摘要：以SPOT5全色和多光譜影像作為主要信息源，通過對圖像進行增強、配準、融合、正射糾正等一系列處理，在MAPGIS基礎上，得出了基于SPOT5技術進行土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)庫變更的方法、路線、關鍵技術以及各環(huán)節(jié)的具體實現(xiàn)過程。并以實例給予了驗證。
　　關鍵詞：SPOT5；土地變更調(diào)查
　　
　　1引言
　　常用獲得土地利用變更信息的方法是在已有土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)的基礎上，實行人工野外實地調(diào)查與測量，然后上報數(shù)據(jù).該方法工作效率低、費時、費力，不能及時準確地獲取全局的土地利用動態(tài)變化信息。因而無法實時掌握土地利用變化在空間上的分布和分析評價土地利用變化是否合理，此外，傳統(tǒng)的方法即根據(jù)用地單位的上報數(shù)據(jù)以了解土地利用的變化狀況不僅被動，且中間不可避免地存在誤報、漏報的問題，對于地塊的空間屬性難以做到準確掌握，更不能滿足動態(tài)變更及時準確的要求。航天遙感高新技術的迅速發(fā)展，為快速成圖和地形圖更新開辟了一條嶄新的途徑[1-5]。
　　2精度要求和數(shù)據(jù)源選取
　　根據(jù)北京市的實際情況和需要，選用法國地球資源衛(wèi)星SPOT5作為數(shù)據(jù)源，利用HRS2.5m分辨率的全色影像和HRS10m分辨率的多光譜影像，影像獲取時間為2004年10月21日02點52分45.9秒。SPOT5相比于SPOT1～4衛(wèi)星，星上主載作了重大改進：包括兩個高分辨率幾何裝置（HRG）、一個高分辨率立體成像裝置（HRS）和一臺寬視域植被探測儀（VGT）。HRG能獲取60×60公里的四種高分辨率影像。高分辨率立體成像裝置HRS能獲取120×120公里的全色影像。它使用兩個相機沿軌道方向（一個向前，一個向后）實時獲取立體圖像，較之SPOT1～4的旁向立體成像模式（軌道間立體成像）而言，SPOT5幾乎能在同一時間和同一輻射條件下獲取立體像對[6][7]。SPOT5成像裝置的分辨率和視場等參數(shù)如下表1所示。
　　根據(jù)土地利用現(xiàn)狀調(diào)查精度要求，選用法國地球資源衛(wèi)星SPOT5作為數(shù)據(jù)源,影像獲取時間為2005年4月。利用2.5m分辨率的全色影像和10m分辨率的多光譜影像,融合后制作成1：1萬正射影像圖。利用該圖件結合1993年1月土地利用詳查資料(1：1萬土地利用現(xiàn)狀圖)、土地利用變更資料，可以較好地滿足土地利用現(xiàn)狀更新調(diào)查要求。
　　
　　
　　
　　
　　　　
　　4圖像處理
　　整個影像處理過程采用ERDAS軟件進行。主要包括增強處理、配準、融合、正射糾正四個環(huán)節(jié)。
　　4.1影像增強
　　在獲取圖像的過程中，由于多種因素的影響，導致圖像質(zhì)量多少會有所退化。圖像增強的目的在于：改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度；將圖像轉換成一種更適合于人或機器進行分析處理的形式。SPOT5全色影像空間分辨率高，具有豐富的紋理信息，為了保持影像中大部分的紋理信息，避免后續(xù)影像融合處理時的色調(diào)不均，可從空間域和頻率域分別增強。增強后灰度值分布于0—255區(qū)間，對比度加大，利于判讀分析。為了增強影像中的紋理結構，采用6*3或5*5等模板算子進行高通濾波處理，實驗證明：采用5*5全方位濾波算子的效果比較顯著[7]8]。
　　SPOT5多光譜影像具有豐富的光譜信息，不同的波段影像對不同的地物有較好的反映，因此在影像增強前需要進行最佳波段的選擇和彩色合成，以最大程度地利用各波段的信息量，輔助影像的判讀與分析。對于屏幕顯示和屏幕圖像分析，經(jīng)信息熵計算，選用信息量最為豐富的4、2、1波段組合配以RGB生成假彩色合成圖像。這個組合的合成圖像不僅類似于自然色，較為符號人們的視覺習慣，而且由于信息量豐富，能充分顯示各種地物影像特征的差別。鑒于本影像在融合中的主要貢獻是豐富的光譜信息，先利用波段特征差異光譜加權法對圖像進行處理，重新生成的一個新分量再進行彩色合成，這樣可提高圖像信息識別的效果。
　　增強后的影像如圖所示：
　　
　　圖2增強的SPOT5全色影像圖3增強的SPOT5多光譜影像
　　Fig.2enhancedSPOT5panchromaticimageFig.3enhancedSPOT5Multispectralimage
　　4.2影像配準
　　將SPOT5多光譜影像以SPOT5全色影像為配準參考數(shù)據(jù)，采用完整的研究區(qū)為配準區(qū)域，幾何多項式為配準模型。配準控制點殘差控制在1個像元之內(nèi)，配準影像的采樣間隔與其配準參考影像相同。
　　4.3影像融合
　　將不同空間分辨率遙感圖像的融合處理，使處理后的遙感圖像既具有較好的空間分辨率，又具有多光譜特征，從而達到圖像增強的目的。圖像融合的方法有許多種，如：PCA變換、IHS變換、乘積變換、比值變換融合等。經(jīng)過實驗對它們進行比較分析，采用了PCA主成分變換法。變換的關鍵是建立影像統(tǒng)計特征基礎上的多維線性變換，具有方差信息濃縮，數(shù)據(jù)量壓縮的作用，可以更準確地揭示多波段數(shù)據(jù)結構內(nèi)部的地物信息，常常是以高分辨率數(shù)據(jù)替代多波段數(shù)據(jù)變換以后的第一主成分來達到融合的目的。具體過程是：首先對輸入的多波段遙感數(shù)據(jù)進行主成分變換，然后以高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)替代變換以后的第一主成分，最后進行主成分逆變換，生成具有高空間分辨率的多波段融合圖像。
　　
　　圖4SPOT5全色和多光譜融合影像圖5融合并糾正后的影像(DOM)
　　Fig.4mergedSPOT5imageFig.5mergedandorth-rectificationimage
　　4.4融合后影像的正射糾正
　　對SPOT5衛(wèi)星影像的糾正是以整景數(shù)據(jù)為糾正單元，1：10000的DRG（數(shù)字柵格地圖）為參考、二次多項式為糾正模型，采用3度分帶高斯克呂格投影和克拉索夫斯基橢球，立方卷積重采樣方法來完成的[6]。因地勢起伏較大，在糾正的過程中加入了DEM進行正射糾正，共選擇了20個分布均勻的GCP（控制點），并盡可能選在了固定的地物交叉點（如鐵路與河岸交點、人工水渠交叉點、公路交叉點等）上，在山區(qū)與丘陵無精確定位的標志情況下利用了半固定的地形地物交叉點（如山頂、河流交叉點、水庫壩址等）。
　　5地形圖更新
　　5.1遙感影像地物判讀
　　1：1萬矢量地形數(shù)據(jù)更新主要是對水系、居民地、交通等要素進行更新，技術難度較大，目前尚沒有成熟的遙感影像自動提取、更新要素的軟件可以使用。在實際生產(chǎn)中，1∶1萬矢量地形數(shù)據(jù)更新主要采用目視判讀的方法。為使室內(nèi)影像判讀達到1∶1萬矢量地形數(shù)據(jù)更新的要求，要充分使用輔助更新資料源，如地形圖和最新出版的分省交通圖冊、鐵路線路圖冊、勘界成果等[7][8]。
　　5.2更新流程
　　將土地利用現(xiàn)狀圖與遙感影像進行疊加，鑒于MAPGIS具有較強的矢量化功能，為避免數(shù)據(jù)導入會產(chǎn)生誤差，整個矢量化過程在MAPGIS中進行。在矢量化的過程中同時完成屬性建庫工作。逐層更新指的是對矢量化的每一層進行空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)的同步更新，將矢量化的每一要素層分別與衛(wèi)星影像疊合顯示，并參考數(shù)字柵格地圖DRG，清晰可見兩幅圖的地貌景觀細節(jié)，而正射影像客觀反映了地面的近期真實景觀，便于閱讀和使用，可增加信息量，同時柵格圖像與矢量圖形可相互補充，仔細尋找變化，發(fā)現(xiàn)新增與消失等信息，通過對衛(wèi)星影像的解譯來完成逐層更新[9]。另外，縣界和鄉(xiāng)鎮(zhèn)界等行政界線需按照土地詳查資料和民政廳的有關資料進行調(diào)整，地理名稱等屬性數(shù)據(jù)按有關部門、地方提供的資料進行更新。至此逐層更新工作結束，同時也完成了1：10000地形圖基礎地理信息庫和由老地形圖生成的電子地圖的更新工作。
　　
　　圖6疊置更新分析
　　Fig.6Overlayanalysisoftheupdate
　　6外業(yè)調(diào)查驗證
　　外業(yè)調(diào)查是地形圖更新中的一個非常重要和不可或缺的環(huán)節(jié)。首先，可以配合動態(tài)GPS測量采集遙感影像中解譯不出的更新數(shù)據(jù)，還可對境內(nèi)的高速公路、國道、省道及重點養(yǎng)護路段進行實測，以檢核成圖精度；其次，它可以對內(nèi)業(yè)工作進行全面驗證，對影像解譯中的不確定圖斑進行逐一核實，提高判讀的準確率，并注意相關文字資料的收集。外業(yè)調(diào)查的關鍵是踏勘全面，記錄規(guī)范、詳實，以便于接下來的后處理工作。
　　7結論
　　研究證明，應用高分辨率SPOT5影像作為土地利用變更調(diào)查的數(shù)據(jù)源,通過目視解譯，綜合利用不同融合方法的遙感影像進行1∶1萬土地利用變更調(diào)查是可行的，且具有客觀、準確、快速和費用相對較低等特點。其一級地類土地利用變更調(diào)查面積精度可達96%左右，二級可達95%左右，這在我國土地利用變更調(diào)查中有著廣闊的應用前景。
　　
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