森林资源调查中SPOT5遥感影像屏幕目视判读方法探讨*

2010-09-25王玉

陕西林业科技 2010年2期

王玉

(国家林业局西北林业调查规划设计院,西安 710048)

林业的发展要求与社会、经济、自然的发展相协调,社会、经济、自然的可持续要求林业的发展也要可持续,为了适应现代林业建设的新形势,将信息技术应用于大型、全面而复杂的森林资源规划调查意义重大。随着遥感器和卫星技术的发展,多分辨率、多波段的海量遥感数据源源不断地发回地面,如何优质高效和轻松愉快地从遥感影像数据中提取专题信息成为当前遥感技术发展及其应用领域中的重大瓶颈问题,也成为专业技术工作者急待解决的技术问题。目前,在诸多遥感信息提取技术之中,屏幕目视判读技术是最基本、最灵活、最有效的技术手段。

屏幕目视判读区划应用于森林资源二类调查,以GIS软件为平台,栅格数据与矢量数据相结合,栅格数据主要包括遥感影像、地形图等;矢量数据主要包括林业专题图、各类界线图层(林班以上完整界线)、解译标志层和调查辅助信息等,以判读人员的视觉能力为判别,以专业知识和经验为基础,利用各种判读标志,综合、灵活地对影像诸要素进行综合分析、推理、归纳判断,将调查区域划分为连续的图斑(小班),定性、定量地提取出地类、林种、树种、龄组、林分郁闭度(或灌木盖度)以及地形坡向等林分因子信息,判读结果直接形成GIS图形数据和属性数据存储在计算机中,它是目前许多大型遥感图像判读任务首选方法,在各地森林资源二类调查中得到广泛应用。陕西省洛川县本次调查采取与传统的二类调查方法完全不同的“3S”技术(遥感RS、地理信息系统GIS、全球卫星定位系统GPS),利用SPOT5高分辩率卫星影像通过屏幕目视判读技术完成森林分类区划和资源调查,有助于更全面、客观、便捷地反映森林资源消长动态。

1 遥感影像判读区划流程和方法

1.1 判读区划前准备工作

在判读区划前做好SPOT5遥感影像准备、相关软硬件的准备、人员培训、解译标志建立、调查区域资源分布情况的归纳总结等工作,有利于工作顺利展开。

1.1.1 SPOT5卫星遥感影像准备法国SPOT5遥感数据的多光谱波段空间分辨率为10 m(短波红外空间分辨率为20 m),但全色波段空间分辨率达到2.5 m,具有空间宏观性、视角广、多分辨率(光谱和空间)、多时相、周期性、信息量丰富、直接以数字方式记录传送等特点,一景60 km ×60 km 。洛川县位于东经 109°11′14″～ 109°45′47″,北纬 35°26′29 ～ 36°04′12″之间 ,覆盖洛川县的影像有三景,本次二类调查选用的是:268278-20040817、 270278-20040928、 270279-20040928。经过正射校正、波段组合、融合处理和数据变换等技术处理,影像数据清晰、色调均匀,选择时相信息量较丰富,云层覆盖小于5%,且没有覆盖重要地物,选取 B4、B3、B2和PAN波段,将融合好的数据按 Rfused、Gfused、Bfused组合,突显森林植被信息,几何精度控制在2个像元内(±10 m精度),达到1∶1万制图标准要求(见表1)。

表1 陕西省洛川县SPOT5高分辨率卫星影像数据

1.1.2 建立SPOT5卫星遥感影像解译标志明确解译任务与要求、搜集与分析有关资料,综合分析调查区域自然、社会、经济条件和林业生产建设情况与森林资源分布状况的联系,以及各种地理环境要素在空间上的联系,通过影像波普特征分析 ,包括形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置和布局,建立影像特征与地类林分因子信息的对应关系。分析可判读与难以判读因子,选择外业解译标志建立路线图。制作1:10 000标准分幅卫星遥感正射影像图,叠加上行政界线、公里格网、坐标、比例尺等辅助信息,作为外业建标底图,选择各类典型图斑作采集标志,利用GPS定位、影像图上勾绘、标记、卡片描述(对复杂地块加文字详细叙述)等辅助方式,现地仔细对比,反复修正,同时拍摄该图斑地面实地照片,以便于影像和实际地面要素建立关联,表达遥感影像解译标志的真实性和直观性,加深使用者对解译标志的理解。对于不宜判读的地类(如国有苗圃地、辅助生产林地)应结合现地调查进行区划,每景影像分别建标。将建立的解译标志输入计算机中,作为解译标志层与影像叠加,对于解译者对遥感信息作出正确判断和区划具有重要的现实意义。

1.1.3 总结归纳资源分布特点每一地理区域都会因其独特的自然、经济、以及人们的生产活动而具有独特的资源分布特点,分析调查区域资料及其影像的解译标志,归纳其资源分布特点,对全面判读区划具有重要的指导意义。

洛川县位于陕西省中部、黄土高原南部,分布有山区、平原、丘陵和沟壑,具有独特的地理环境,森林资源因地理条件不同而各具特色。山区分布在调查区东北部,这里的厢寺川林场树种丰富,森林覆盖率高,被当地称为一颗璀璨的绿色宝石,镶嵌在广袤的黄土高原上;丘陵、沟壑与平原交错分布,县城周围的沟壑之上是较宽阔的平原,这里的“粮仓、苹果”成为洛川这个农业大县的重要经济来源;丘陵、沟壑地带经过天保工程、退耕还林等林业工程的实施,使山坡变绿,沟壑常青,为控制水土流失,改善生态状况、维护生态安全发挥了极其重要的作用。结合实际分析SPOT5遥感影像波普特征和建立的解译标志,归纳出洛川县资源分布特点:

山区:树种起源有天然林、人工林。主要树种有栎类、油松、杨树、桦木和侧柏等乔木树种和黄蔷薇、胡枝子和沙棘等灌木林,天然林优势树种以栎类为主,人工林以油松为主。

丘陵、沟壑区:以人工刺槐林为主,灌木为辅以及部分未利用的荒山、荒坡,含少量杨树、柿子、核桃和部分阴坡的油松等树种。

平原:有着“陕北粮仓”和“苹果之乡”之誉称,主要地类为果园和耕地、居民地等。

1.2 SPOT5遥感数据屏幕目视判读区划方法

常用的判读区划方法主要有:直接判读法、对比分析法、信息覆合法、综合推理法、地理相关分析法等,下面结合洛川县“二类”调查实践对常用的目视判读方法分别叙述如下。

(1)直接判读法。根据遥感影像目视判读直接标志,直接确定目标地物属性与范围的一种方法。

如图1中SPOT5遥感影像色彩地形、地貌分明,边缘清晰,纹理细致均匀、深蓝色及其形状以及左下方明显的坝体构成轮廓清晰的水库特征;一些影像特征明显地类如城镇居民地、飞机场、高速公路等有其独特的图型结构和形状可用直接判读法。

图1 SPOT5遥感影像数据图

(2)对比分析法。此方法包括同类地物对比分析法、空间对比分析法和时相动态对比法。同类地物对比分析法是在同一景遥感影像上,由已知地物推出未知目标地物的方法。如图2、3两景影像同一位置,由于成像时间和季节的差异,即使同一地区同一地物的色调也会不同。

图2 268278-20040817

图3 270279-20040928

(3)信息覆合法。利用矢量专题图或者地形图与遥感影像覆合,根据专题图或者地形图提供的多种辅助信息,对比识别遥感图像上目标地类因子的方法。例如退耕还林工程新造林地块,分布范围广,地块相对较小,与农田荒山交错,影像特征不明显,为了提高工程造林解译判读精度,可以使用信息覆合法,利用退耕还林工程验收图增加辅助信息,结合观察相关地块人为整地迹象,帮助判读区划。对于搜集到的与项目有关的可靠信息,均可应用此方法进行对比分析。

(4)综合推理法。综合考虑遥感图像多种解译特征,结合实践经验和生活常识等知识,通过已识别出的地物或现象,进行相互关系的推理分析,进一步弄清楚其它不易在遥感影像上直接解译的目标的方法。例如根据地理位置、地貌与植被的关系,识别林分类型和分布等。如图4根据沟梁交错的地形推断为山区,又是分布在植被茂密的厢寺川林场境内,影像色彩、纹理、结构表现出典型的有林地特征,根据解译标志观察推理分析,6小班植被反映特征为红褐色,分布在山体阴坡,符合油松的影像特征和分布规律;8小班植被反映特征为橘黄色,分布在山体阳坡,与栎类的影像特征和分布相同,进一步对比分析,纹理较均匀,颗粒稍粗,确定6、8小班优势树种分别为油松和栎类,龄组中龄林,而且两小班林分密度较大,6小班郁闭度略大于8小班。

(5)地理相关分析法。根据地理环境中各种要素之间相互依存,制约的关系,借助专业知识,分析推断某种地理要素性质、类型、状况与分布方法。如图3中3小班居民地的判读区划,居民地主要是由建筑物、空地、绿地和道路组成,它们有相互依存的关系,在遥感影像上光谱特征、纹理特征和空间关系特征是居民地地面特征的反映,在SPOT5高分辨率遥感影像上依靠纹理能够清晰地分辨出居民地以及居民地内部的构成成分。

图4 SPOT5遥感影像数据山区图

在具体图斑的信息提取过程中,是对以上判读方法灵活而综合的应用。在SPOT5高分辨率遥感影像的支持下,可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信息来完成信息判读。因此,研究地物在影像上的纹理特征,建立和充分应用基于纹理特征的地物分类及信息提取方法,将是今后研究高分辨率遥感影像信息提取的方向之一。

1.3 现地验证

室内目视判读区划结果,需要进行外业现地验证,以检验室内目视判读的质量和区划精度。对于判读区划阶段中出现的疑难点、难以判读地方需要在外业现地验证过程中补充判读,并抽取部分判读区划小班地类因子进行现地验证,以提高判读区划质量。

1.4 成果专题图产出

将判读区划小班线矢量图层与编辑好的闭合的县(林业局)界、乡(林场)界、村(林班)界图层合并后再完成编辑形成一图层,这一图层再与小班点图层属性数据库建立拓扑关系形成面域,则在小班属性库中增加了测算出的面积值。根据各类专题图需要,或图层叠加,或某类信息合并,或从图层中提取部分信息按制图规范产出成果专题图,如林相图、森林分布图等,并作为GIS信息方便管理信息系统应用。

2 判读结果精度评价

对洛川县本次森林资源“二类”调查屏幕目视判读区划分地类随机抽取一定数量小班,进行了实地验证,主要调查小班因子正判率均达到了国家林业局《森林资源规划设计调查主要技术规定》和《陕西省森林资源规划设计调查实施办法》的技术指标要求。此次调查判读划分出小班数量多于上期传统调查方法划分小班数量近十倍,提高了小班划分程度和调查精度。