ArcGIS影像配准在碳监测中的应用研究

先文娟

(辽宁省林业调查规划院，辽宁 沈阳 110122)

1研究背景

根据《土地利用、土地利用变化及林业(LULUCF)碳监测试点技术方案》的要求，2013年辽宁省开展了全省LULUCF碳监测试点工作。

碳监测试点的数据调查主要利用遥感抽样调查方法，基于格网理论，结合辽宁省森林资源规划设计调查及其档案更新数据和相关现有的各种林业监测数据，同时增设地面大样地调查获取相关数据等地面调查数据，统计分析得到全省碳变化量。

依据技术方案，辽宁省以15分经纬格网作为分级和赋予格网代码的基本单元，在全省范围内确定边长4 km的正方形样地研究区共316个，采用2005年卫星影像及2013年航拍影像进行对比分析。其中，2005年卫星影像的空间参考为1954北京大地坐标，2013年航拍影像的空间参考为1980西安大地坐标。为得到碳变化量，必须对影像进行坐标转换后再完成对比工作。

传统的坐标转换方法是依靠转换参数完成坐标转换。而根据《中华人民共和国测绘法》，坐标转换参数为保密数据，大部分生产单位无法直接获得，只能通过平差计算的方法得到。平差方法专业性强，精度有限，需要耗费大量的人力及时间成本。因此，我们尝试利用影像配准的方法解决碳监测两期遥感影像坐标不一致问题，实现栅格数据的坐标转换。

2 原理与方法

2.1 影像预处理

我们只对研究区内的样地变化感兴趣，因此，需要对2005年及2013年两期影像进行预处理，生成和研究区大小一致的遥感影像，以此来减少工作量，提高机器运转效率。

影像预处理主要包含两部分内容：一是对2005年遥感影像进行裁切，二是对2013年航拍影像进行镶嵌。

2.2 影像配准

影像配准是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。配准属于相对校正, 是指一幅影像相对另一幅影像的校正, 基准图像不一定带有地理信息, 只是两幅影像之间的位置相对一致, 与真实位置不一定一致[1]。

考虑到林业系统已全面采用1980西安大地坐标系为空间参考系，在进行影像配准时，我们以2013年影像为基准影像，2005年影像为待纠正影像。

3 研究内容

本文以实验区内某样地为例，利用ArcGIS工具实现两期影像的配准工作。

3.1 影像裁切

2005年影像为辽宁省全省镶嵌后的影像，其范围远大于研究区范围。因此，我们使用ArcGIS空间分析工具中的Extract by Mask工具对影像进行裁切处理，使其与研究区范围一致。

3.2 影像镶嵌

2013年影像为单张航片，研究区内涉及多张航片。因此，我们使用ArcGIS数据管理工具中的Mosaic To New Raster工具对影像进行批量镶嵌处理，使其与研究区范围一致。

3.3 影像配准

2005年影像本身带有空间参考，在进行配准前需先去掉其空间参考。随后利用ArcGIS的Georeferencing工具进行影像配准。

影像配准具体步骤如下：

(1)Georeferencing工具栏的Layer下拉框选择待纠正影像，即裁切完的2005年影像。

(2)选取同名点。先选取2005年影像上明显的永久性地物点(如道路拐点、房屋拐点、山脊山谷线等)，再选取2013年影像上对应的地物点。其中，绿色十字叉中心对应待纠正影像地物点，红色十字叉对应基准影像地物点，如图1所示。

a、选取2005年影像上明显的永久性地物点

b、选取2013年影像上对应的地物点

(3)重复步骤2，至少选取9个均匀分布在航片上的同名点。

(4)查看Label Link，检查配准误差，如图2所示。依据最小二乘原理，选取4个以上的同名点后方能查看准确的配准误差，配准误差(Residual以及Total RMS Error)越小越好。依据相关规范和工作经验，配准误差不能超过5 m[2]。如若误差超限，可以通过继续添加点位或者删除误差过大点位的方式重新选取，直至配准误差满足要求为止。

图2 配准误差查看

(5)误差满足限差要求后，保存坐标点文件，点击Georeferencing下的Rectify，进行图像纠正，保存纠正后的影像。

完成影像配准后，我们得到了位于1980西安大地坐标系下的2005年影像，完成了影像数据的坐标转换工作，为后期的影像对比及碳变化量计算工作打下基础。

4 分析与小结

在进行林业资源连续监测的过程中，常常需要对比多期数据，而由于历史原因，各时期数据的空间参考并不完全一致。而在进行数据对比时，所有数据必须位于同一参考系中。因此，不同坐标系之间的数据转换工作尤为重要。

传统的坐标转换方式需要用到不同坐标系间的转换参数，而坐标转换参数为保密数据，日常工作中只能通过大量的平差计算获得研究区的坐标转换参数，其精度取决于控制点及转换模型的选取，转换参数也只能保证其转换结果在一定区域范围内适用。

本文尝试利用影像配准的方法实现坐标转换，解决了研究区内两期影像坐标不一致的问题，在确保研究区配准精度的同时，省去了外业采集和模型计算的环节。后续工作表明，利用此方法得到的影像数据精度足以满足工作生产需求，为碳监测试点工作提供了极大的帮助。因此，在不知道坐标转换参数的情况下，可以考虑使用影像配准的方法完成栅格数据的坐标转换工作。