水土保持生产建设项目扰动遥感分析

孙 涛 ，范福新 ，梁 藉 ，闫宝伟 ，付文博

（1.中国水利水电科学研究院，100038，北京；2.水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心，100038，北京；3.华中科技大学水电与数字化工程学院，430070，武汉）

水土保持生产建设项目扰动遥感分析

孙 涛1，2，范福新3，梁 藉3，闫宝伟3，付文博3

（1.中国水利水电科学研究院，100038，北京；2.水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心，100038，北京；3.华中科技大学水电与数字化工程学院，430070，武汉）

生产建设项目遥感监督管理往往需要通过大量遥感图像人工标注训练样本，进行深度学习模型的训练。为此，通过对大量遥感影像进行统计观察，结合实际建立了包括裸地、水泥地、森林等14种基本地类解译标志库，并以此为基准制作训练样本。在此基础上，详细分析生产建设项目的要素组成，探究了机场工程、涉水交通工程生产建设项目的地类组成规律，为后期深度学习模型的构建提供可靠的约束条件与决策支撑。

生产建设项目；扰动土提取；人工标注；遥感解译；组合规律

生产建设项目类型多、分布广、部分分布在偏远山区，传统监测方法周期长、精度低、成本高，需要寻找一种新型监测方法。卫星遥感技术能够快速准确地获取大范围地表信息，特别是随着近年遥感技术快速发展，其信息提取精度越来越高，成本逐渐降低，操作更加简便，已成为首选的监测方法。

由于人工提取遥感信息存在工作量大、成本高、效率低等问题，需要采用一种更高效的遥感信息提取方法。近年，深度学习方法迅速发展并成功应用于不同行业，不少学者也开始将深度学习应用在遥感影像信息提取之中并取得了良好效果。

将深度学习方法应用于图信息提取的关键是建立水土保持生产建设项目样本库，通过人工标注的遥感图像对学习算法进行监督训练，使其能自动识别并提取地表信息。本文对前期遥感图像人工标注过程中发现的生产建设项目类型的地类组合规律进行探究。

一、遥感解译及人工标注

在实现遥感图像信息自动提取之前需要进行图像的人工标注，人工标注过程就是人工解译的过程。在人工解译之前需要对遥感图像进行几何校正、正射校正和图像融合等处理，以增强影像清晰度、层次感、色彩饱和度及信息丰富度等，从而降低人工标注的难度，提高标注成果的可靠性。

1.遥感解译

遥感解译又称图像判译、识别等，是指从遥感图像中提取信息的过程。根据图像特征的差异可以识别和区分不同的地物，这些典型的图像特征被称为图像解译标志。遥感解译标志分为直接解译标志和间接解译标志。直接解译标志是指遥感图像的几何形状、大小、色彩、色调、阴影等，可以通过这些特征直接判断遥感图像的类别。间接解译标志是指根据与之有联系的其他地物在图像上反映出来的特征，通过相关分析推断出其性质，间接推断某一事物或现象的存在和属性。

遥感解译的方法主要包括：

（1）直判法

直判法是指根据不同地物在遥感图像上直接显示出的特征所建立的解译方法。例如高速公路一般呈深灰色或者亮灰色，其边界明显、距离长，宽度时有变化，但变化程度不大。

（2）逻辑推理法

逻辑推理法是指利用遥感图像中地物间内在联系所表现出来的特征、间接对遥感图像中地物的存在和属性进行判断的一种方法。例如在判读水系时，可以通过观察水系的位置和形状等来推理判别该水系是天然河道还是人工沟渠。

（3）对比法

对比法是指将遥感图像中未知的地物与已经确定的地物进行对比，从而分析判断出该未知地物的类型及属性。在对比分析时，需要保证两者处于相同的条件下。

2.人工标注

人工标注也叫人工解译或者目视解译，是指解译人员利用专业知识，在已建立解译标志库的基础上，采用直判法等解译方法，点绘出地类边界，划分地类从而进行信息提取的过程。在人工标注之前需要建立地类解译标志库。人工标注是监督学习训练样本的主要制作方式，基于深度学习的遥感信息提取模型的训练需要大量监督学习样本，为使模型参数最优，得到良好的结果，往往前期需要制作大量人工标注样本。

表1 地类解译标志库

表2 生产建设项目组合规律分析表

表3 生产建设项目主要扰动地类组成表

人工标注需要明确区分地类，通过对比前后不同时期、同一地区遥感影像图的地类，发现并提取地表扰动信息。通过对大量遥感影像的统计分析，并结合实际走访调研获取的地类信息，按照出现的频率及必要性，将地类划分为裸地、建筑物、水泥地、农田及草地、其他、停车场、运动场、道路、阴影、羊肠小道、树木、水体、渣土及煤堆、云或浓雾共14类。对上述14种地类的颜色、形状和纹理等直接解译标志进行统计分析，建立地类解译标志库，如表1所示。

在地类解译标志库建立之后，借助解译软件，在直译法等解译方法的辅助下，对遥感图像进行人工标注解译，获取遥感图像的地类信息。其中人工标注工作的开展使用本团队自行开发的遥感监督学习标注软件。

该软件主要由菜单栏、工具栏、活动窗口和快捷工具栏等组成。在进行人工标注时，先载入遥感图像，图像将显示在活动窗口中；然后根据具体需求对遥感图像进行缩放，在已经建立的地类解译标志库之上，结合专业知识，调用各种工具对遥感图像进行分类，点绘出各个地类的边界，从而实现遥感影像的信息提取。

标注分类过程实际是对不同地类进行赋值的过程。在点绘地类边界进行标注时，已经自动将点绘边界范围内的地类赋予了所对应数值，将遥感图像转化为了数字图像。

二、生产建设项目组合规律分析

根据2017年9月水利部水土保持监测中心发布的《生产建设项目水土保持“天地一体化”监管技术规定》（征求意见稿），生产建设项目被划分为公路工程、铁路工程、机场工程、火电工程、水利枢纽工程、堤防工程、露天煤矿、工业园区工程、房地产工程、其他行业项目等36大类，在每个大类之下又细分不同小类，如公路工程就包括高速公路、国道、省道、县道、乡村道路等，露天煤矿包括露天开采的煤矿工程及其配套的洗选工程、排土场、矸石场等。

在人工标注过程中，发现某些类别的生产建设项目在地类组成上具有一定规律，例如在标注的遥感影像图上，机场工程总是由建筑物和大片水泥地组成，其中在运营中机场的水泥地上总会停留一定数量的飞机，这些特征在遥感影像图中容易识别。为此，将部分具有典型地类组成规律的生产建设项目进行统计分析，得到表2中所示规律。

由上述内容发现，对于一些生产建设项目类型，其地类组成及分布存在一定规律，发现并挖掘这些规律，能为后期基于深度学习的违法生产项目自动识别模型构建提供可靠约束条件与决策支撑（表3）。

三、结 论

①生产建设项目地类解译标志库根据大量遥感图像地类进行统计分析，在基本满足遥感图像分类的需求下，划分了14个基本地类，这些基本地类并不能完全表示出所有遥感影像地类信息，需要结合不同实际需求对基本地类划分做出相应调整。

②在探索生产建设项目组合分析时，需要统计分析遥感图像中具体表现出的信息，因此没有考虑像涉水交通工程中的隧道等无法在遥感图像上直接获取信息的类别。

③信息产业类项目中基地建设工程与社会事业类项目中学校建设工程等区别不大、容易混淆，其地类组成规律相似，在此次规律分析中剔除了这些极易混合的类别。

④由于不同类别中的生产建设项目在实际中也是千差万别，因此统计的规律存在与某些个别生产建设项目有出入的情况。

[1]亢庆,等.生产建设项目水土保持“天地一体化”动态监管关键技术体系[J].中国水土保持,2016(11).

[2]李智广,王敬贵.生产建设项目“天地一体化”监管示范总体实施方案[J].中国水土保持,2016(2).

[3]党杨梅,等.SPOT5影像目视判读在土地利用类型更新中的应用研究[J].测绘与空间地理信息,2009,32(2).

[4]杨博,刘义.农业遥感影像目视解译技术要点[J].现代化农业,2008(4).

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[6]凌峰,等.基于高分辨率遥感影像的生产建设项目扰动图斑解译标志的建立[J].中国水土保持,2016(11).

Studies on remote-sensing disturbance analysis for soil and water conservation projects

Sun Tao,Fan Fuxin,Liang Ji,Yan Baowei,Fu Wenbo

In-depth learning process is necessary for management of remote-sensing monitoring that normally requires intensive training with a great deal of remote-sensing images and sampling of manually annotation.Therefore,statistical observation should be conducted for a large number of remote-sensing images,together with interpretation symbol library including 14 land types of bare land,cement floor and forest etc.,which may be used as baseline for training samples.On the basis of the above,key components of production and construction project are evaluated in detail,so as to explore the formation rule of land type for airport or water-related transport.It can provide a reliable base for decision making and understanding of restrict conditions in the later establishment of study model.

project under construction and production;disturbed soil extraction;manually annotation;remotesensing interpretation;combinational law

TP753

B

1000-1123（2017）20-0038-03

2017-09-18

孙涛，教授级高级工程师。

北京市科技计划课题 “北京市水土保持遥感技术应用研究与示范”（Z161100001116102），水体污染控制与治理科技重大专项-北京市智慧水务综合管理平台研究与建设项目（2017ZX07104）。

责任编辑 董明锐