遥感技术辅助地籍信息采集

来源：职称驿站所属分类：智能科学技术论文发布时间：2011-06-07 08:00:03浏览：次

　　摘要
　　论文针对土地利用动态监测面临的实际情况，提出一种GIS与RS一体化的变更地块判别方法。经试验，这种基于GIS与RS一体化变更地块判别法基本可替代土地利用动态监测中的人工判读工作。
　　关键词:土地利用,动态监测,变更地块识别,GIS与RS,一体化
　　遥感基本原理
　　遥感是一种通过非直接接触来判定、测量并分析目标性质的技术，也有人将遥感简称为遥远的感知，遥感产品分模拟和数字两种形式，模拟产品主要指经过加工处理的各种比例尺照片及底片，而数字产品通常是指经过预处理的产品。
　　电磁波及其传播
　　电磁波是在真空或物质中传播的交变电磁场。电磁波理论是遥感的物理基础.遥感中经常使用的可见光、微波以及红外线等都是电磁波。
　　遥感是通过遥感平台（如卫星等）携带的传感器来接受地物的电磁辐射能量的，地物反射和反射电磁波在大道遥感平台的传感器之前，需要穿过大气层，因此遥感传感器所采用的波段应该选择能够穿过大气层的电磁波段，搞清楚地物辐射电磁信息在大气中传输是的衰减情况及畸变。以下主要介绍电磁波与大气的相互作用。
　　地物波谱特征
　　遥感图像中会度与色调的变化是遥感图像所对应的地面范围内的电磁波谱特征的反映。对于遥感图像的三大信息内容（波谱信息、空间结构信息以及时间信息），波谱信息用得最多，同时波谱信息的增强与提取技术是遥感图像数字处理的主要内容之一，因此了解并掌握地物的辐射波谱特征是准确、有效地进行遥感图像数字处理的前提之一。
　　遥感在我国的应用
　　国土资源动态监测是我国国土资源管理的基本工作任务之一。我国国土幅员广阔，土地利用动态性强。遥感(RS)是一种快速获取地面宏观信息的技术手段，结合全球定位系统(GPS)以及地理信息系统(GIS)就可以准确、客观、及时、大面积地得到土地利用现状信息，为土地利用管理科学制定相应的政策服务。
　　土地动态监测与一般遥感的区别
　　土地利用动态监测的实施单位通常具有前一时相这一课题中土地利用变更地块的判读部分，提出一种GIS与RS一体化变更地块判别方法，这种方法较好地实现了变更地块的自动识别工作；它在一定程度上加大了土地利用动态监测的土地利用状况矢量数据。
　　GIS与RS一体化的基本思想
　　根据土地利用动态监测的实际情况，继承了常规判别中的精华，同时又要根据实际要求对传统的判决函数做一定的改进，提出了一套GIS与RS一体化的变更地块判别方法。本判别方法的基本思想是：在现势的遥感影像与滞后的矢量数据配准叠置的情况下，充分利用矢量的地块边界，提取出地块的灰度特征、纹理特征、形态特征。
　　GIS与RS一体化与常规遥感技术相比有如下改进
　　研究单元——矢量数据中的图斑
　　以图斑为研究单元不仅是土地利用动态监测以地块为工作单元的特殊要求，而且也是一种实现GIS与RS一体化的有效手段，从而丰富了特征的来源，为提高分类精度提供了可能。
　　研究对象——变更图斑的无集群性、无规律性
　　常规的判别方法要求样品分属的m类要有一定集群性，但是在变更地块识别的应用中各种变更情况非常复杂，变更样本经常散布在n维空间中），没有一定的分布规律也不呈集群性。
　　目标——变更地块的漏判率
　　变更地块识别工作的重点是在误判允许的范围内尽可能多地发现变更地块，即以能容忍的误判率为代价降低变更地块的漏判率。为了减少变更地块的漏判，我们应将常规判别中的“最接近”改为“落入”，即当且仅当待测样本“落入”某类区内时才判为此类；这也正好符合变更地块散布在n维空间的语义。
　　GIS与RS一体化应用流程
　　针对作业区的特点，结合实地考察结果，在影像中待识别的土地利用的类别确定如下：水浇地、菜地、果园、独立工矿用地、农村居民点、坑塘水面等。
　　作业数据
　　作业数据包括遥感影像和矢量数据，遥感影像是以前Tm3个波段和印度卫星的全色波段经数据融合、彩色合成的几何分辨率为5.8m的彩色影像，矢量及其属性数据为已备档的土地利用现状数据。
　　找出各地类的若干标准训练样本
　　将遥感图像与矢量数据在Envi做配准，精度在1个像元以内；将配准图像与矢量数据叠置显示在屏幕上。针对要判别的6种地类，各找出10～15块标准地块作为训练样本。以下各步工作是用VC＋＋6.0编程实现。
　　提取标准地类地块边界内的灰度特征、纹理特征和形态特征
　　采集标准地块矢量边界内的各像素R、G、B波段的灰度值，统计出各地类的各波段灰度特征值（极值、均值、方差）、直方图分布及各波段灰度特征值之比等灰度特征，提取出各地类基于共生矩阵的角二阶矩、对比度、线性相关系数、熵等纹理特征，计算出各地类地块的面积周长比形状特征，形成标准地类的特征库。
　　构造决策树与判别规则
　　根据已选训练样本，作聚类分析；再参考聚类分析的结果，然后对各级判别节点的所有指标做主成分分析，取最大的前n个主成分（其累计贡献率＞85%）。在地类的判别中，将其分为以下几类：第一主成分中表征颜色特征值的系数较高；第一主成分中表征纹理特征值的系数较高；第一主成分中表征纹理和形态的特征值较高。
　　GIS与RS一体化的意义
　　GIS与RS一体化识别变更地块特色的识别方法
　　基于GIS和RS一体化变更地块判别法吸取了常规分类技术和判别方法的思想、算法及结论，同时也根据土地变更地块识别应用的特殊性对算法做了相应的改造。因此，它是一种具有识别变更地块特色的识别方法。
　　GIS与RS一体化的可推广性
　　在任一随机实验中平均2.54%的漏判率和5.25%的误判率决定了GIS和RS一体化的改良距离判别法基本可代替土地利用动态监测中人工判读的工作，从而加大了土地动态监测自动识别技术的可推广性。
　　GIS与RS一体化的前景
　　为了进一步识别出具体发生了什么变更、变更边界等等此类信息，可以在变更地块内做边界的提取，再识别各图斑的地类，从而获得变更的详细情况，这一工作有待于今后进一步的研究。