遥感影像测量技术在地理国情普查中的作用范文

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《江西测绘》2017年第2期

摘要：遥感技术已经成为一项快速、准确地监测土地利用变化的重要手段，全国地理国情普查是一项重大的工程项目，在全国范围内，遥感影像在整个地理国情中占有很大的比重。

关键词：遥感影像；地理国情；目视解译；人工解译；时效性

引言

地理国情主要是指地表自然和人文地理要素的空间分布、特征及相互关系，是基本国情的重要组成部分。开展全国地理国情普查，系统掌握权威、客观、准确的地理信息，是制定和实施国家发展战略和规划、优化国土空间开发格局和各类资源配置的重要依据，是推进生态环境保护、建设资源节约型和环境友好型社会的重要支撑，是做好防灾减灾工作和急救保障服务的重要保障，也是相关行业开展调查统计工作的重要数据基础。为了全面把握当前中国的地理情况和满足经济社会发展需要和生态文明建设，国务院决定开展2013~2015年国情第一次国家地理的调查。遥感图像信息提取技术能够很好的利用遥感图像中丰富的光谱、纹理、形状等信息，提取的结果更适合于提取地理国情信息。这种技术在地理条件监测中的应用，不仅可以提高地理国情普查的地理条件的速度，而且还可以减少工作量，大大提高普查的效率。广州市需完成覆盖行政区域范围内约7434m2地理国情普查数据采集，开展广州市地理国情调查是了解广州市城市化进程和社会经济发展中的基本矛盾及发展趋势的基本手段，是制定发展政策的重要支撑。通过全面获取多尺度、多时相的历史数据资料、遥感影像、土地利用信息以及社会经济统计信息等普查成果资料，结合遥感、遥感影像等空间技术，对广州市发展过程中的地理国情特征进行动态监测与分析，包括：城市扩张动态监测分析和生态空间动态监测分析等两部分内容。

1遥感影像的分类与信息提取方法

1.1遥感影像的分类方法

遥感图像信息提取是基于各种样本的内在相似性。遥感图像同一物体在相同的外部条件（地形、照度、季节等）上具有相同或相近的光谱特征、纹理特征和空间特征，从而表现出相同的某种固有的相似性。同一类的像素特征在同一特征空间区域内具有不同的光谱特征或纹理特征，并在不同的特征空间区域进行聚类。传统的图像分类方法主要针对中低分辨率图像的设计，因为低空间分辨率的遥感图像本身就是混合像元的单像素。光谱分辨率和低空间分辨率遥感图像普遍较高，高分辨率遥感影像光谱特征相对不丰富，应采用自上而下的综合处理方法。高分辨率遥感影像通过建模可以从分割图像的光谱信息中获取空间特征、形状特征、纹理特征等信息。如图1简单的遥感影像图。

1.2遥感影像的信息提取方法

目视解译。视觉的解释是基于不同光谱特性的结构规律和发展规律的解释，各种类型的目标图像的纹理特征、几何成像原理和空间特征，通过分析图像中的物体的视觉识别土地类型的特征，从而提取特征信息。基于像素的分类方法是一种传统的计算机分类方法。它应用广泛，技术发展相对成熟。它主要包括监督分类和非监督分类：监督分类是自上而下的知识驱动的方法，即先进行分类训练，即学习和分类第一。包括最小距离分类法、分类法和多级开窗法特性曲线、最大分类法；非监督分类是一种自下而上的数据驱动的方法，假设遥感图像相似的对象在相同条件下具有相同的光谱信息特征。非监督分类主要采用聚类分析方法，聚类是一组按相似性划分为若干类的像素，即“物以类聚”。其目的是使尽可能小的同一类像素之间的距离，以及在不同的类的像素之间的距离尽可能大。非监督分类方法主要有层次聚类法和动态聚类法。面向对象分类方法。面向对象的遥感图像光谱特征的遥感分类技术，结合形态、特征尺寸、纹理、几何特征的位置和结构、目标对象和周围环境之间的关系和其他因素，根据适当的对象分类规则建立的特点，完成图像信息提取，所以你可以充分利用图像信息，提高测量精度，有效地避免了传统的基于像素的分类方法发生信息丢失的现象，也可以有效地避免噪声的影响，采用合适的分割尺度设置、噪声，以像素对象为特定对象，而不是分别提取分类，从而避免“椒盐现象”。

2面向对象分类方法的研究现状

自上世纪90年代以来，面向对象的信息提取技术得到了飞速的发展，为了提取图像，用面向对象分类法，充分利用光谱、纹理和形状特征的图像对象的信息，取得了较高的分类精度；通过各种数据源收集k，在高分辨率遥感遥感影像为数据源，多尺度影像分割和面向对象的图像分析方法为主要技术，城市绿化覆盖信息的自动提取，达到绿色城市的库存。

3几种遥感影像分类技术的应用

3.1人工目视判读分类

提取影像信息遥感图像的人工视觉分类是通过肉眼观察到的解译解决方案，图像特征和图像首先总结了对象，然后建立解译标志的对象，根据人工的经验解决矢量对象的边缘类型特点的解读和阐释。根据土地利用现状的分类，类型为耕地、园地、林地、草地、房屋建筑物、道路、构筑物、人工堆掘地和水域。通过人工视觉判别分类结果，对象的分类比较清晰，不同类别的土地之间有一个明确的分界，并且边缘的斑点是相对平滑的。因为它是通过人眼的分类，判断和分类的主要依据是纹理和颜色，从而容易造成泄漏和错误。一些细长或小尺寸类是容易错过的，一些小但显着差异的纹理不同的地面对象容易出错，手动收集了一个相对较长的时间，特别是大面积的图斑花费更多的时间和人力。

3.2基于面向对象的遥感影像信息提取

面向对象的分类方法首先对图像分割和对象提取是同质的，特征或特征的组合和建立分类系统，最终实现用相应的分类方法，不同类型的地形信息提取。采用面向对象的遥感影像信息提取技术，分类结果相吻合，特别是对于耕地信息，提取结果更准确。但通过目视判读，这种方法会把一些果园和山脊转化为耕地，将一些图像信息和相邻但不接近的相似像素的实际特征的位置分为一类，因为土地流转现象频繁，果园的纹理特性和农作物中的一部分非常接近，导致分类错误，需要探讨未来研究更好的方法，进一步提高分类精度。

4遥感影像在地理国情的作用

4.1内业采集数据

（1）以遥感正射影像为基础底图，利用收集的参考数据，采用人工解译的方式，参考地理信息、土地利用、水利普查等资料，进行地表覆盖分类。基于所采用的数字正射影像数据，参照地表覆盖外业调查成果，对地表覆盖图斑的范围、位置及类型进行编辑、修改，包括对相关图斑的拆分、合并和修改。例如：单栋房屋离连片房屋建筑区距离较小，但与周边其他房屋建筑在形状、结构及排列上明显不同的单独房屋应编辑为独立房屋建筑；对于乡村地区集聚程度较低、自然散乱分布、被其他类型分隔的房屋建筑，编辑为独立房屋建筑。地表覆盖分类数据编辑过程中，应注意道路、水体、构筑物等地理国情要素与地表覆盖分类数据同时表达时，二者之间的空间位置和属性逻辑关系的正确性。其中，道路中心线一般应穿过相应路面图斑范围内；堤坝要素中心线一般位于作为覆盖类型的堤坝图斑范围内。人工解译和编辑主要是在分割和分类的基础上，将分类结果套合正射影像，参考基础地理信息数据及收集到的专题资料，对影像进行识别和判读，对初步解译结果进行合并、拆分、重构等编辑。主要包括地物的删除和添加、地物的合并和拆分、地物边界线修正、地物空间位置处理、地物属性信息修改或添加等。

2）遥感影像解译的采集本着从已知到未知、先易后难、先地表后深部、先整体后局部、先宏观后微观与先图形后线形的原则，重点开展基于遥感影像的解译地表覆盖信息提取，并通过解译与编辑，以提高整体分类精度，满足地表覆盖信息地理国情普查对地表覆盖分类精度的要求。

4.2提供地理方面信息，提高政策分析的科学

在国土资源决策管理、农业资源信息、区域农业规划、农作物研究、区域农业可持续发展研究、农业生态环境监测、基于GPS和遥感影像的精细农业信息处理系统研究、森林资源的开发、利用和保护、土地利用与土地覆被现状分类与制图；以及土地利用与土地覆被动态监测等方面收集、存储了大量数据信息，建立相应地理数据库，实现空间数据的浏览、检索、分析等，并产生专题地图，建立各种模型，利用遥感影像的模型功能和空间动态分析以及预测能力，实现资源管理的信息化。我国资源短缺、环境污染严重、区域发展不协调等问题的存在使得建设资源节约型社会更加紧迫。这需要监测地理国情，通过获取地形、土地利用、粮食生长、交通状况、污染物分布、能源资源分布等地理国情信息，加强对资源环境的调查、监测、评估和预测，为政策分析提供更多定量化的重要资料和科学依据，使政策分析结果更加准确和切合实际。外业调查成果包括外业调查数据、元数据、原始轨迹数据、外业调查技术总结等。其中外业调查数据包括：数字调查成果或纸质调查成果扫描数据、补测数据。该成果是对普查底图数据的类型、边界、属性等信息进行编辑、修改的主要依据。在农村土地利用现状更新调查检查验收过程中，对农村土地利用现状更新调查工程项目的质量评定，为了对农村土地利用现状更新调查工程项目的质量进行公平准确评价，应采用外业成果质量检查验收方法探讨。

4.3遥感影像防灾减灾方面的信息

从国内外发展状况看，遥感影像在重大自然灾害和灾情评估中有广泛的应用领域。地理国情中就包括灾难环境和灾难分布，灾区状况和重建情况等。其空间信息需要通过遥感影像技术获得、整合、，最终用于防灾减灾的决策中。中国作为世界最大的发展中国家之一，既是自然灾害高发的国家，也是信息技术高度发达的国家。在利用现代信息技术加强灾害管理方面，已积累了丰富的经验。

4.4遥感影像技术保证了地理国情监测工作的准确性

地理国情监测，不仅需要掌握各时期的历史档案数据，更需要快速动态掌握最新地理信息。为此，要加强测绘基础建设，加快构建内容丰富、更新及时、服务高效的数字中国。充分利用先进卫星定位技术手段，提供高精度、高效率的导航定位服务；加快实施国家重大测绘工程，积极推动数字省区、数字城市建设。

5结语

遥感影像技术是测绘技术手段，也是地理国情监测必不可少的保证。快速发展的现代测绘技术和测绘部门长期积累的大量地理国情信息，为开展地理国情监测奠定了良好基础，提供了强有力的支持配合，共同推动地理国情监测这项利国利民的工作取得良好实效。

参考文献

[1]王波.基于面向对象的高分辨率遥感影像人工地物信息提取[D].江西：江西理工大学，2011.

[2]郭伟立.基于面向对象的高分辨率影像耕地信息提取方法研究[D].桂林：桂林理工大学，2010.

作者：黎爱红 单位：广州市房地产测绘院（广州市房地产测绘产品检验中心）