何蕓 尤淑撐 栗敏光 李巍巍 許慶領
(1 自然資源部國土衛星遙感應用中心,北京 100048)(2 自然資源部重慶測繪院,重慶 401120)
隨著城市化進程快速發展,耕地“非農化”、“非糧化”現象嚴重[1-2],違法違規占用耕地甚至永久基本農田進行開發建設的行為時有發生。通過對建設用地現狀及動態變化情況開展持續監測,可以有效保護和管理自然資源,保障糧食和耕地安全[3]。基于遙感手段開展建設用地監測目前已經在技術和方法上取得了一些成果[4-7],然而由于衛星影像分辨率限制,在建設用地精細分類等方面仍存在一些瓶頸。2018年自然資源部組建后,基于其“兩統一”職責,迫切需要依托高分辨率衛星影像持續跟蹤建設用地變化及利用情況,為國土空間規劃[8-9]、智慧城市管理,生態文明建設[10]提供基礎支撐,更好的實現山、水、林、田、湖、草生態修復和保護。
高分多模衛星作為我國首顆民用分辨率優于0.5 m同時具有多種敏捷成像模式的光學遙感衛星,具有高分辨率、敏捷機動的特征,高分多模衛星的發射成功,實現了國產0.5 m分辨率數據的自給自足,為建設用地精細監測監管提供高分辨率基礎數據。該衛星具備多種成像模式,利用高分辨率光學相機的靈活成像能力和衛星星體的敏捷姿態機動能力,滿足用戶關注分散的小塊目標的探測需求,為城市重點地物獲取和城市與建筑風貌管理提供支持;同軌多角度/立體成像模式可以用于獲取目標區域的立體像對,為建設用地高度分析、三維重建提供參考[11]。高分多模衛星包括“1+8”譜段,除了傳統遙感衛星的4個多光譜波段外,還新增加了紫、黃邊、紅邊和近紅外2這4個波段,光譜信息豐富。通過多波段組合,有效輔助建設用地要素提取和高度識別等業務應用。
為充分研究高分多模衛星在建設用地遙感監測分析評價方面的應用潛力,本文結合高分多模衛星特點,在已有應用調查成果基礎上,針對我國自然資源監測監管和國土空間規劃需求,開展系統研究分析,并在建設用地提取、建筑物用途精細分類以及建筑物高度分類中得到具體應用實踐。
高分多模衛星建設用地遙感監測利用高分多模0.5 m全色影像和2 m多光譜影像,在輻射定標、正射校正、點云匹配、影像融合等影像預處理基礎上,獲取數字正射影像圖(DOM)、數字表面模型(DSM)及數字高程模型(DEM)產品,參考地面調查數據以及已有成果數據輔助開展建設用地圖斑提取,基于DOM 實現了 建設用地調查、建筑物用途精細分類,基于DEM開展了建筑物高度識別,并利用已有參考數據對提取成果進行精度評價。總體技術過程如圖1所示。
圖2顯示了高分多模原始影像及融合影像對比效果,明顯可以看出融合后的高分多模影像紋理清晰,地物邊緣細膩,更易于開展建設用地遙感監測應用。

圖2 高分多模衛星融合影像產品示意圖Fig.2 GFDM-1 satellite fusion image
利用高分多模衛星立體全色影像像對,進行影像定向和點云匹配,生產5 m格網的DSM數據(見圖3),然后構建立體模型,并參考正射影像,在立體環境下進行自動濾波和人工編輯工作,主要對地表房屋、植被進行濾波降高,生成5 m格網的DEM,最后基于DSM和DEM進行柵格運算生成建筑物高度柵格圖。

圖3 高分多模衛星DSM產品示意圖Fig.3 GFDM-1 satellite DSM product
建設用地類型精細識別和高度分類是城市建設、空間規劃及自然資源科學化管理中必不可少的部分。高分多模衛星具備0.5 m高分辨率對地觀測能力,為資源環境精細化調查管理提供了支持,可以實現對建設用地多尺度、多維度、多層次的監測監管。高分多模衛星發射以來,在建設用地調查監測方面開展了多種試驗,利用高分多模衛星影像不僅可以根據用途精細化識別建設用地類別,同時基于立體成像生成的DSM數據可以輔助建筑物高度提取,為城市化發展提供強有力支撐。
本文選用五景高分多模數據開展建設用地遙感監測,影像區域包括甘肅省甘州區新墩鎮局部街區及北京市懷柔區廟城鎮局部街區,測區內包括住宅小區、商業寫字樓、影劇院、學校教學樓、廠房、變電站、道路等多種類型。研究所選用的測試數據見表1。

表1 建設用地遙感調查測試數據表Table 1 Test data of construction land extraction
建設用地分布位置、輪廓和空間布局是建設用地遙感調查最為核心的內容。高分多模衛星的高分辨率特性使其紋理清晰、光譜真實、信息豐富,對于建設用地類型識別具有明顯優勢。甘肅省甘州區為甘肅省張掖市市政府所在地,位于河西走廊中部,近年來,甘州區依托生態資源穩步推進張掖濱河新區的規劃與建設,國土空間面貌日新月異。以甘肅省甘州區為測試區域,基于自動提取和人工解譯相結合手段,利用2020年11月高分多模衛星影像開展建設用地遙感調查。圖4和圖5為試驗區建設用地提取結果。與現有調查結果進行比對分析,建筑物提取準確率為98.76%,道路提取準確率為96.64%。高分多模融合影像可以準確識別建筑物、道路等建設用地位置、數量和面積等信息,為城市規劃提供綜合信息依據。

圖4 測試區域建設用地提取成果(整體)Fig.4 Extraction results of construction land in test area (overall)

圖5 測試區域建設用地提取成果(局部)Fig.5 Extraction results of construction land in test area (partial)
隨著城市建設的加快,在國土空間規劃以及城市老舊改造等需求下,需要進一步掌握建筑物精細類別。傳統實地調查,耗費人力多、所用時間長,迫切需要利用遙感手段獲取建筑物精細化信息。在此背景下,中、低空間分辨率的遙感影像已經不能滿足要求,需要更高空間分辨率的影像進行深層次的數據分析。利用高分多模衛星從功能角度對建筑物進行細化分類,提取結果表明:高分多模衛星可以精細識別居住建筑、公共建筑、工業建筑等不同用途類別的建筑物。居住建筑一般呈塊狀,數量多且獨立連片,識別度較高;工業建筑大多為長條形,屋頂為藍色或白色,位于道路附近;公共建筑一般在住宅周圍,占地面積較大。分類結果表明高分多模衛星可以識別各種不同用途類別的建筑物,包括住宅小區、學生宿舍等居住建筑,行政辦公樓、商業寫字樓、影劇院、學校教學樓等公共建筑,大體量的廠房、小體量的變電站等工業建筑。表2和圖6給出了建筑物精細分類結果,統計各個用途類別建筑物的數量和占比,分析發現:甘肅省甘州區測試區域建筑物從數量上以居住建筑為主,占試驗區總圖斑個數的46.58%,而公共建筑所占面積最大,占地0.56 km2。

表2 甘州區測試區域建筑物用途分類統計表Table 2 Statistics of building use classification in Ganzhou test area

圖6 甘州區測試區域建筑物用途分類提取成果圖Fig.6 Results of building use classification extraction in Ganzhou test area
北京市懷柔區位于北京市東北部遠郊,被定位為首都文化科技高端產業新區和國際會議新區,兼具城鄉二元特征,建筑垂直結構差異顯著。為測試高分多模立體數據輔助建筑物高度識別效果,利用2021年1月高分多模衛星北京懷柔地區立體數據生產DSM及DEM產品,從而獲取了建筑物高度柵格圖(見圖7),在此基礎上對建筑物高度進行細化分類提取。圖8展示了按照建筑物高度差異將建筑物要素劃分為低層建筑、多層建筑和高層建筑的效果。統計各個高度類別建筑物的數量和占比,結果見表3。分類結果表明:高分多模衛星立體數據可用來輔助建筑物高度判別,區分建筑物為低層建筑、多層建筑或高層建筑;北京市懷柔區測試區域建筑物垂直結構表現為低層建筑分布數量和面積最大占比,面積約占建筑物總面積72.55%;低層建筑和多層建筑混合分布在測區中南部分,高層建筑集中分布在測區北部,呈長窄條狀。

圖7 懷柔區測試區域建筑物高度柵格圖Fig.7 Grid map of building height in Huairou test area

圖8 懷柔區測試區域建筑物高度分類提取成果圖Fig.8 Results of building height classification in Huairou test area

表3 懷柔區測試區域建筑物高度分類統計表Table 3 Statistical results of building height classification in Huairou test area
2021年3月24日利用手持激光測高儀實地測量懷柔測試區域15個建筑物高度,分別均勻選取了低層建筑、多層建筑與高層建筑(見圖9),并將測量結果與分類結果進行對比,其中13個建筑物高度類別判斷準確,分類精度為86.67%。

圖9 懷柔區測試區域建筑物高度實地測量圖Fig.9 Field survey of building height in Huairou test area
在新型城鎮化背景下,為了科學有效管理我國自然資源,需要對建設用地開展遙感監測應用分析評價。根據時代的需要,對于建設用地遙感調查已經由單一的數量、質量向精細化調查監管轉變。本文以甘肅省甘州及北京市懷柔測試區為研究區域,綜合利用高分多模衛星平面以及立體數據,開展了建設用地識別、建筑物用途精細分類以及高度分類試驗。研究結果表明:高分多模衛星由于其高分辨率、多譜段、多種成像模式等特征,可以在建設用地遙感調查監測及精細識別中發揮重要作用。由于衛星發射時間較短,在建設用地遙感調查監測領域應用還有待深入。隨著衛星輻射校正、幾何定位等工作開展優化,高分多模衛星將會提供更為可靠的影像數據,為我國城市科學監管、土地利用調查、糧食安全、災害應急評估方面提供強有力的數據支撐保障。