正配準方法，面積在2萬hm2左右的鄉鎮配準后的影像精度亦不高，面積1萬hm2及其以下的鄉鎮配準后的影像精度較高，在林地變更工作中基本可以直接使用。有研究表明，多項式是常用的精度較高的配準方法，理論上講，任何曲面都能以適當的多項式來擬合，一般用二次多項式就可以對變形較嚴重的圖形進行糾正，并得到較高的精度，但階數越高，可校正的變形便越復雜，所需要的控制點也相對較多。在實際工作中，發現大范圍影像的配準效果較差，很難滿足林地變更的精度要求。對大區域的影像應如何配準仍需進一步研究。

3 結論

(1)研究表明，未配準前的Google Earth影像比天地圖影像偏移量較少，天地圖相比Google Earth存在較大的差距[19-20]。

(2)該研究采用的配準方法是校正，需要控制點相對較少，理論上只需要3個控制點，操作相對簡單，但只適用于面積在1萬hm2左右及其以下區域,對于面積大于2萬hm2的鄉鎮需進行小面積處理，方能使用此配置方法。對于大區域范圍的影像，如縣域范圍，該研究未做探索。