基于IKONOS遥感影像最小识别图斑面积精度研究

韦燕燕，张子平

(1.河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南焦作 454003; 2.国土资源部信息中心，北京 100812)

1 引言

随着SPOT－5、IKONOS和Quick Bird等高分辨率卫星遥感影像的不断发展，使得利用卫星遥感影像广泛应用于更新土地利用现状图，利用高分辨率卫星影像成为土地利用变更调查的一种重要的手段，保证了土地利用变更调查数据源的现势性和及时性。采用卫星遥感影像进行土地利用调查，主要是利用卫星遥感影像的地物光谱特征的特性，发挥其对地类判别的优势，以多时相、多源遥感数据为变化信息源［1］。

IKONOS(伊科诺斯)卫星于1999年9月24日送入太空，成为世界上商业遥感卫星中第一颗提供高分辨率的卫星。IKONOS卫星的成功运行，开拓了一个全新的、迅速的、物美价廉的、实时精确的获得最新地物目标基础信息的途径，它不仅可以提供分辨率达1 m的高清晰度的卫星影像，而且树立了商业化卫星影像的全新标准［2］。IKONOS卫星由于其高空间分辨率，广泛用于土地调查中，对IKONOS卫星用于1∶1万土地利用现状调查可行性研究的文献目前比较多，但是对其最小可以识别的各个地类的最小图斑面积精度还有待研究。遥感影像分辨率的提高，使得对最小图斑面积的研究越来越有意义，在土地利用中最小图斑面积不仅关系着各地类的综合面积，而且也客观反映地物现状之间的分布规律，是土地利用调查和管理中不可缺少的重要部分。从大量文献中看到，目前针对最小图斑上图面积的研究仅限于在土地利用数据缩编和制图综合时，对小面积图斑的舍弃，并没有基于不同分辨率的遥感数据方面最小上图图斑面积的研究。土地是国家的基础，关系着国计民生，遥感技术在土地利用调查中发挥着越来越重要的作用，对遥感影像数据最小图斑面积的研究不论从其重要性还是必要性上，都已经迫在眉睫。

本文基于遥感影像的光谱特征和高空间分辨率的特点，运用图斑面积的相对误差对IKONOS遥感影像最小识别的地类图斑面积精度进行研究。

2 研究区概况

新乡市地处河南省北部，南临黄河，与省会郑州、古都开封隔河相望;北依太行，与鹤壁、安阳毗邻;西连旅游城市焦作，与晋东南接壤;东接油城濮阳，与鲁西相连，是豫北的经济和交通中心，中原城市群城市之一。新乡市总面积8249 km2，总人口591万，市区面积422 km2，市区人口120万，建成区114 km2，辖三市、五县、四区以及高新技术产业开发区、新乡西工区、新乡工业园区、新乡经济开发区、平原新区，共有108个乡镇和20个街道办事处。新乡市地处黄河、海河两大流域，平原占地总面积78%，土地肥沃、光热充沛，新乡地处北纬35°18'，东经113°54'属暖温带大陆性季风气候，四季分明，冬寒夏热，秋凉春早，年平均气温14℃;7月最热，平均27.3℃ ;1月最冷，平均0.2℃。是豫北的政治、经济、文化和交通中心［3］。

新乡市地处中原腹地，太行山脉以东，黄河以北，地势既有平坦的平原，又有太行余脉，地形比较适合本文的研究，并且人多地少，经济发达，土地利用变化频繁。新乡市2007年完成了数字航测土地利用调查，因此，选择该研究区，以航测数据为基础，可以更加全面的进行精度分析，得到更可靠的论证。

3 研究区数据

IKONOS遥感卫星提供分辨率达1 m的高清晰度的卫星影像，轨道高度在681 km的高空，重访周期为3天［4］。

实验采用的遥感影像数据为IKONOS数据1 m分辨率，R、G、B三波段真彩色，接收时间为2006年9月8日，无云覆盖，色彩丰富，纹理清晰，无明显噪声、斑点和坏线。色调均匀，反差适中数据质量较好。

图1 IKONOS遥感影像(1 m分辨率)

4 数据处理

IKONOS影像数据为为2006年9月8日成像的1 m真彩色数据，只有蓝、绿、红三个波段;用于进行遥感影像几何校正的控制点，采用水平定位精度达亚米级的Trimble XRS差分GPS野外实测，经过后差分处理后，实测数据的精度达的厘米级。遥感影像配准的方法有很多种，多项式纠正是其中一种比较简单、快速、实用的方法，可以有效实现大数据量的处理。但是它对于复杂地形来说不易使用，难以保证复杂地形的影像纠正精确度［5］。所以，本文对2006年IKONOS影像的纠正，以纠正好的SPOT－5全色影像为基础，利用二次多项式分区进行纠正。遥感影像的分区控制点尽量均匀分布，并且选取易识别的特征地物，保证遥感影像配准的精确度。通过对图像进行二次多项式几何校正，每个控制点的中误差都控制在1个像元之内，满足遥感影像纠正的要求。

5 研究方法

5.1 地类判读精度评定

实际工作中，有很多种方法都可以用于评价计算解译的精度，本文采用的是抽样法和误差矩阵法。即任意抽样选取研究区的地类图斑，根据所得数据与同期航测数据相比较、解译结果建立误差矩阵分析，解译结果精度即专业人员判读精度，其具体计算方法如下［6］:

式中，P为判读精度;Bi为地类判读正确的图斑数;Aj为地类的图斑总数。

5.2 面积精度的评定

进行矢量数据面积精度误差分析，对比法是比较常用和实用的方法。因此，本研究也采用此方法。所谓对比法就是按照地类和空间分布均匀的原则，于矢量数据中抽样选取一定数量的样本数据，在此基础上，利用相应的航测数据，以一定的指标评价样本数据的误差，并进行统计、分析。

研究所用的评价指标为相对面积精度，公式如下［7］:

其中，Zi为图斑面积相对精度，Ai为样本图斑面积，Bi为航测数据图斑面积(视为真值)。

6 数据分析

6.1 地类判读精度的分析

由于不同的土地利用类型有其固有的利用状态，例如，耕地、园地等大片连续，旱地、苗圃等零碎分散，交通用地纵横交错，居民点零散，独立工矿集中以及河流水面的带状交错分布等等，这些都是影响不同土地利用类型图斑大小，形状的条件。因此，不同的土地利用类型，基于遥感影像的图斑的解译精度就有所不同，对不同地类图斑判读的准确度亦不同。

在研究区挑取样本数据，并通过判读和实地检核，由式(1)得到IKONOS遥感影像的地类图斑判对率如表1所示。

IKONOS遥感影像地类图斑判对率 表1

由表1可知，在IKONOS遥感影像上地类图斑的最大精度为98%，最小的精度91%，平均精度95%。

6.2 面积精度的分析

在实验区抽样选择样本数据，并与已有的航测数据(视为真值)相比较。由于本文是基于最小识别图斑的研究，所以在样本数据中选择小面积图斑并且分层抽取。本文根据具体情况将数据分成6个档次，如表2所示。

样本数据面积表 表2

根据各个地类的光谱特性、分布规律和几何形状规律，以及遥感数据的波段特性，可知每个地类的判读度是不同的。在本研究区中，居民地与周围地物反差较大，形状不规则，纹理较粗，颜色灰白，呈点状分布，周围一般有道路、部分临近城市的居民地周围有大棚，其背景地物主要是耕地，比较容易判易读。耕地有较为规则的几何形状，纹理较细，呈暗绿色或灰绿色，呈片状分布，并有明显的田埂和沟渠，判读也比较容易。植被是遥感图像中反映最直接的信息。它在可见光的绿波段有反射峰，在蓝光和红光波段有反射谷，在近红外至短波红外区域，由于细胞间隙和叶片细胞对电磁波的多重反射，使反射绿迅速上升，形成一个高平台。不同植被在短波红外和近红外波段的差异比较明显，但是在可见光波段内的反射率差异很小。由于其纹理和色调的原因，林地、园地、草地容易混淆，个别时候与耕地也不好区分。下面针对研究区典型地类的面状图斑进行分析，详见图2、图3、图4关于面积精度趋势的分析。

图2 IKONOS卫星影像城镇村及工矿用地地类面积精度趋势

图3 IKONOS卫星影像耕地园地地类面积精度趋势

图4 IKONOS卫星影像有林地、草地其他地类面积精度趋势

由图2、图3、图4可知，IKONOS卫星影像上城镇村及工矿用地的小图斑面积在接近270 mm2时，精度基本趋于稳定，都在90%以上。耕地园地的小图斑面积在接近300 mm2时，都在90%以上。林地草地其他用地面积在350 mm2时，精度满足90%。由以上可得IKONOS卫星影像解译的最小面积如表3所示。

IKONOS遥感影像最小解译面积 表3

7 结论

全国第二次土地调查的技术规程中规定的最小上图图斑面积为:城镇村及工矿用地4 mm2，耕地、园地6 mm2，林地、草地其他用地 15 mm2，在 1∶1万土地利用现状图上的相应图斑分别为:400 m2、600 m2、1500 m2。可见IKONOS遥感影像的精度远远高于全国土地调查最小图斑面积精度的要求，完全可以用于土地调查。但是随着遥感精度的提高，作者认为国家关于最小上图图斑面积的标准应该与时俱进，应该随着测绘技术的发展和遥感影像空间分辨率的提高而提高。而具体最小上图图斑面积多大才算合适，牵涉到人眼分辨率、地图负载量、地类权重等因素，需要进一步详细研究。

［1］张志龙.基于遥感图像的重要目标特征提取与识别方法研究［D］.湖南:国防科学技术大学研究生院，2005.

［2］李树伟.城市总体规划动态监测研究［D］.北京:北京林业大学，2008.

［3］赵霞.新乡市文化资源转为旅游经济的对策研究［J］.河南机电高等专科学校学报，2008，4(3):57～59.

［4］齐义娜.面对对象的高分辨率遥感影像信息提取与尺度效应分析［D］.吉林:东北师范大学，2009.

［5］燕琴，张继贤，孙晓霞.IKONOS数据在土地利用动态监测中的应用方法研究［J］.测绘科学，2002，27(2):40～42.

［6］王珂.基于SPOT5影像的1:1万土地利用更新调查面积精度研究［C］.第二届全国国土资源遥感技术应用交流会，2006.74 ～80.

［7］丁晓东，徐豪，俞志强等.应用SPOT5影像进行农居点调查的可行性研究［J］.浙江大学学报(农业与生命科学版)，2008，34(1):114 ～118.