高分七号在土地资源执法监测中应用研究

刘安兴,刘春光

（广东省国土资源测绘院，广州510000）

1 引言

高分七号卫星作为我国高分辨率对地观测系统首颗民用亚米级光学传输型立体测绘卫星，该卫星于2019年11月3日在我国太原卫星中心发射成功，标志着我国启动实施的高分辨率对地观测系统重大专项打造的高空间分辨率、高时间分辨率、高精度观测的天基对地观测能力初步形成，该卫星的发射可以有效打破我国地理信息产业上游的高分辨率立体遥感影像市场对国外卫星数据的依赖，不仅可以提供影像纹理特征清晰，光谱信息丰富的高分辨率立体卫星数据，满足我国民用1∶10 000 比例尺卫星立体测图的应用需求［1］，而且可以为我国在自然资源调查监测、城乡建设、交通运输和防灾减灾、环境保护等方面提供强有力的地理信息数据保障。

为有效贯彻落实党中央、国务院关于严格土地管理和调控的各项政策，实行最严格制度、最严密法治保护土地资源的精神，切实履行“两统一”职责，作为自然资源管理部门，开展土地资源执法监测执法监测工作［2］，是充分发挥卫星遥感技术手段在土地资源利用动态监管中的作用，加强土地执法监管，规范土地管理秩序的重大决策，可以有效遏制土地违法违规行为上升趋势，切实实现对耕地资源的保护与监管，促进土地资源的节约集约利用。

鉴于以上背景，本文从土地资源执法监测业务工作需求出发，并结合土地资源执法监测业务流程和标准，对高分七号数据应用的影像几何纠正、影像融合质量和影像遥感解译效果等进行分析评价，以科学、准确地评估该卫星在土地资源执法监测中的应用前景。

2 试验数据源

高分七号卫星搭载的两线阵立体相机可以获取优于0.8 m分辨率的全色立体影像和3.2 m分辨率的多光谱影像，其中多光谱影像包含4个多光谱波段。为测试高分七号卫星数据在土地资源执法监测中的适应性，综合考虑高分七号卫星影像数据覆盖区域平原、丘陵和山区地形地貌兼顾，单景影像云雾覆盖较少的特点，本研究选择了两景同轨的高分七号卫星L2 级原始影像数据作为试验数据，对其在土地资源执法监测中的应用效果进行评价，数据情况具体如表1所示。

表1 实验数据列表Tab.1 List of experimental data

3 几何纠正精度评价

在土地资源执法监测业务中，影像经过精纠正的几何精度直接关系到被监测对象和目标与实际地物位置差异和面积精度大小。为测试高分七号卫星数据正射影像的精度，本文在利用第三次全国土地调查正射影像作为平面参考，以测试区1∶10 000 比例尺DEM 数据作为高程控制资料基础上，利用主流的商业影像处理软件包括Erads、ENVI等，对测试区域原始影像进行正射处理，形成测试区域的数字正射影像成果。在此基础上，为评价数字正射影像的几何精度，在测试区域范围内分别从平地、丘陵地区和山地高山地区随机选取25 个典型的地物点，并参考第三次国土调查数字正射影像标准规范，对比分析正射处理后的图上坐标与地物点的实测坐标之间的平均误差［3］，其中误差计算方法见公式1，具体精度情况统计见表2所示。

其中，RMS为平面及接边中误差；Xi、Yi为随机选取地物点的实测坐标值；X、Y为同名地物点正射影像纠正之后影像坐标值；n为随机选取的地物点数量。

表2 高分七号卫星正射影像平面及接边中误差统计Tab.2 Statistics of errors in the plane and edge of the orthophoto of the Gaofen-7 satellite

从以上统计分析结果可知，利用GF7 号卫星影像开展正射影像产品生产，正射影像产品在平地、丘陵地区的平面精度和接边精度均优于山地、高山地区，且数字正射影像成果的平面精度和接边精度完全符合土地资源执法监测中1∶5 000 比例尺正射影像的平面精度和接边限差精度要求。

4 影像融合质量分析

高分七号作为亚米级光学卫星，其影像的融合效果和质量直接关系到影像在土地资源执法监测中的应用效果。为对比分析不同融合算法之间的效果，寻求适合高分七号卫星数据融合处理的最优融合方法，本文分别采用主流的融合算法，主要包括主成分变换（PCA）、 缨帽变换（Brovey）、乘法变换（Multiplicative）、超分辨率贝叶斯法（Pansharp2）和高通滤波（HPF）等，并结合定量数理统计特征的评价方法［4］，分别对各融合效果的最小值、最大值、均值、标准差、信息熵等指标进行分析评价不同融合影像的效果。其中，均值反映融合影像的光谱保真度，融合前后影像对应波段均值变化小，光谱保真性能越好；标准差反映融合影像不同波段灰度相对于灰度平均值的离散程度，标准差越大，包含的信息就越大；信息熵是衡量影像信息丰富程度的重要指标，熵值越高，说明融合影像信息越丰富［5］，不同融合方法数理统计结果见表3。

表3 不同融合方法数理特征统计Tab.3 Statistics of mathematical characteristics of different fusion methods

从不同的融合方法均值、标准差和信息熵值等定量分析指标对比分析可知，经过超分辨率贝叶斯法（Pansharp2）融合处理后的影像，各波段的最大值、均值、标准差和信息熵等都优于其他融合方法，说明PanSharp2 融合后的影像亮度高，视觉效果好，且包含的信息量较多，影像的光谱信息较丰富，相对于其他的融合方法效果更好。因此，在土地资源执法监测业务过程中，为寻求最优的影像融合的效果，建议采用Pansharp2 融合方法对高分七号卫星影像进行融合处理。

5 土地执法监测地物解译能力评价

为测试高分七号卫星正射影像在土地资源执法监测中地物解译能力，根据土地资源执法监测业务工作提取的内容，结合土地执法监测对新增变化图斑提取的业务流程与标准，本文利用测试区域的高分七号正射影像作为后时相，以同区域、同周期、同级别分辨率的GF2 号正射影像为前时相，通过对比前后时相影像，以人机交互的方式进行地物解译，并根据解译结果从图斑的属性精度、面积精度和最小可识别图斑等指标，全面分析评价高分七号在土地执法监测中的地物解译能力，其中土地执法监测变化图斑分类标准如表4所示。

表4 土地资源执法监测变化图斑提取分类标准Tab.4 Standards for extraction and classification of land resources law enforcement monitoring change

（1）最小识别图斑及属性精度

卫星影像的最小可识别图斑指标是指卫星影像能够识别并提取的不同地物的最小面积，是反映卫星影像地物解译能力的重要指标；图斑的属性精度主要是反映提取的变化图斑在去除伪变化图斑之后，真实变化图斑数量与提取的图斑总数量之间的差异。根据土地资源执法监测变化图斑提取标准［6-8］，本文基于高分七号卫星影像分别提取测试区域不同类型图斑，并结合实地调查的成果对提取的最小可识别图斑面积和图斑属性精度进行评价。其中，不同类型的图斑属性精度见公式（2），不同图斑的属性精度和可识别图斑面积如表5所示。

式中：P为地类图斑属性判读精度；Bi为地类图斑属性判读正确的图斑数；Ai为提取的地类图斑总数。

表5 不同变化类型图斑最小可识别面积及属性精度Tab.5 The smallest recognizable area and attribute accuracy of different change types

通过对不同变化类型图斑的最小可识别图斑面积和属性精度结果分析可知，基于高分七号卫星影像开展土地资源执法监测，不同类型的图斑的属性判别精度均可以保持在93%以上，说明高分七号卫星的解译标志清晰，完全可以满足土地资源执法监测最小图斑面积和属性精度的要求。

（2）地类图斑面积精度评价

地类图斑的面积精度主要是反映高分七号卫星影像勾绘的图斑面积与地物真实面积之间的差异大小，为测试高分七号地类图斑的精度，本测试对变化图斑1至变化图斑4分别随机抽取10个数量真实变化图斑，变化图斑5 随机抽取3 个图斑，对比同级别的高分二号、高景一号卫星正射影像图斑的面积差异，分别计算图斑面积与实测地物图斑的真实面积，分析对比统计不同土地资源执法执法监测中不同变化图斑类型的平均面积精度。其中，不同变化图斑的面积精度见公式3，不同类型图斑的地类图斑精度对比见表6。

式中：Zi为地类图斑的面积精度；Ai为地类图斑的图上面积；Bi为地类图斑实测面积。

表6 土地资源执法监测不同正射影像地类图斑面积精度统计Tab.6 Accuracy statistics of the area of different orthophotos in land resource law enforcement monitoring

通过对比分析高分七号卫星影像与同级别的高分二号、高景一号卫星影像的图斑面积精度可知，高分七号卫星影像的面积精度明显优于高分二号，且略低于高景一号卫星。但是总体上看，高分七号在土地执法监测不同变化图斑的平均面积精度与真实图斑地物的差异均保持在90%以上，由此可以说明高分七号卫星在土地资源执法监测地物解译方面，能够有效提取出符合土地资源执法监测要求的各类图斑，人工提取可识别度高，且整体面积精度误差较小。

6 结束语

本文高分七号卫星数据的几何纠正精度、影像融合质量和在土地资源执法监测变化信息发现中地物解译能力等进行了分析评价，结果表明：

利用GF7 号卫星影像开展数字正射影像产品生产，其数字正射影像成果的几何精度较好，完全可以满足土地资源执法监测中1∶5 000 比例尺数字正射影像的平面精度和接边限差精度要求；影像融合效果方面，利用PanSharp2 融合后的影像的光谱信息较丰富，且影像亮度高，视觉效果好，且包含的信息量较多，相对于其他的融合方法，效果更好；在土地资源执法监测地物解译能力方面，通过对不同变化类型图斑的最小可识别图斑面积和属性精度结果分析可知，基于高分七号卫星影像开展土地资源执法监测，不同类型的变化图斑完全可以满足执法监测最小图斑面积要求，同时其属性判别精度可以保持在93%以上；在面积精度方面，高分七号卫星影像的面积精度明显优于高分二号，且略低于高景一号卫星，但是总体上看，高分七号在土地执法监测不同变化图斑的平均面积精度与真实图斑地物的差异均保持在90%以上。由此可以说明，高分七号卫星在土地资源执法监测地物解译方面，完全可以满足土地资源执法监测业务应用要求。