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利用SPOT-6影像提取新增建设用地的方法研究

2016-08-18 15:52:43来源:中国土地勘测规划院 编辑:ToMe浏览:

引言

耕地资源是保障我国粮食安全的基础。为了保护好耕地资源,我国制定了“坚持实行世界上最严格的土地管理,特别是耕地保护制度”的基本战略。为了准确掌握全国土地利用情况和耕地数量,我国在第二次全国土地调查工作的基础上,开展了年度土地利用变更调查监测与核查。

土地利用/覆盖变化检测是指根据不同时间的多次观测来确定土地利用状态变化的位置、范 围、大小和类型,是年度变更调查的基础工作。目前,根据数据源的不同,主要可分为基于多时相影像和基于影像与非影像数据这两种变化信息提取方法。

基于多时相影像的变化检测就是从不同时间获取的两景影像中,定量分析和确定地表变化特征和过程的技术,主要包括代数法、转换法和分类法,多适用于同源且获取时间大致相同的前后时相数据。

基于影像与非影像数据的变化检测方法是利用基期非影像数据检测得到现势遥感影像中的变化区域和变化地类信息,主要包括后提取方法和GIS数据引导下的变 化检测方法。

SPOT-6影像作为一种全新的遥感数据源,目前已应用于年度土地利用变更调查监测与核查。本文利用SPOT-6影像更新基期土地利用数据库,选择基于单时相遥感影像与GIS数据的变化检测方法,采用面向对象的技术,以新增建设用地作为主要检测变化地类,探索SPOT-6影像在年度土地利用变更调查监测与核查中的应用潜力。

1原理及技术流程

1.1基本原理

利用基期土地利用图与新期遥感影像进行变化检测时,在将基期土地利用图与新期遥感数据进行配准叠加情况下,就可以非常容易地知道新期影像上未发生变化的完整土地利用与覆盖区域和具体类别,因此可提取基期非建设用地矢量数据与新期遥感影像进行叠加,对叠加的影像进行面向对象分类,分类结果中的建设用地即为新增建设用地。

在面向对象分类中,特征选取及阈值一般根据经验确定,本文运用SEaTH算法实现特征优选和阈值确定。

1.2技术流程

基于基期土地利用图与新期遥感影像的新增建设用地信息提取的技术流程如图1所示。

图1基于基期土地利用图与新期遥感影像的新增建设用地信息提取的技术流程

技术流程主要有5部分

1)基期土地利用图与新期遥感影像配准,提取基期的非建设用地,与新期遥感影像叠加;

2)对叠加得到的影像在土地利用图约束下进行多尺度分割,选取典型地类图斑、统计光谱、纹理等遥感信息特征量;

3)依据选取样本的遥感信息特征量,运用SEaTH算法进行特征优选和阈值的确定;

4)面向对象分类并对分类精度进行评价;

5)将分类结果与土地利用图叠加分析,提取得到新增建设用地。

2.SEaTH算法介绍

对基期土地利用图中提取的非建设用地与新期遥感影像叠加得到的影像图层进行面向对象分类,是本文中新增建设用地提取的关键。面向对象分类的精度高低直接影响到新增建设用地信息的提取精确度。而面向对象分类的精度极大程度上取决于选取的特征,本文通过SEATH算法实现特征优选。

SEaTH算法由Nassbuam于2005年提出,其初衷是用于国际原子能机构的(IAEA)核设施的检测和监测,目前,在面向对象的特征优化中也有所应用。该算法结合了高空间分辨率遥感影像(面向对象分类技术的现状,能够解决面向对象分类的特征选择过程)面对的问题,即大量的对象特征中究竟哪些特征在区分哪些类别时才是最有效的,同时该算法实现了对区分两类别的显著特征的最佳阈值的计算,使得它可以作为一个规则构建工具,基于各个类别的样本对象,来构建出一套分类规则或者分类流程,以用于面向对象分类或者变化检测。

SEaTH算法的基本思想是:在特征符合正态分布的前提下,利用J-M(Jeffries-Matusita)距离衡量类间可分性。其J-M距离为:

式中,m1和m2表示某特征在类别1和类别2中分布的均值,1V和2V表示某特征在类别1和类别2中分布的标准差。J的取值范围是[0,2],0表示两个类别之间在某特征的可分性最差、混分最厉害;2表示两个类别之间在某特征上的可分性最好,没有混分。

3实验及结果分析

3.1研究区与数据准备

3.1.1研究区概况

本文的研究区域为北京市昌平区沙河镇南部。沙河镇位于昌平区东南部,地处平原,属于新城开发区,从2007年到2013年,该区域经济发展迅速,此外由于人口增长、城市扩张等因素,土地利用变化频繁,是进行典型土地利用变化信息提取的理想试验区。

3.1.2数据预处理

SPOT-6卫星于2012年9月9日成功发射,可提供1.5m分辨率的全色影像和6m分辨率的多光谱影像。SPOT-6具有以下特点:

①保留了SPOT-5的标志性优势,具有60 km的大幅宽;

②卫星星座每日可接收 6×107 km 2影像;

③制定编程计划过程中集成了自动天气预报,最大化提高了接收成功率;④可覆盖60 km×600 km的范围,影像为正南北定向,易于处理。SPOT-6影像是16位的影像数据,相对于其他影像包含更加丰富的信息。SPOT-6卫星参数见表1所列。本文所选影像为2013年1月25日获取北京区域的SPOT-6影像,土地利用图为北京市昌平区2007年1:10000土地利用现状图。

表1,SPOT-6卫星参数

本文选取的研究区域大小为1565×1310(像素)。对原始影像,进行正射校正和融合处理。首先,对原始的全色与多光谱影像分别进行正射校正处理,均方根RMS控制在一个像素以内;然后采用PanSharp融合方法对经过正射校正的影像进行融合处理;最后在融合后的影像中裁剪出研究区部分。除研究区高分辨率遥感影像数据以外,还对土地利用图进行相关处理。由于图斑边界与影像中的实际地类边界并非完全重合,因此须对土地利用现状图与遥感影像进行配准处理。

3.2面向对象分类

通过前期研究确定利用PanSharp方法进行融合处理,融合处理后,影像能更好地反映出图像中微小细节反差和纹理变换特征。通过多尺度分割形成同质性区域的影像对象,根据样本的代表性和分 布均匀性,共选择78个样本。本文考虑了影像对象常用的光谱特征、几何特征、纹理特征共38个特征。光谱特征包含各波段的均值、方差、亮度等;几何特征包含面积、长度、长宽比等;纹理特征包括各波段的GLCM均质性、GLCM熵、GLCM角二阶矩、GLDV熵、GLDV角二阶矩等。利用SEaTH算法进行特征选择试验,实验结果见表2所列。表2中列出的是分离度最优的四个特征。

表2,SEaTH算法实验结果

通过SEaTH算法确定了分类选取的特征以及阈值范围,利用这些特征进行新增建设用地提取的实验,并对阈值范围进行适当调整,选取最优的特征组合和阈值。通过实验确定提取建设用地的具体 规则为:Mean B>(335,340);GLDV Ang. 2nd moment (quick 8/11) B (0°)<0.1837;两个特征取并集。最终的SPOT-6影像的分类结果如图2所示。

图2,建设用地提取结果图

遥感影像分类的精度评价一般有两种方法,一是利用野外实地调查,测得真实数据,进行精度评价;二是利用影像分辨率更高质量更好的影像进行验证。由于SPOT-6融合影像的分辨率达到1.5 m,目视解译的效果已经较好,所以通过目视解译的方法,选取生产者精度(producer’s accuracy)、用户精度(user’s accuracy)、Kappa 系数和总精度(overall accuracy)四个指标,对分类结果进行验证。选取精度评价的训练样本时遵循均匀性、代表性的原则。本文选取建设用地样本61个,非建设用地30个, 超过影像分割图斑总数的10%。

分类精度见表3所列,研究结果表明SPOT-6影像通过面向对象的方法分类可以得到较好的分类精度。

表3,分类精度评价表

将面向分类结果与基期土地利用图叠加分析,面向对象分类结果中的建设用地即为新增建设用地。由表2可知,提取新增建设用地的精度达到85%以上,证明了此方法的有效性和可行性。

4结束语

在运用遥感技术进行变化检测过程中,普遍存在基期仅有土地利用图而新期为遥感数据的现象,这是一个亟待解决的问题。本文基于SPOT-6影像,对上述问题进行了探索研究。本文将SPOT-6影像与土地利用图精确配准,通过对两期数据信息的深层次挖掘,进行面向对象分类,将分类结果与基期土地利用数据叠加分析,获取新增建设用地。本文提出的方法可以充分利用已有数据的可利用信息,达到了较好的变化检测效果;同时,SPOT-6影像可以广泛应用于我国年度土地利用变更调查监测与核查。

本文实验所选SPOT-6影像为北京地区冬季数据,由于冬天植被覆盖较少,裸地现象较为普遍,对分类精度可能造成一定影响。此外,本文选择的分类方法为基于隶属度的模糊分类,特征选择和阈值范围是通过SEaTH算法确定,样本的选择对结果有影响,所以后续研究需在此基础上进一步完善。

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Spot-6/7

卫星类型: 对地观测

所属国家: 法国

分辨率: 1.5米

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