在ERDAS IMAGINE中建立邯郸市TM影像土地类型解译标志

周金艳(河南工业大学信息科学工程学院,河南 郑州 450052)

1 引言

遥感(Remote sensing)是以航空摄影技术为基础,在 20世纪60年代初发展起来的一门新兴技术[1]。遥感技术具有客观、及时的特点,能够在较短时间内连续获取大面积的资源和环境数据,用于土地利用动态监测具有得天独厚的优势。实现遥感监测土地利用变化的一种方法是对多时相、多源遥感数据进行分析并作纠正配准融合等预处理,然后利用处理结果进行计算机自动分类和人工判读目视解译,得到各时相的土地利用分类结果,比较分类结果便可发现土地利用中的变化情况[2]。本文以邯郸市为例阐述在Erdas Imagine中建立TM影像土地类型解译标志,进而了解该区土地利用的情况。

2 研究区域概况和数据采集

2.1 研究区域概况

邯郸位于河北省最南部,太行山南段东麓和华北平原南部,属典型的中纬度地区。地势总体西高东低,自西向东阶梯状分布着山地、丘陵、盆地、高平原、低平原等类型。全市土地总面积120.7万hm2,其中耕地、园地、林地、牧草地、居民点及工矿用地、交通用地、水域和未利用土地分别占土地总面积的57.8%、1.6%、7.8%、0.06%、9.6%、1.8%、4.6%和16.8%。耕地主要分布在东部平原地区,东部10县耕地总面积 44.6万hm2,占全市耕地面积的63.8%;林地、未利用土地集中分布在西部山地丘陵区[3]。

2.2 遥感数据的采集

随着遥感技术的飞速进步,从航空到航天,从可见光到微波,从多波段到高光谱等各种类型、各种分辨率、各种价格的遥感数据可供选择,这使得遥感资料选择成为判读解译的首要问题。这次操作中遥感数据的选择主要考虑了以下几点。

(1)从遥感资料类型方面看,航天遥感的视野比航空遥感开阔,观察的地点范围大,可以发现地表面积内宏观的、总体的特征;在同样长的时间内,航天遥感的观察范围远远大于航空遥感。这次选择的是陆地资源5号卫星所获取的TM影像。TM(Thematic Mapper)为专题制图仪,一种改进的多光谱扫描仪。其空间、光谱、辐射性能均比MSS有明显提高,因而数据质量提高,数据量增加。TM选用可见光-热红外(0.45～12.5μm)谱段,共分7个较窄,更适宜的波段。

(2)波段组合对目视判读的效果也是很重要的。第4波段(近红外波段)集中反映植物的强反射,用于植被类型、生物量和作物长势的调查,可用来增强土壤与农作物和陆地与水域之间的反差;第3波段(红波段位于叶绿素地吸收区)能增强植被覆盖与无植被覆盖之间的反差,亦能增强同类植被的反差;第2波段(绿波段),对水体的穿透能力较强,对植被的反射敏感,位于叶绿素的两个吸收带之间,利用这一波段增强前别植被的能力[4]。在这次操作过程中,通过分析该区域数据的光谱信息结构,综合比较各波段信息,计算各波段信息的相关性,所采用的波段组合是TM4、3、2标准假彩色组合。

(3)从比例尺与分辨率选择方面看,高清晰度的图像可以反映出物体实际形状、图案、纹理等特征,但宏观大规模现象不易在大比例尺图像上读出。根据要解译的遥感图像内容的不同选择合适的遥感数据,这次选择的遥感数据是 TM影像,空间分辨率为30m。

2.3 辅助资料的准备

主要收集到的辅助资料有河北地形图、邯郸市土地利用总体规划(1997～2010年)、邯郸市ETM+影像(作为TM影像几何校正的参考文件)以及邯郸市历史资料、人口和社会经济情况等。

3 TM影像的预处理

3.1 技术路线

遥感影像的预处理中数据的精度对于后期进行土地类型解译时影响是很大的。每一步都有数据精度检验,只有满足精度要求才能继续进行,否则会降低解译的准确度,本文操作流程如图1所示。

图1 建立土地类型解译标志流程图

3.2 几何校正

几何校正(GeometricCorrection)就是将图像数据投影到平面上,使其符合地图投影系统的过程[5],几何校正包含了地图坐标系统的设置,其校正流程如图2所示。

本次操作中图像几何校正计算模型选择的是多项式变换(Polynomia1)。多项式变换在卫星图像校正过程中应用较多,原理直观,计算简单在调用多项式模型时,需要确定多项式的次方数,通常整景图像选择3次方。次方数与所需要的最少控制点数是相关的,最少控制点数计算公式为:((t+1)*(t+2))/2,式中t为次方数,对于相对平坦的研究区域,有较高的校正精度[5]。对邯郸市两张TM影像进行几何校正操作时t=3,采用窗口采点模式进行采点,均选择了 27个控制点,且精度分别控制在0.2250和0.2310个象元,满足精度控制在0.5个象元以下的要求。地面控制点(GCP)的选取是几何校正中最重要的一步,精度控制很重要,会影响到校正结果精度。

此时重新定位后的象元点在原输入图像中的行列号不是或者不全是整数关系,导致了分布不均匀,所以需要根据输出图像上的各象元在原始图像中的位置,按一定规则对原输入图像重新采样,进行亮度值的插值计算,从而建立新的图像矩阵。这就是图像重采样的过程。ERDASIMAGINE提供邻近点插值法、双线性插值法、立方卷积插值法3种常用的重采样方法。这次操作中选择了双线性内插法。该方法能够产生平均化的滤波效果,能输出一个边缘比较平滑的连贯图像。

图2 几何校正流程图

3.3 遥感图像的不规则裁剪与镶嵌

根据邯郸市区域范围和行政界线在邯郸市TM影像上建立用户感兴趣区域(AOI),确定裁剪区域,在ERDAS图标面板菜单条中单击Main|Data Preparation|SubsetImage命令,设置相关参数,进行不规则裁剪操作。在各个分幅影像裁剪完成后,需要将分幅影像拼接成一幅完整的邯郸市TM影像。进行镶嵌操作的两张邯郸市TM影像有足够宽的重叠区,相邻的图像色调(对彩色图像)一致,而且依据相同的地图投影方式进行分幅校正,可以直接进行图像拼接操作。

4 建立TM影像土地类型解译标志

遥感影像解译指从遥感图像获取目标地物信息的过程[4]。土地利用类型的解译需要根据专业(部门)的要求,运用利于土地类型的解译标志、专业知识和实践经验,从TM影像上识别各种土地利用类型,定性、定量地提取出目标的分布、功能、结构等有关信息,并将其表示在地理底图上的过程。

4.1 遥感影像解译原则

整体性和综合性原则,要充分利用多种解译标志,综合分析地物特征,不能片面的强调个别“典型标志”的作用,将其绝对化,更不能将某种“典型”色调或结构特征与某种地物等同起来,否则很容易造成解译的错误;兼顾多尺度原则,在研究区域影像宏观尺度的轮廓之后进行中小尺度的详细解译,多个层次相互补充;先易后难,循序渐进原则[6]。

4.2 遥感影像解译依据

经过预处理之后的邯郸市TM影像上依据遥感影像直接解译标志、地物相关关系等间接解译标志、邯郸市区域特点和全国土地分类系统。

4.2.1 遥感影像直接解译标志

遥感影像的直接解译标志,它是遥感图像上能直接反映和判别地物信息的影像特征。包括形状、大小、阴影、色调、颜色、纹理、图案、位置和布局。可以说直接解译标志是判读目标自身特点在影像上的直接表现形式,有时是判读的充分条件。下面重点介绍这次操作中使用较多的4类遥感影像直接解译标志。

(1)色调。它是最直接、最重要的解译标志,一般影像判读前要通过多种方法提取色调信息。例如水库颜色深蓝色,山脉上因有大量植被覆盖,在标准假彩色上呈红色。

(2)形状。在遥感影像上能观察到的的是目标物的顶部或平面形状。例如107国道和309国道的判别。

(3)纹理。是指与色调配合看上去平滑或粗糙的纹理的粗细程度,例如水库坑塘在影像上质底均匀纹理细腻,类型边界非常清晰。

(4)位置。即目标物体所在的环境部位,例如邯郸市园地,该类用地几何形状多数不规则,主要在中西部山地丘陵区扩展,纹理不清晰,在邯郸各县中均有分布。

4.2.2 遥感影像间接解译标志

遥感技术中存在着一定的局限性,有些土地利用类型不能直接从影像的直接解译标志中判读出来,需要从其他相关事物之间的联系,通过丰富的专业知识和严密的逻辑推理间接的解译出来。间接解译标志和直接解译标志要相结合以提高解译的判正率。

4.2.3 邯郸市区域特点与全国土地利用分类系统

邯郸市区域特点包括其地理位置、地形地貌、交通条件、土地资源利用现状和经济条件等。这次使用的是第2次全国土地调查采用的分类系统《土地利用现状分类》国家标准(GB/T21010-2007)。《土地利用现状分类》国家标准采用一级、二级两个层次的分类体系。

4.3 实地检验并建立最终解译标志

在初步建立邯郸市TM影像土地类型解译标志后进行了实地检验,修正后的解译结果见表1。

表1 邯郸市TM影像土地类型解译标志

5 结语

通过陆地资源卫星 TM影像图对邯郸市进行土地利用类型调查,基于遥感技术的解译方法进行土地利用类型调查,是一种准确、经济、高效的方法。对遥感图像进行适当的图像处理,可以提高土地利用类型解译精度的重要环节。在目视判读过程中,通过建立准确的解译标志,采取适当的判读方法和实地验证可以提高解译质量。完善统一的解译标志是图像库、图形库、属性数据库的标准,也是实现多期图形叠加进行动态监测精度的保证。

[1]张永民.遥感技术在数字城市建设中的应用[J].中国信息界,2010(4):23～25.

[2]宋海波.土地利用动态遥感监测[EB/OL].[2010-11-13].http://jwc.cugb.edu.cn/dizhi/cugb_jpkc/djgl/1-2/jxdg/jxjy03.htm.

[3]邯郸市国土资源局.邯郸市土地利用总体规划[R].邯郸:邯郸市国土资源局,2008.

[4]彭望琭.遥感概论[M].北京:高等教育出版社,2002.

[5]党安荣,王晓栋,陈晓峰.ERDASIMAGINE遥感图像处理方法[M].北京:清华大学出版社,2003.

[6]田建林,雷 平,石军南.QuickBird影像目视判读在土地利用类型调查中的应用研究[J].四川林勘设计,2006(1):45～48.