基于植被覆盖度遥感反演的国情草地三级分类研究

2020-07-22乔占明王晓波吴笑天

中国锰业 2020年3期

乔占明，王晓波，吴笑天

(1. 青海省地理国情监测院，青海西宁 810000； 2. 青海省地理空间信息技术与应用重点实验室，青海西宁 810000)

0 前言

目前，研究人员利用遥感反演技术进行植被覆盖度估算，大多都集中在对模型的建立、数据源的选择及区域的选取等方面，但对其后期的利用研究相对较少[1-3]。地理国情普查是利用高分辨率航空航天遥感影像数据、基础地理信息数据和其他专题数据，按照统一的标准和技术要求，查清我国地形地貌、地表覆盖等地表自然和人文地理要素现状和空间分布情况[4]。青海省是一个草原大省，且青海省地理国情普查承担区域大多属于半农半牧或牧业县，但青海省地理国情普查采用的影像大多为冬季，难以满足地理国情普查的需要，对于草地的辨识有一定难度，同时外业调查对草地覆盖度的认知也存在一定偏差。

本文依托青海省第1次全国地理国情普查项目，研究如何利用植被覆盖度遥感反演结果确定地理国情普查草地三级分类。以青海省地理国情普查项目承担区域为例，探索植被覆盖度遥感反演结果在青海省地理国情普查中的应用原则，通过试验区域地应用，准确合理地提出反演应用的原则。

1 研究区域及数据源

1.1 研究区域

研究区域为青海省第1次地理国情普查承担区域，主要包括西宁市、海东市、黄南藏族自治州、海北藏族自治州两市两州共计21县域的范围，位于青海省西北面，面积为7.32 万km2，草地可利用面积为4.76 km2。

1.2 数据源

1.2.1 影像数据源

本次试验中，数据源采用Lansat8影像，时间为2013年7～8月，对于部分区域影像质量较差，可选用6月下旬或9月份影像替换。

Landsat8影像包含11个波段，试验中使用的影像只有OLI陆地成像仪中的9各波段，空间分辨率为30 m，其中包括一个15 m的全色波段，见表1。在植被覆盖度遥感反演中主要使用第4波段(红波段)和第5波段(近红外波段)。

表1 Landsat8 影像波段(OLI)

1.2.2 植被度盖度数据

植被覆盖度遥感反演利用Landsat8影像经过影像去云、辐射纠正，利用最优土壤调整植被指数(OSAVI)，结合样点内插结果进行植被覆盖度估算。最终得到的结果按照第1次全国地理国情普查要求分级[5]，分级要求如表2所示，效果如图1所示。青海省地理国情普查承担区域植被覆盖度遥感反演结果经过验证精度到85.5%，基本可以满足生产的需要。

表2 地理国情普查草地三级分类

图1 青海省地理国情普查承担区域遥感反演结果

2 分类原则研究

2.1 地理国情普查技术指标

数据采集精度，即采集的地物界线和位置与影像上地物的边界和位置的对应程度。影像上分界明显的地表覆盖分类界线和地理国情要素的边界以及定位点的采集精度应控制在5个像素以内。特殊情况，如高层建筑物遮挡、阴影等，采集精度原则上应控制在10个像素以内。地表覆盖类型渐变地带没有明显的分界线，过渡地带的覆盖分类应至少保证上一级类型的准确性[4]。

草地采集指标：草原地区，最小图斑对应的实地面积为1 600 m2；其他地区最小图斑对应的地面实地面积为400 m2[5-6]。荒漠与裸露地表采集指标：荒漠地区最小图斑对应的地面实地面积为10 000 m2，其他地区为1 600 m2[5-6]。

2.2 分类原则建立

利用植被覆盖度遥感反演结果，需严格按照国家地理国情普查技术标准执行，在采集精度要求内，辅助完成草地三级类的划分。

1)高分为主—反演为辅。即在使用反演结果划分草地三级分类时，以高分影像为主，结合植被覆盖度遥感反演结果辅助划分草地三级分类。遥感反演结果中，1个像素表示实地225 m2，因此其大于两个像素的分类部分，均需在高分影像中进行分析。主要存在以下两种情况：①需采集情况。在植被覆盖度遥感反演结果中，大于两个像素的部分，其相应位置在高分影像中与周围地物存在差异的，必需按照地理国情普查最小上图指标对其进行表示；②不需采集情况。在植被覆盖度遥感反演结果中，大于两个像素的部分，其相应位置在高分影像中难以看出与周围地物的差异，此种情况可不考虑反演结果，以高分影像为主。

2)高分定界—反演定性。即在使用反演结果划分草地三级分类时，以使用的高分影像确定区域的界线，反演结果确定区域的草地三级分类级别。地理国情普查使用的分辨率为0.5 m或2.5 m的影像，而遥感反演使用的为15 m分辨率的影像。因此，在使用遥感反演结果确定草地三级分类的过程中应遵循采用高分影像确定范围，遥感反演结果进行级别定性的方式。

3)面积占优法。即在使用反演结果划分草地三级分类时，对于区域内有多个分类级别且分区较为零散时，按照面积最大的类型确定最终级别。

遥感反演结果中存在同一个地方同时出现高、中、低、裸地中的两种或几种，而在高分影像中其纹理、色彩等无明显的差异，此时需要根据面积占优法对其进行定性。

2.3 分类原则应用

依据上述采集原则，结合高分影像WorldView1和WorldView2影像，在青海省地理国情普查区域大通县、尖扎县得以应用。

2.3.1 WorldView1影像中的应用

图2为WorldView1应用案例，该区域位于尖扎县境内，地理国情普查使用的影像数据源为WorldView1。从高分影像中，先通过纹理、色调等信息判定其各个地物的范围，然后依据反演结果数据确定其级别。其中，在遥感反演结果中，红色方框内，中覆盖区域内还包含部分低覆盖草地和裸地区域，但在高分影像中其与周围地物无差异，故此处按照面积占优法将其全部归入中覆盖草地。

图2 WorldView1应用案例

2.3.2 WorldView2影像中的应用

图3为WorldView2应用案例，区域位于尖扎县境内，地理国情普查中使用的影像数据源为WorldView2影像。根据高分影像的纹理、颜色等信息可以确定各个地物的界线，然后叠加遥感反演结果数据，确定其分类级别。如图3泥土地表(0920)范围，在高分影像中呈现高亮、发白，在遥感反演结果数据中，其基本呈现裸地分级。因此，此处按照高分影像确定其界线，依据遥感反演结果确定其级别。如图3覆盖草地(0421)范围，在高分影像中其纹理较为光滑，在遥感反演结果中，其大部分处于中覆盖分级中，包含少部分低覆盖区域及裸地部分，依照面积占优法原则，将其全部归入中覆盖度草地中。