遙感圖像融合技術(shù)在土地利用分類(lèi)中的應(yīng)用研究

1、第5卷第1期2008年2月工程地球物理學(xué)報(bào)CHIN ESE J OU RNAL OF EN GIN EERIN G GEOP H YSICSVol 15,No 11Feb 1,2008文章編號(hào):16727940(200801011504遙感圖像融合技術(shù)在土地利用分類(lèi)中的應(yīng)用研究王冬梅,陳性義,潘潔晨,張玉方,榮瑞霞(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)工程學(xué)院,武漢430074陳性義(1964-,男,教授,中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢工程學(xué)院從事數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量教學(xué)與科研工作。摘要:為了給土地利用提供快速而科學(xué)的數(shù)據(jù)源,針對(duì)不同分辨率的遙感圖像信息特點(diǎn)與處理要求,根據(jù)不同遙感平臺(tái)的衛(wèi)星遙感圖像,本文基于ERDAS IMA GIN

2、E8.7對(duì)遙感圖像進(jìn)行融合處理,然后分別又將融合前的多光譜TM 圖像、高分辨率SPO T 全色圖像和融合后的遙感圖像在A(yíng)utoCAD 環(huán)境下進(jìn)行分類(lèi)計(jì)算量取,最后對(duì)比分析得出比較精確的土地利用狀況,以此可以為今后土地利用與開(kāi)發(fā)提供有價(jià)值的資料。關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)預(yù)處理;幾何校正;圖像融合;土地利用中圖分類(lèi)號(hào):P284文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A收稿日期:2007-10-15Study on R emote Sensing Im age Fusion T echnologyin the Land Utilization Classif icationWang Dongmei ,Chen Xingyi ,Pan Ji

3、echen ,Zhang Yufang ,Rong Ruixia(Facult y of Engineering ,China Universit y of Geosciences ,W uhan 430074,China Abstract :In order to provide a high -speed and scientific data source for land utilization ,based on ERDAS IMA GIN E8.7,RS image is f used and t hen multi -spectra TM image ,high resoluti

4、on SPO T color image and RS image f used are classified in t he environment of AutoCAD ,respectively.Finally ,t he land utilization condition is analyzed so as to p rovide valuable information for t he f ut ure land utilization develop ment.K ey w ords :data p re -processing ;geomet ric correct ;ima

5、ge f usion ;land utilization1引言土地利用調(diào)查工作是一項(xiàng)涉及面廣、內(nèi)容眾多、工作量和難度都極大的工作,對(duì)地廣人少、自然條件惡劣、經(jīng)濟(jì)落后、基礎(chǔ)設(shè)施差的地方來(lái)說(shuō)形勢(shì)更加嚴(yán)峻。要對(duì)土地利用進(jìn)行評(píng)價(jià),就必須對(duì)土地資源的類(lèi)型、數(shù)量、分布和利用現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查。很顯然,僅靠常規(guī)的野外調(diào)查方法,不僅費(fèi)時(shí)、費(fèi)力,而且耗資大、效率低。針對(duì)此項(xiàng)艱巨任務(wù),為提供快速而科學(xué)的數(shù)據(jù)源,采用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)土地利用,可以比較準(zhǔn)確地分析出土地利用情況,為土地的利用和開(kāi)發(fā)提供了及時(shí)、準(zhǔn)確的信息,但是,當(dāng)前常用的TM 圖像的分辨率不夠高,一定程度上限制了其土地利用調(diào)查的精度和實(shí)用性。然而,遙感圖像融合

6、是一種通過(guò)高級(jí)圖像處理技術(shù)來(lái)復(fù)合多源遙感圖像的技術(shù),可以將單一傳感器的多波段信息或不同類(lèi)型傳感器所提供的信息加以綜合,消除多傳感器信息之間可能存在的沉余和矛盾,加以互補(bǔ),降低其不確定性,減少模糊度,以增強(qiáng)影像中信息透明度,改善解譯精度、可靠性以及使用效率,以形成對(duì)目標(biāo)完整一致的信息描述。2數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理土地是人類(lèi)活動(dòng)的載體,土地的利用狀況主要表現(xiàn)在土地的耕地、林地、居民地、水系、道路等的利用。根據(jù)現(xiàn)有的資料和所研究的目的,選用不同遙感平臺(tái)的美國(guó)陸地衛(wèi)星(LandSat 多光譜TM 圖像和高分辨率的法國(guó)SPO T 全色圖像,這兩幅圖像都是反映美國(guó)亞特蘭大城市土地利用狀況,此次試驗(yàn)就以這兩幅圖

7、像為主要數(shù)據(jù)源。對(duì)遙感圖像預(yù)處理運(yùn)用美國(guó)的ERDAS 公司開(kāi)發(fā)的遙感圖像處理ERDAS IMA GIN E 8.7。ERADS IMA GIN E8.7數(shù)據(jù)模塊由一組實(shí)用的圖像數(shù)據(jù)處理工具構(gòu)成,包括生成單值圖(Create New Image 、三維地形表面(Create Surface 、圖像分幅裁剪(Subset Image 、幾何校正(Image Geomet ric Correction 、圖像拼接處理(Mo saic Images 、非監(jiān)督分類(lèi)(Unsuper -vised Classifi 2cation 以及圖像投影變換(Reproject Images 等,主要是根據(jù)工作區(qū)域的

8、地理特征和專(zhuān)題信息提取的客觀(guān)需要,對(duì)數(shù)據(jù)輸入模塊中獲得的.img 圖像文件進(jìn)行范圍調(diào)整、誤差校正、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等處理,以便進(jìn)一步開(kāi)展圖像解譯、專(zhuān)題分類(lèi)等分析研究。本文進(jìn)行預(yù)處理的主要工作是遙感圖像的配準(zhǔn)與幾何校正,以此來(lái)將衛(wèi)星圖像歸化到統(tǒng)一的大地坐標(biāo)系下,實(shí)現(xiàn)不同傳感器、不同時(shí)相圖像的配準(zhǔn)融合和消除由于遙感平臺(tái)位置、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)變化、地形起伏、地球表面曲率、大氣折射、地球自轉(zhuǎn)及影像的平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、偏扭等因素的綜合作用下遙感圖像發(fā)生幾何畸變。3遙感圖像的融合不同類(lèi)型遙感信息融合是現(xiàn)代遙感技術(shù)研究的前沿之一。它可以充分發(fā)揮不同遙感信息各自的特點(diǎn),起到取長(zhǎng)補(bǔ)短的作用。SPO T 圖像的空間分辨率較高,達(dá)

9、到10m ,區(qū)分城市、居民地、道路等細(xì)微地物的效果較好,但由于SPO T 全色圖像,缺乏近紅外波段,從而對(duì)某些地物的區(qū)分能力不如TM 圖像,而TM 圖像的光譜分辨率高,不僅有人眼直接感受的可見(jiàn)光信息,還包含對(duì)植被、水體等異常敏感的近紅外波段,信息量豐富,但其空間分辨率只有30m 。因此基于 ERDA圖1TM 圖像與SPO T 圖像融合后的圖像Fig.1Image fused by TM image and SPO T image611工程地球物理學(xué)報(bào)(Chinese Journal of Engineering G eophysics 第5卷S IMA GIN E8.7對(duì)遙感圖像進(jìn)行融合處理,

10、融合后的遙感圖像應(yīng)具有互補(bǔ)性,也就是對(duì)預(yù)處理后的不同空間分辨率遙感圖像的融合處理,使融合后的遙感圖像既具有較好的空間分辨率、又具有多光譜特征,從而達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的(圖1。4圖像分析土地利用狀況從視覺(jué)方面看,融合后的圖像顯然比未融合的任何一張都好,無(wú)論是色彩還是分辨率方面都要好很多,然后分別將多光譜TM圖像與高分辨率SPO T全色圖像以及二者融合后的圖像的. img格式轉(zhuǎn)化成.jpg格式插入到AutoCAD中,根據(jù)遙感影像的分辨率(TM圖像分辨率為30m,高分辨率SPO T全色圖像分辨率為10m,二者融合后的圖像分辨率為10m和遙感圖像的柵格數(shù)不同(TM影像柵格數(shù)為590×590,高

11、分辨率SPO T全色影像柵格數(shù)為1023×1023,二者融合后的影像柵格數(shù)為1023×1023,可得:TM影像的實(shí)地面積=(30×30×(590×590=3.1329×108m2SPO T全色影像的實(shí)地面積=(10×10×(1023×1023=1.046529×108m2二者融合后的影像的實(shí)地面積=(10×10×(1023×1023=1.046529×108m2多光譜圖像中的土地利用面積為了保證提取信息對(duì)比的準(zhǔn)確性,現(xiàn)只以土地利用類(lèi)型中的居民地、耕地、草地

12、為例統(tǒng)計(jì)土地利用狀況。先將TM圖像的.img格式轉(zhuǎn)化成. jp g格式插入到AutoCAD中如圖2,然后把整個(gè)圖像選中,放入新建圖層1中,顏色設(shè)置為紅色,用AutoCAD的面積查詢(xún)功能查出該圖在CAD 中的面積為199189.6548m2,接著把居民地放入新建圖層2中顏色設(shè)置為黃色,再在圖上畫(huà)出居民地的范圍并把其放入新建圖層3中,計(jì)算居民地在CAD中的面積為9255.783m2,與上相同的方法依次找出的耕地面積為59871.3362m2,草地面積為11348.1591m2。計(jì)算這三種土地利用類(lèi)型的實(shí)際面積:居民地面積=(9255.783÷199189.6548×313290

13、000=14557705.11m2=14.558km2耕地面積=(59871.3362÷199189.6548×313290000=94166997.7m2=94.167km2草地面積=(11348.1591÷199189.6548×313290000=17848652.82m2=17.849km2高分辨率圖像中的土地利用面積同樣的方法查詢(xún)出全圖圖層的面積為288868.5281m2。其中居民地面積為5318.624m2 ;圖2插入AutoCAD中的TM圖像Fig.2TM image in the environment of AutoCAD711第1期

14、王冬梅等:遙感圖像融合技術(shù)在土地利用分類(lèi)中的應(yīng)用研究耕地面積為111312.591m2;草地面積為7934.1152 m2。計(jì)算這三種土地利用類(lèi)型的實(shí)際面積:居民地面積=(5318.624÷288868.5281×104652900=1926860.739m2=1.927km2耕地面積=(111312.591÷288868.5281×104652900=40326945.73m2=40.327km2草地面積=(7934.1152÷288868.5281×104652900=2874415.465m2=2.874km2融合后圖像的土地利

15、用面積同樣的方法查詢(xún)出融合后全圖圖層的面積為72395.9276m2。其中居民地面積為1337.1207 m2;耕地面積為13393.287m2;草地面積為1669. 7614m2。計(jì)算這三種土地利用類(lèi)型的實(shí)際面積:居民地面積=(1337.1207÷72395.9276×104652900=1932892.685m2=1.933km2耕地面積=(13393.287÷72395.9276×104652900=19360844.89m2=19.361km2草地面積=(1669.7614÷72395.9276×104652900=24137

16、45.892m2=2.414km2分析土地分類(lèi)利用狀況通過(guò)實(shí)驗(yàn)體會(huì)到美國(guó)陸地衛(wèi)星TM含有豐富的光譜信息,而其空間分辨率較低;法國(guó)SPO T 衛(wèi)星全色波段的空間分辨率為10m,與TM衛(wèi)星相比較高,但由于其是全色的灰度圖像,所以其光譜分辨率不及TM圖像,但把二者的圖像通過(guò)圖像融合技術(shù)進(jìn)行處理后,融合后的圖像既能達(dá)到衛(wèi)星全色波段的空間分辨率,又能達(dá)到TM衛(wèi)星豐富的光譜信息。從三張圖像中提取的土地利用狀況信息如表1所示。表1土地利用分類(lèi)狀況信息Table1Information about land utilization classification圖像類(lèi)型居民地面積/km2耕地面積/km2草地面積

17、/km2從表1可以明顯看出SPO T全色圖像和二者融合后的圖像所統(tǒng)計(jì)的居民地和草地的面積都大致相當(dāng),而多光譜TM圖像所得到的居民地和草地的面積要比后兩者所得到的數(shù)據(jù)大。這是因?yàn)槎喙庾VTM圖像空間分辨率較低造成邊界不清,以至于該面積中包含有其他信息,但融合后的圖像卻達(dá)到衛(wèi)星全色波段的空間分辨率,分辨出了細(xì)微地物,因此與SPO T全色圖像以及二者融合后的圖像中統(tǒng)計(jì)的面積相差很大。對(duì)于所統(tǒng)計(jì)出來(lái)的耕地面積三者數(shù)據(jù)相差很大,是因?yàn)槎喙庾VTM圖像的光譜信息豐富,從色彩上判斷,顏色屬于粉紅至紅的范圍都被認(rèn)為是耕地;而對(duì)于SPO T全色圖像,由于其光譜信息差,僅憑耕地的紋理信息不能準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)其面積,但通過(guò)融合

18、后的圖像就不同了,既能達(dá)到衛(wèi)星全色波段的空間分辨率,又能達(dá)到TM圖像豐富的光譜信息,所以能夠準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)出信息。5結(jié)論遙感圖像融合是一門(mén)新興的技術(shù),具有十分廣闊的應(yīng)用前景。本文通過(guò)對(duì)多光譜TM圖像和SPO T全色圖像進(jìn)行融合處理后,得出利用遙感圖像融合研究土地類(lèi)型的利用狀況結(jié)論如下:1通過(guò)圖像融合,可以使融合后的影像有效富集多光譜影像的光譜信息與高分辨率影像結(jié)構(gòu)信息的目的。融合后的影像,既有豐富的色彩,又具有更清晰的紋理結(jié)構(gòu)。影像融合時(shí),要以高分辨率影像為基準(zhǔn),對(duì)多光譜影像實(shí)施高精度配準(zhǔn)。2可以從視覺(jué)方面清晰直觀(guān)地看出融合后圖像在色彩和清晰度方面都有很大的提高。3可以把多光譜TM圖像和SPO T全色圖像以及二者融合后的圖像,根據(jù)圖像的空間分辨率以及柵格數(shù)分別統(tǒng)計(jì)出居民地、耕地、草地所代表土地利用類(lèi)型的面積,然后將從三影像統(tǒng)計(jì)的面積進(jìn)行比較,得出具有二者優(yōu)點(diǎn)互補(bǔ)的融合遙感圖像面積較為精確的結(jié)論。參考文獻(xiàn):1黨