IRS-P5与RapidEye遥感影像在森林资源调查中的应用*

任 建,洪定安,邓 杰,李兴红

(1.四川省林业调查规划院,四川成都 610081;2.什邡市林场,四川什邡 618400)

随着遥感技术的发展,获取遥感影像比较容易,数据空间分辨率越来越高,遥感数据在森林资源调查中的应用越来越多,但是至今IRS-P5与RapidEye数据在森林资源调查中的应用还较少。IRS-P5卫星简称 P5,又名 CARTOSAT-1,是高分辨率遥感卫星,采用近极地太阳同步轨道,轨道高度为618 km,共由1867条轨道覆盖全球,相邻轨迹线之间相隔11 d,轨道倾角97.87°,搭载有两个分辨率为 2.5 m的全色传感器,连续推扫,形成同轨立体像对,数据主要用于地形图制图、地籍制图以及资源调查等。RapidEye是全球第一个提供红边波段的商业卫星,具有覆盖范围大,高重访率和分辨率,多光谱获取数据方式等特点,可用以监测植被变化,为植被分类和生长状态监测提供有效信息。

1 数据处理方法和过程

1.1 遥感数据获取

目前商业遥感数据基本通过国内代理商购买。数据购买前,应收集调查区域植被类型资料,了解当地最近几年森林经营、大范围自然灾害等情况,如造林、木材采伐、病虫害等。如果近几年森林资源没有发生大的变化,可以选用旧一些的数据,相反,如果近几年的某一年发生重大自然灾害,或者某一年造林、采伐面积特别大,引起资源变化特别大,那么就要选用这一年以后拍摄的照片。另外,选购最适宜季节拍摄的遥感数据也比较重要,在四川境内,亚热带湿性常绿阔叶林区一般选择4月下旬～5月中旬拍摄的数据,其它林区一般选择在10月份左右拍摄的数据[1]。代理商向用户可以提供经过处理的不同级别的影像产品,用于森林资源调查时,建议用户购买1A级产品,并根据工作需要进行处理,可减少费用。

1.2 基础数据准备

对于森林资源调查而言,林区地形起伏一般较大,所以基本都要做几何正射校正。几何正射校正需要高精度的数字高程模型(DEM)和地面控制点。若有大比例尺地形图(1:1万),则可以从地形图上获取控制点和数字高程模型:扫描地形图,并将扫描好的地形图进行配准,矢量等高线,建立数字高程模型。若不具有大比例尺地形图,则可直接从测绘部门获取数字高程模型。地面控制点建议使用差分GPS接收机采集。

1.3 几何正射校正

1.3.1 校正软件的选择 是IRS-P5、RapidEye卫星数据正射校正的首要环节,选择的校正软件应同时提供针对这两颗卫星正射校正的物理模型,避免选用只提供其中一种正射校正物理模型的软件。

1.3.2 几何正射校正方法 采用美国ERDAS公司ERDAS IMAGINE2010软件进行几何正射校正的方法是,首先用ERDAS2010 view窗口打开要正射校正的p5影像,启动几何校正模块Geometric correction Tools,选择 cartosat RPC;在弹出的对话框中设置RPC文件和DEM文件(注意提供的原始数据中有两个RPC文件,选择解密后的文件),然后设置投影信息(投影方式应与地形图上的投影方式一致),再设置控制点选取方式Set Projection from GCP Tool,选择image layer(new viewer),选择配准后的地形图进入控制点选取界面,选取一定数量的控制点后执行校正模块,在重采样方式中选择双线性内插法(Bilinear Interpolation),采样间隔输入2.5*2.5,至此,p5正射校正结束。

RapidEye正射校正流程略有差异,首先RapidEye数据没有提供单独的 RPC文件,需要从RapidEye数据中提取RPC参数文件,其次是RapidEye数据有5个波段数据,这就涉及原始数据的波段选取与合并的问题。提取RPC参数文件,选择主菜单Tools下的NITF M etadata Vierer,打开 NITF格式文件,点击RPCOOB选择 File和Value两列,然后点右键,选择Export,得到NITF格式数据的 RPC参数文件,然后对照标准的RPC参数文件编辑前面得到的dat格式的RPC参数文件,修改完成后另存为 tx t格式文件。RapidEye原始数据的波段选取合并,打开波段组合工具(Layerstack),按顺序导入原始数据中的5、3、2三个波段,至此完成原始数据的波段合并。原始数据中共有5个波段,根据实验,我们选择5、3、2波段组合比较理想。接下来启动几何校正模块选择NITF RPC几何模型进行正射校正,其它步骤与校正IRS-P5影像一致。需要注意的是,在选择控制点时应选择已校正好的p5影像作为参考影像,而不是地形图,这有利于提高两种数据的重合程度。

1.4 影像数据融合

IRS-P5全色波段数据纹理特征明显,Rapid-Eye多光谱数据的色彩信息丰富,为了有效利用这两种数据,需要进行影像融合。遥感数据融合的算法有很多,目前还没有统一的数据融合模型和有效的融合结果评价方法,选用何种算法有效在很大程度上与遥感数据源的种类和融合目的有关[2]。就ERDAS而言,有主成分变换法(p rinciple component)、乘积方法(mutip licative)和比值方法(brovey transform)三种融合方式,实践证明"比值方法"融合方式比较理想。

2 现地建标

根据调查区域的森林资源特点和分布状况,以卫星遥感数据景幅的物候期为单位,每景选择若干条能覆盖区域内所有地类和树种(组)、色调齐全且有代表性的勘察路线。将卫星影像特征与实地情况对照获得相应影像特征,并记录各地类与树种(组)的影像色调、光泽、质感、几何形状、地形地貌及地理位置(包括地名)等,建立目视判读标志表[3]。标志表包括调查区域不同坡向的所有地类和各龄组树种(组)。

3 卫星影像区划

根据调查区域的行政和经营界线,落实相应的界线,再根据目视判读标志,综合运用其它各种信息和影像特征,在卫星影像图上全面区划小班。也可以利用目视判读标志在遥感图像处理软件上监督分类得到区划小班。

4 卫星影像双轨判读

在室内全面区划的基础上,分两组人员独立对区划小班逐一判读并记载小班的地类、树种(组)、郁闭度、龄组等判读结果。对于林地、林木的权属、起源,以及目视判读中难以区别的地类,以收集过往资料的方式确定。当两组判读人员的一致率达到90%以上时,二人应对不一致的小班通过商议达成一致意见,否则应到现地核实。当两判读人员的一致率达不到90%以上时,应分别重新判读。对于室内判读有疑问的小班必须全部到现地确定[3]。

5 实地验证

室内判读经检查合格后,采用典型抽样方法选择部分小班进行实地验证。实地验证的小班数不少于小班总数的5%(但不低于50个),并按照各地类和树种(组)判读的面积比例分配,同时每个类型不少于10个小班。在每个类型内,要按照小班面积大小比例不等概选取。各项因子的正判率达到90%以上时为合格[3]。实地验证是卫星影像判读的一个重要环节。实地验证工作要根据室内判读后拟定的路线进行,把室内判读的结果与实地对照,特别是对一些重要现象和有怀疑的地方,应详细加以观察和验证,以修改和补充室内判读的不足。

采取IRS-P5与RapidEye多源遥感数据信息融合,能较好地保留高分辨率影像的纹理细节和多光谱影像的彩色关系,易于识别地类属性,有利于树种(组)、龄组、郁闭度等目视解译,能有效提高森林资源调查的精度和效率。

[1] 杨朝俊,胡庭兴,梁玉喜.四川森林植被遥感识别最佳时相的选择[J].四川林业科技,2005,10(5):69.

[2] 冯华俊,张慧.RapidEye与IRS-P5数据融合在土地动态遥感监测中的应用[J].科技创新导报,2011,04(b):11.

[3] 国家林业局调查规划设计院,中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局,中国国家标准化管理委员会.GB/T 26424-2010森林资源规划设计调查技术规程[S].北京:中国标准出版社,2011.