高分一號影像數據城市生態用地監測

高分一號影像數據城市生態用地監測

摘 要

針對我國城市化進程不斷加快，城市生態用地發生翻天覆地變化的狀況下，如何及時準確地獲取城市生態用地覆蓋信息的問題，該文以北京部分城區高分一號遙感影像數據作為實驗數據，提出一種面向對象的城市生態用地信息提取方法。通過分析城市生態用地５種地物類型的光譜信息和幾何信息，建立相應的規則集以提取小尺寸遙感影像中生態用地信息；針對建築物和裸土難以區分的問題，引入紋理信息來提高提取精度，並將含有紋理信息的規則集應用於北京市遙感影像。實驗結果表明，該方法提取精度可以滿足大面積的城市生態用地信息提取的需求。

引用格式

[ ]孟晉傑，王建華．高分一號影像數據城市生態用地監測［Ｊ］．測繪科學，２０１６，４１（９）：３３-３７．

基金項目

國家「８６３」 計劃項目（２０１２ＡＡ１２Ａ３０９）

正文

隨著經濟的迅猛發展，城市化進程日益加快，城市的擴張與城市的發展往往是不同步的， 前者主要指城市化的程度， 而城市的發展主要指城市居民居住環境質量的提高。目前，城市生態環境面臨諸多問題， 因此， 準確詳細的城市生態用地信息對於城市土地管理、城市規劃建設以及對城市景觀生態系統的分析具有重要的作用。高解析度遙感影像的出現， 為城市生態用地監測提供了理想的數據源， 其空間信息更加豐富， 紋理特徵更加明顯。同時，基於像元和基於面向對象的遙感影像信息提取是遙感影像分類應用最廣泛的兩種方法。但是，基於像元的信息提取只利用了遙感影像單個像元的光譜信息， 而基於面向對象的信息提取則充分考慮了遙感影像的光譜信息、幾何信息、紋理信息、上下文信息等， 分類精度有了明顯的提高。蘇偉等使用高解析度Ｑｕｉｃｋｂｉｒｄ遙感影像和ＬｉＤＡＲ 數據，利用多尺度分割的面向對象分類技術對馬來西亞吉隆坡城市中心區進行了土地覆被分類研究。郭舟等利用Ｑｕｉｃｋｂｉｒｄ 影像對北京市部分區域運用面向對象的影像分類方法對城市建設區進行信息提取。顏士威等利用面向對象的信息提取技術獲取了村莊尺度上的土地利用類型。Ｌｉ等利用高空間解析度航空影像採用面向對象的方法進行土地覆蓋製圖。隨後， 很多學者將兩種方法結合起來以進一步提高分類精度，尤其是比較難提取的地物類型。同時，還有學者在規則集中添加紋理信息以進一步提高分類精度。本文是基於北京地區高分一號影像採用面向對象分類方法先對小尺寸影像的城市生態用地５ 種地物類型（植被、水體、道路、建築物、裸土）進行分類，針對建築物和裸土難以區分的問題，通過添加其紋理信息建立相應的規則集以提高二者的提取精度， 最後將相同的分類規則集應用於北京地區遙感影像。

１高分一號數據

研究區為北京市中心區及以東方向的城市郊區，地理位置為東經１１６°２５′２９″，北緯３９°５４′２０″。本次研究使用了高分一號遙感影像，拍攝於２０１３年５月１日，解析度為８ ｍ，有藍、綠、紅、近紅外４個光譜波段。

２面向對象的城市生態用地分類

本文主要是利用北京市地區高分一號影像數據進行城市生態用地監測， 實驗過程主要包括兩個基本步驟： 影像分割和影像分類。影像分割是城市生態用地分類的首要工作， 也是比較重要的一環，分割的好壞直接影響到最後分類的精度［１１］。影像分類是將分割後的影像對象與目標地物類型一一對應的過程，首先通過分析各種地物類型的光譜信息、幾何信息、紋理信息， 然後建立不同地物類型適合各自相對應的規則集， 利用基於最大隸屬度原則的模糊分類方法對分割後的影像對象進行分類。同時， 針對某種地物類型設置其成員函數時，應當選擇該種地物類型最顯著的特徵函數加入規則集。

３城市生態用地提取結果與分析

利用ＥＮＶＩ４．８ 對原始影像進行圖像預處理，然後利用ｅＣｏｇｎｉｔｉｏｎ建立５種地物類型相應的分類規則集進行分類，最終得到北京市城市生態用地分類結果圖。在水體、植被以及道路分類完成後， 會存在漏分的現象，出現一些零碎的未分類影像對象，導致建築物和裸土添加紋理信息會將這些漏分的影像對象分類為這二者，因此會影響到其他３種地物類型的分類結果。其中， 添加紋理信息是為了將錯分為裸土的影像對象分類為建築物， 可以同時提高二者的分類精度。

４結束語

本文基於高分一號遙感影像採用面向對象的方法進行城市生態用地監測， 在影像分割的基礎上，利用影像對象的光譜信息、幾何信息對小尺寸影像進行分類。針對建築物和裸土難以提取的問題，通過引入紋理信息來提高二者的分類精度，最後將含有紋理信息的分類規則集應用於北京地區遙感影像。本文的創新點如下：針對５種地物類型在遙感影像中提取的難易程度， 採用先易後難的原則分別對５種地物進行提取，並且保證其提取的精度； 通過添加紋理信息解決了建築物和裸土較難提取的問題。

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