針對(duì)TM和SAR數(shù)據(jù)聯(lián)合提取地物的覆蓋度模型

黃 瓊

(成都理工大學(xué) 四川 成都 610059)

地物覆蓋度在地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)起著至關(guān)重要的作用，特別是在雪線的演變，優(yōu)化水力發(fā)電生產(chǎn)，減輕滑坡風(fēng)險(xiǎn)，檢測(cè)地表沉降等方面。隨著衛(wèi)星遙感領(lǐng)域的不斷發(fā)展,合成孔徑雷達(dá)理論技術(shù)也不斷的完善[1]。合成孔徑雷達(dá)因?yàn)槟軌蜓a(bǔ)充光學(xué)系統(tǒng)的信息，穿透云層，有能力在白天和黑夜提供各種天氣條件下的業(yè)務(wù)服務(wù)，因此在各個(gè)研究區(qū)域也應(yīng)用廣泛。前人利用SAR數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了大區(qū)域范圍的滑坡的識(shí)別與變形監(jiān)測(cè)和大空間尺度的地面沉降監(jiān)測(cè)。本工作的重點(diǎn)是利用干涉技術(shù)(InSAR)和TM影像聯(lián)合建立地物提取的模型。

一、SAR工作原理

SAR是一種全天候、全天時(shí)的現(xiàn)代高分辨率微波成像雷達(dá)[2]。由于先進(jìn)的數(shù)字信號(hào)處理算法的發(fā)展，使SAR處理信號(hào)的能力越來越便捷高效，具備全天候、全天時(shí)工作和實(shí)時(shí)的工作能力[3]。它在不同頻段、不同極化下都可得到目標(biāo)的高分辨率雷達(dá)圖像。合成孔徑雷達(dá)所接收的回波中,包含了可提取地球表面的高精度的三維信息的相位信息，可以得到某一地區(qū)精確的三維位置。 按照一定的幾何關(guān)系可以得到目標(biāo)區(qū)域的地形高度，從而監(jiān)測(cè)地面的高度變化[4]。綜合前人的研究來看，SAR 圖像有以下的特點(diǎn)：更強(qiáng)的穿透力，對(duì)方位角分類更細(xì)致；極化方式簡(jiǎn)單易操作；高質(zhì)量的地球地表模型。

二、地質(zhì)災(zāi)害信息提取

一般自然災(zāi)害可以總結(jié)為內(nèi)外因素相互作用產(chǎn)生變形及蠕動(dòng)[5]，進(jìn)而形成地質(zhì)災(zāi)害,最后會(huì)以某種形式達(dá)到地球生態(tài)系統(tǒng)的平衡。地質(zhì)災(zāi)害運(yùn)動(dòng)具有時(shí)空不確定性，難以實(shí)時(shí)觀測(cè)，并且地質(zhì)災(zāi)害是一個(gè)非線性的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)，普通的簡(jiǎn)單模型難以達(dá)到預(yù)測(cè)效果。如果我們能結(jié)合遙感數(shù)據(jù)，反演災(zāi)害過程不易觀測(cè)的信息[6]，就能定性與定量監(jiān)測(cè)，達(dá)到提高災(zāi)害監(jiān)測(cè)效率以及預(yù)報(bào)預(yù)警時(shí)空精度的目的。同時(shí),新的科學(xué)技術(shù)發(fā)展也為相應(yīng)的研究提出了新的研究?jī)?nèi)容和研究方法[7]。

三、樣本數(shù)據(jù)處理

(1)數(shù)據(jù)下載與處理。下載哨兵數(shù)據(jù)分別為2017年4月13日和2017年4月18日的數(shù)據(jù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正、斑點(diǎn)濾波和地形校正等基礎(chǔ)步驟進(jìn)行處理[7]。另外下載同時(shí)間landsat8數(shù)據(jù)，覆蓋研究區(qū)域及周邊。我們處理的基本流程是波段合并、添加頭文件信息、輻射定標(biāo)、裁剪目標(biāo)區(qū)域、大氣校正。結(jié)果顯示重投影后兩景圖像的重合度較高，如圖所示。

圖1 兩幅影像重合度

(2)SAR和TM線性回歸處理。對(duì)SAR和TM影像進(jìn)行線性回歸處理，使圖像快速恢復(fù)場(chǎng)景。根據(jù)相關(guān)系數(shù)最高的將LANDSAT波段7，5，2分別匹配哨兵數(shù)據(jù)VH-DB，VV-DB，VH。根據(jù)偏相關(guān)系數(shù)以及顏色識(shí)別等數(shù)據(jù)，利用函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)波段間的系數(shù)和常數(shù)，重要程序顯示如下圖2，結(jié)果顯示三個(gè)波段的匹配誤差分別為0.0010907359、1.3715259e-005、1.1972773e-005，誤差都比較小。

圖2 線性回歸程序

把提取的數(shù)據(jù)一共分為5類其中包括積雪，河流，裸巖，植被和其他；其中TM影像分類結(jié)果為積雪占比15.003%，河流占比3.585%，裸巖占比35.461%，植被占比41.113%，其他占比2.759%，哨兵數(shù)據(jù)影像分類后積雪占比19.279%，河流占比3.219%，裸巖占比39.720%，植被占比37.146%，其他占比0.638%。微波數(shù)據(jù)的分辨率較高，也不會(huì)受到云的干擾，所以利用哨兵數(shù)據(jù)做基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，TM數(shù)據(jù)做輔助提取出來的地物準(zhǔn)確度會(huì)高一點(diǎn)，對(duì)精確提取目標(biāo)地區(qū)地物覆蓋度提供了幫助。

四、總結(jié)

為了提高雷達(dá)數(shù)據(jù)的精度和準(zhǔn)確，本文中下載了兩組SAR數(shù)據(jù)和一組TM影像，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后發(fā)現(xiàn)結(jié)合兩者數(shù)據(jù)能夠大大的提高對(duì)圖像的精確度，達(dá)到更接近現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)，如圖3，就能為反演自然災(zāi)害帶來便捷。針對(duì)地質(zhì)水文、積雪覆蓋、地形地貌、高山植被等可能導(dǎo)致地質(zhì)災(zāi)害的因素，如果可以提前預(yù)警和關(guān)注重點(diǎn)區(qū)域的地質(zhì)變化，就能減少對(duì)災(zāi)害發(fā)生后帶來的重大的財(cái)產(chǎn)損失。