GIS的论文-基于QuickBird 影像目视解译在土地利用类型调查中的应用

GIS的论文-基于QuickBird 影像目视解译在土地利用类型调查中的应用 兰州交通大学毕业设计(论文) 1. 绪论 近年来，由于人类生产活动不断地向深度和广度进军，遥感技术得到了广泛的应用; 再加上空间科学、信息科学、计算机科学、物理学等科学技术的进步与发展，为遥感技 术奠定了坚实的技术基础，因而使得遥感技术获得了飞跃的发展，已经成为各国十分重 视的一项科学技术，而遥感影像的解译更是遥感技术的重要组成。 1.1 遥感的概念及遥感的发展简况 遥感就是遥远的感知。即借助于专门的探测仪器，把遥远的物体所辐射(或反射) 的电磁波信号接收纪录下来，再经过加工处理，变成人眼可以直接识别的图像，从而揭 示出所探测物体的性质及其变化规律。属于空间科学的范畴，是计算数学、计算机科学、 物理学、航空航天学、地学等密切结合的新兴学科，对工农业、国防、自然科学研究具 有重大的意义。 从 1839 年第一张黑白航片问世到 20 世纪 30 年代，遥感主要被应用于军事侦察。 1941 年出版的《航空照片应用与判读》为遥感在各个方面的应用提供了理论基础。进入 20 世纪 50 年代，苏美广泛应用黑白、彩色航片进行军事侦查和地质测量，取得明显效 果。1957 年 10 月 4 日前苏联发射了人类第一颗人造地球卫星，标志着遥感新时期的开 始, 1972 年美国发射第一颗地球资源卫星，后改为陆地卫星，由于具有快速、动态、多 时相、质量好，成本低等特点被广泛应用，为遥感的发展及广泛应用，开创了一个新局 面。进入 20 世纪，由于空间科学、信息科学、计算机科学、物理学、航空航天学、地 学等科学技术的进步与发展，为遥感技术奠定了必要的技术基础使得遥感技术获得了飞 跃式的发展，今天，遥感技术已经被广泛应用于工业，农业，以及国防的各个领域，成 为经济建设，工农业生产和国防建设不可缺少的技术手段。 1.2 遥感影像解译的简介 遥感影像解译包括目视解译、人机交互解译、基于知识的遥感影像解译、智能影像 解译(即自动解译)等，遥感影像解译过程从二十世纪八九十年代的传统人工目视解译到 现在普遍使用的人机交互解译，未来的趋势是高度智能的全自动解译，解译的精度也在 不断提高 。陈述彭先生肯定了目视解译方法，认为目视解译不是“遥感应用的初级阶 1 兰州交通大学毕业设计(论文) 段，或是可有可无的，相反，它是遥感应用中无可替代的组成部分，它是与地学分析方 [1]法长期共存，相辅相成的。”当前遥感信息的自动提取技术很多，大大提高了成图速 度，也减少了工作量，但是较高精度的遥感信息提取还是人机交互的判读，因为它具有 简单实用的特点，是目前成熟的图像分类方法。人机交互目视解译是建立在传统目视解 译的基础上的，它是计算机屏幕数字化了的目视解译，即用计算机代替了传统的放大镜、 三角尺和比例尺等工具。采用该方法通过遥感影像的屏幕数字化，根据屏幕栅格影像中 各地类的色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图形、相关布局等特征直接沿 影像特征的边缘准确勾划出地类界线。同时，解译的结果还可以直接录入相关的数据库 中，使工作效率大大提高，具有周期短、精度高、可操作性强、信息更新和提取速度快 等特点。 1.3 QuickBird影像的简介 QuickBird卫星是DigitalGlobe公司于2001年10月18日发射后，经过近4个月 的在轨 测试，DigitalGlobe公司从2002年2月13日开始少量分发该卫星数据，2002年5月21日宣 布全面、正式地商业运行。自2002年发布数据以来，在包括中国在内的全球客户的鼓励 和建议下，DigitalGlobe公司的工程技术人员不断地改进QuickBird卫星数据产品的质 [2]量和精度，增加客户急需的产品系列。 图1 QuickBird 影像图 2 兰州交通大学毕业设计(论 文) 表1 QuickBird卫星的基本参数 星下点分辨率 0.61米 产品分辨率 全色0.61-0.72米，多光谱2.44-2.88米 产品类型 全色、多光谱、全色+多光谱(捆绑)、三波段融合(任意 三个多光谱波段与全色波段融合产生的0.61米数据)、四 波段融合(四个多光谱段与全色波段融合成的0.61米数 据) 全色波段。 多光谱波段号 蓝、绿、红、近红外 景宽 16.5公里 景面积 272平方公里 本次土地调查中QuickBird影像是主要的影像之一，本文的研究全以QuickBird影为 研究对象。 3 兰州交通大学毕业设计(论文) 2. 建立目视解译标志表 2.1 建立目视解译标志表的流程 先验区 Quickbird 数字正射影像 建立先验区 当地自 当 地 专 业 人 地形图、水系 高程数据、 然情况 员的经验 交通等专题图 一调成果 内业判读 外业修改 根据实际重复 内业修改 建立目视 解译标志 图2 建立目视解译标志表的流程图 2.2 实验区的自然情况 本研究建立在迭部县第二次土地调查基础上，各项研究都以迭部县为例。迭部县位 于青藏高原东部边缘，甘南藏族自治州东的南部，白龙江上游的高山峡谷地带。迭部古 称“叠州”，藏语的意思是“大拇指”，传说是山神“摁”开的地方。地理坐标为东经 102?55′- 104?05′，北纬33?39′- 42?20′之间，海拔高度为 1600米~4920米之 间。迭部县辖1个镇、10个乡:电尕寺镇、益哇乡、卡坝乡、达拉乡、尼傲乡、旺藏乡、 阿夏乡、多儿乡、桑坝乡、腊子口乡、洛大乡。全县有52个行政村243个村民小组， 总 4 兰州交通大学毕业设计(论 文) 2人口5.6万人，系藏民族聚居区。总土地面积为5108.3km，地势西北高，东南低，东西 长110公里，南北宽75公里。县内的森林、矿产、水能、草场、珍稀动植物，旅游资源 非常丰富。土地类型主要以林地和草地为主，水利资源极其丰富。全县林地面积30.07 万公顷，占总面积的58.32%，天然草场达235.28万亩，水利资源内装机容量达2.9万千 瓦。 图3 实验区概况图 全县形成了以省道为骨架，县乡公路为网络的公路交通体系。目前境内有省级公路 干线2条，143公里;地方道路39条，739公里。长江水系的白龙江贯穿全境110公里，县 境内自产水量15.92亿立方米，是全省人均占有水量的21倍。县城电尕寺位于白龙江北 岸，至今已建成道路、供电、供水、排污、广场等基础设施，商贾云集，店铺密布，已 成为迭部地区政治、经济、文化中心。 2.3 建立解译标志 2.3.1 建立先验区 建立目视解译标志首先需进行地区性的野外调查，建立先验区。以作为建立标志的 依据。结合选择的调查路线，在现场按地类、龄组、郁闭度用GPS分别采3个点，要求地 类、龄组、郁闭度尽量齐全，要覆盖此地的所有植被类型。GPS采点的正确与否及精确 度对目视解译标志表的编制和遥感影像判读起到重要的作用。在调查过程中，借助 5 兰州交通大学毕业设计(论文) ArcMap软件对GPS的采点进行标记和勾绘，记录地类、龄组、郁闭度等相关因子，建立 先验区。在此基础对先验区的土地资源类型进行目视解译，解译过程中要综合考虑影像 中各地类的色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局等特征，并 参考前人的土地资源调查资料(如1:10000土地利用调查图、基本农田图，森林草场分 布图等)以及地形图、交通图、水系图、高程数据和专业人员的经验，以此来提高解译 的精度和可靠性。需要注意的是目视解译之前的相关图件资料的收集一定要齐全而且处 理要准确，由于历史原因相关的各类图件可能以纸质较多，因此对相关图件的矢量化的 认真程度对后期的工作有着至关重要的作用。本研究中的各种图件的矢量化工作都是在 ArcGis软件下完成，相关的遥感数据是由国家提供的(部分影像有问题需再处理)。 2.3.2 野外验证目视解译结果 对先验区的遥感影像融入各类相关信息，根据目标地物与影像特征之间的关系对影 像反复判读，反复判读之后的成果可称作目视解译的初步结果。初步结果需要进行野外 验证，以检验目视解译的质量和解译精度。对解译中出现的疑难点需在野外验证过程中 补充解译，依据新的解译标志再次进行解译，最终建立目视解译标志表。 2.3.3 内业编制目视解译标志表 经过修改的先验区遥感影像可以作为目视解译标志表的基础，利用截图软件裁剪 ArcMap(部分在国源软件)里采点后的图片，粘贴到目视解译标志表内，再加上文字描 述以及迭部地区主要的土地资源类型的官方描述，使目视解译标志表更加易懂、形象、 直观。需要注意的是由于同一地区可能具有不同时期的遥感影像，因此需要建立不同时 期的目视解译标志表;目视解译标志表总体上是固定的，但不是一成不变的，在后期的 外业检查工作中要有针对性的具体调整。 2.4 目视解译标志表 土地资源类型和编码是根据第二次全国土地调查的国家标准和甘南藏族自治州针 [3]对本州情况在国家标准下制定的本州第二次土地调查土地资源类型和编码。而实验区 迭部县又有自己的特殊情况，最终制定出 20 个二级类 29 个三级类的目视解译标志表如 下: 6 兰州交通大学毕业设计(论 文) 表 2 目视解译标志表 土 直接解译标志 地 色调 结构 间 接 解 译 编号 概略说明 主要分布区域 影像图 类 形状 标志 型 水 012 有水源和灌溉设 洛大乡，花园 灰色， 规 则 色调单 河 流 两 侧 浇 施，一般年景能正 乡，腊子口乡西 灰 绿 的 条 一，表 或 有 灌 溉 地 常灌溉。 南和白龙江沿 色。 状 或 面 平 设 施 的 土 岸。 块状， 整。 地。 片状。 川 0131 指川区地面较平 白龙江等河流 灰色， 规 则 色调单 河 流 两 侧 旱 坦，一般坡度小于 两岸。 灰 绿 的 块 一，表 较 平 坦 的 等于 2 度的旱耕 地 色。 状 或 面 平 大 面 积 土 地。 片状。 整。 地。 0132 指坡度大于2 度的 山 又名坡旱地，村 灰色， 形 状 色调单 多 位 于 山 旱 坡耕地 庄附近。 灰 绿 多样 一， 坡上，有不 地 色。 规则田埂 0134 旱 指在山坡上修造的 田坎均匀分布。 灰色， 多 为 色调单 位于山上， 地 旱耕水平梯田。 灰 绿 长 条 一 有 明 显 的 梯 色。 形 规则田埂 田 021 果 植果树的园地。 灰 色 规 则 色调单 居 民 地 附 园 夹 绿 的 块 一，表 近，山坡下 色 或 状 或 面多为 部，部分有 黑 色 片状。 斑点状 围墙。 斑点 有 墨 绿 不 规 色调单 位于山上， 031 指树木郁闭度? 林 色，绿 则 的 一，表 成大片 0.2 的乔木林地， 地 包括红树林地和竹 色 大片 面多为 林地。 颗粒状 7 兰州交通大学毕业设计(论 文) 032 灌 指灌木覆盖度? 墨 绿 不 规 色调单 多 位 于 有 木 40%的林地。 色，绿 则，成 一，表 林 地 和 草 林 色 片 面为朵 地 的 过 渡 地 状 带 033 其 包括疏林地(指树 灰 色 不 规 色调单 多 为 疏 林 他 木郁闭度?0.1、, 夹 绿 则，成 一 ，情 地，夹杂于 林 0.2 的林地)、未成 色 或 片 况多种 有 林 地 和 地 林地、迹地、苗圃 黑 色 灌 木 林 之 等林地。 斑 点 间 等 海拔 3800 米以上， 0411 高 灰 色 不 规 色调单 位 于 山 顶 山 以湿冷生性垫状， 或 绿 则，成 一 上，部分有 草 莲座状植物构成的 色 片 积雪覆盖 甸 草地。 草 地 海拔 2400-3800 米 0412 亚 灰 色 不 规 色调单 位 于 山 顶 高 之间灌木密度小于 或 绿 则，成 一 上，部分有 山 色 片 积雪覆盖， 15%的天然草地。 草 与 灌 木 林 甸 相邻 草 地 8 兰州交通大学毕业设计(论 文) 0413 亚 海拔 2400-3800 之 灰 色 不 规 色调单 山 顶 与 灌 高 间，灌木覆盖度在 或 绿 则，成 一，表 木 林 有 一 山 15-30%灌木，草本 色 片 面为朵 定 的 相 似 灌 植物镶嵌的草地。 状 性 丛 草 甸 草 地 林 0415 森林内破坏后出现 灰 色 不 规 色调单 位 于 林 地 间 的小块的草坡林 或 绿 则，成 一 中间 草 窗，及林间草地。 色 小片 地 0416 海拔 2700 米以下 山 白龙江等河谷 灰 色 不 规 色调单 多 位 于 河 地 的干燥阳坡，盆地， 的阳坡的干旱 或 绿 则，成 一 谷的阳坡 草 以旱生灌木草本植 草地。 色 小片 原 物形成的草地。 草 地 村 农村居民点，以及 白 色 比 较 色调复 有 道 路 连 203 庄 所属的商服、住宅、 灰色， 规 则 杂 接，周围有 工矿、工业、仓储、 绿色 的 面 田 学校等用地。 状 9 兰州交通大学毕业设计(论 文) 204 采 采矿、采石、采砂 桑坝乡，益哇乡 灰 色 不 规 色调单 有 道 路 连 矿 (沙)场，盐田， 等地有铁矿。 或 白 则 面 一 接 用 砖瓦窑等地面生产 色 状 地 用地及尾矿堆放地 风 088 风景名胜，景点及 腊子口乡人名 白 色 色调单 实 验 区 只 景 管理机构的建筑用 纪念碑。 或 灰 一 有一处，人 名 地。 色 为 痕 迹 明 胜 显 用 地 094 宗 指专门用于宗教活 白 色 规 则 色调单 与 居 民 地 教 动的庙宇、寺院、 或 灰 面状 一 相 似 但 房 用 道观、教堂等宗教 色 屋 高 大 明 地 自用地。 显，形状规 则 095 殡 指陵园、墓地、殡 灰 色 规 则 色调单 部 分 有 围 葬 葬场所用地。 或 白 面状 一 墙 用 色 地 公 102 指用于国道、省道、 白 色 线 状 色调单 路 旁 有 行 路 县道和乡道的用 或 灰 或 条 一 道树，平坦 用 地。 色 带状 笔直 地 10 兰州交通大学毕业设计(论 文) 104 农 指公路用地以外的 灰 色 线状 色调单 多在林间 村 南 方 宽 度 ? 1.0 或 白 一 道 米、北方宽度?2.0 色 路 米的村间、田间道 路(含机耕道)。 河 111 指天然形成或人工 黑 色 带 状 色调单 两 岸 植 被 流 开挖河流常水位岸 或 紫 或 线 一 茂密，有农 水 线之间的水面。 红色 状 田 农 田 平 面 坦 湖 112 指天然形成的积水 尼奥乡，桑坝 黑 色 不 规 色调单 有 水 源 流 泊 区常水位岸线所围 乡，洛大乡。 或 紫 则 面 一 入 水 成的水面。 红色 状 面 113 水 指人工拦截汇集而 达拉乡，白龙江 黑 色 不 规 色调单 河 流 中 下 成的总库容?10 库 沿岸。 或 紫 则 面 一 游，可以看 水 万立方米的水库正 红色 状 见水坝 面 常蓄水位岸线所围 成的水面。 116 内 指河流、湖泊常水 灰 色 不 规 色调单 常 在 河 流 陆 位至洪水位间的滩 或 白 则，成 一 的中下游 滩 地;时令湖、河洪 色 片 涂 水位以下的滩地; 水库、坑塘的正常 蓄水位与洪水位间 的滩地。 11 兰州交通大学毕业设计(论 文) 117 沟 指人工修建，南方 每个乡均有的 黑灰、 线性 色调单 黑、灰色条 渠 宽度?1.0 米、北 电站明渠。 白色 一 带。周边一 方宽度?2.0 米用 般 有 农 田 于引、排、灌的渠 或耕地。 道，包括渠槽、渠 堤、取土坑、护堤 林。 水 118 指人工修建的闸、 每乡都要考虑。 白 色 规 则 色调单 人 为 痕 迹 工 坝、堤路林、水电 或 灰 的 几 一 较重，沿河 建 厂房、扬水站等常 色 何 图 流 筑 水位岸线以上的建 形 用 筑物用地。 地 121 空 指城镇、村庄、工 灰 色 不 规 色调单 多 在 居 民 闲 矿内部尚未利用的 或 白 则，成 一 地附近 地 土地。 色 片 127 裸 指表层为土质，基 灰 色 不 规 色调单 多 为 山 顶 地 本无植被覆盖的土 或 白 则，成 一 或 岩 石 表 地;或表层为岩石、 色 片 面 部 分 被 石砾，其覆盖面积 积雪覆盖 ?70%的土地。 12 兰州交通大学毕业设计(论文) 3. 目视解译的方法和判读步骤 3.1 目视解译的方法 对遥感影像进行目视解译主要有以下三种方法: 3.1.1 直接判读法 根据目视解译标志表中的直接解译标志来判断土地资源类型。这种方法在土地资源 类型比较简单，解译标志比较确定时，才适宜使用。 3.2.2 对比法 这是一种最常用的方法。它通常包括几种情况:一是将遥感影像与地物实体进行对 比;二是与已经区划过的相邻区域图像对比;三是与已有的其他成果相比(一调成果等 图件资料)。 3.1.3 相关推理法 依据要解译的地物与地表其他景观要素的相互关系，运用地理学、水文学、土壤学、 植物学等相关学科的理论进行综合分析、逻辑推理做出判断。土地资源类型研究信息中 的有些信息不能或很难从影像图上直接获取(如地形地貌中的坡度、坡向等)，需要通过 其他体学信息资料来获取。比如，用1:10000地形图在相关软件中生成高程等值线图， [4]再生成DEM模型，得出坡度分析、坡向分析等成果图。 3.1.4 小结(针对第二次土地调查中的问题) 遥感影像的解译精度，受作业人员专业知识，特别是实践经验丰富程度影响很大。 本次工作中，由于任务紧迫，工作重，招募的人员素质参差不齐，因此要对他们进行全 面 培训 焊锡培训资料ppt免费下载焊接培训教程 ppt 下载特设培训下载班长管理培训下载培训时间表下载 ，从严要求。作业员包括解译时的内业判读员和外业调查时的外调员。对他们的 培训不能停留在基础知识上，这样的培训还远远不够，实践认为对他们的培训至少应该 包括以下三点: (1)对作业员进行基本的业务培训，这是不可缺少的。 (2)对作业员进行相关资料介绍，特别是对相关工作区的自然地理、社会经济情况等 13 兰州交通大学毕业设计(论文) 要熟悉。 (3)对作业员进行团队合作和敬业精神的培训，这点尤为重要，甚至是对后期的工作 有决定作用。 3.2 目视判读的步骤 遥感影像目视解译是一项认真细致的工作，解译人员必须遵循一定行之有效的基本 程序与步骤，才能够更好地完成解译任务。 一般认为，建立目视解译标志表后遥感图像目视解译分为五个阶段: 3.2.1 目视解译前的准备工作 遥感图像反映的是地表信息，由于各地环境不同以及受大气吸收与散射影响等，遥 感影像有时存在同物异谱或异物同谱现象，使得遥感图像目视解译存在着一定的不确定 性和多解性。为了提高目视解译质量，需要认真做好目视解译前的准备工作。一般说来， 除了相关资料的准备外，要明确解译任务与要求，让解译者充分了解情况与任务，这对 提高解译的速度与质量有决定性作用。 3.2.2 初步解译 初步解译的主要任务是掌握解译区域特点，根据目视解译标志表探索适应实验区的 解译方法，为全面解译奠定基础，一般为一到两张1:10000的遥感影像图。 3.2.3 室内详细判读 初步解译后，了解了实验区遥感影像的特点，奠定了室内判读的基础。这就可以在 室内进行详细判读了，室内判读遵循先整体后局部，反复对比，不漏不重的原则。 3.2.4 野外验证与补判 室内目视判读的初步结果，需要进行野外验证，以检验目视判读的质量和解译精度， 即解译中图斑的内容是否正确;图斑界线是否定位准确，闭合。对于详细判读中 出现的 疑难点、难以判读地方则需要在野外验证过程中补充判读，如果发现由于解译标志错误 导致地物类型解译错误，就需要对解译标志进行修改，针对第二次土地调查还应确定有 关地物的属性，以备输入数据库之用。 14 兰州交通大学毕业设计(论文) 3.2.5 内业修改及目视解译成果输出 针对野外验证与补判进行内业修改，最后将遥感图像目视判读成果，在ArcMap软件 下进行整理，最后输出遥感影像解译的图件成果。 3.2.6 小结 在遥感目视解译过程中，3S技术相互联系并紧密结合。可以看出这是遥感、地理信 息系统一体化技术发展的一种基于人工解译的(包括图像判读和屏幕判读)综合分类方 法。它的工作特点是，借助专业知识和实地考察资料对直接纠正后的影像进行解译和判 读，其图像和图形相结合的作业环境，保证了现状地物的正确识别，减少了同一地物由 于季相不同或同一类型由于不均一性而错判的概率等。这种方法具有很多优点:它把GIS 软件、GPS定位器、遥感图片三者紧密地联系起来，作业环境是数字化的，利用GPS采点， 利用GIS软件进行路线选择和采点的勾绘等，提高了调查准确度。GIS软件勾绘图形与RS 图像相结合，其图形图像相结合的作业环境，形象生动，便于检查核实，便于数据查 [5]询、 修改和更新。 15 兰州交通大学毕业设计(论文) 4. 几种显著地物的解译和存在的问题 迭部地区的土地资源类型中以林地，草地和水体的数量最为突出。因此实际工作中 对这几种地物类型最为常见，下面我们重点讨论这几种地物的解译方法。 4.1 林地的判读和存在的问题 4.1.1 林地的判读 林地的解译在本次实验中比较简单，尤其是有林地，图像清晰容易判读。但灌木林 的判读应注意与亚高山灌丛草甸草地相区分，灌木林与果园和人工造林地相区分。灌木 林与亚高山灌丛草甸草要从海拔上区分，可以参考一调成果和高程信息;灌木林与果园 的区分主要在果园的认为痕迹较重，常有围墙，靠近道路，部分有灌溉设施，果树一般 较为整齐。灌木林与人工造林的区分主要是人工造林比较整齐，另外熟悉当地自然环境 的向导的意见也很值得参考，总之要反复对比，综合考虑。 4.1.2 林地判读中存在问题 利用卫星遥感图像判读森林资源状况，在目前应用过程中还存在一些问题。应用遥 感卫星图像数据时的问题在于制作多高精度的森林分布图;森林植被的内容能够解析到 多细的程度，这些都关系到精度问题，对这些问题正在进行着很多出色的研究，相信在 不远的将来，其识别精度能大幅度提高，这些问题都将不再成为问题。 通过目视解译标志表可以比较容易判读林地，但对于林地生长状况，经济林产品、 产量情况等目前尚无法判读;相同的地物在不同影像图幅上表现出不同的颜色、光泽等 特征，也在一定程度上影响了判读质量;目视判读所用的卫星遥感图像，由于在处理上 存在一定的误差，图像上个别地物位置与实地产生少量位移，致使个别地类判读误差较 大，在各地类判读中有林地与非林业用地之间比较容易判读。但有些林种、树种的图斑 颜色非常 接近，有时同一个树种在不同地区或不同林龄又表现出不同的颜色，故较难判 读;另外，未成林造林地、灌木林地、疏林地等地类，在影像图上的颜色、结构等特征 与农地、荒山荒地、未利用地等地类差别太小，判读的标准较难掌握，需要积累丰富的 16 兰州交通大学毕业设计(论文) 经验方能准确判读。另外目视解译标志表是遥感图像目视判读的基础，它的可靠性、准 确性直接影响到判读的质量和精度。在建立和使用目视解译标志表的过程中，各地类的 色彩、形态、结构等特征标准较难掌握，受人为主观因素影响较大，容易造成判读误差。 可以预见在以后的应用中的研究计算机判读的使用将会增加，以减少人为误差，提高判 读精度。 4.2 草地的判读和存在的问题 4.2.1 草地的判读 本次土地调查，迭部县遵从州上统一安排，对草地的解译采用三级分类编码，这在 实际工作中为解译工作增加了很大的难度。这就不但要求对草地的解译要区分于其他地 物，草地本身还要有五种分类，即高山草甸草地，亚高山草甸草地，亚高山灌丛草甸草 地，林间草地和山地草原草地。而从目视效果图上来看各种草地的影像很相近，要详细 区分只能从海拔和地形上区分，这就要求在解译过程中要不断的对比高程信息和地形 图，这时的一调成果也相当重要，对于高山无人区有极大的参考价值。此外区分草地和 林地也是关键，因为亚高山灌丛草甸草地和灌木林在覆盖率有一段重叠的部分，这就要 求解译工作者在解译时根据其他信息来具体判定。常用到的方法有: (1)总体观察图像特征，分析图像对判读目标任务的可判读性，以及各判读目标间的 内在联系。观察各种直接判读标志在图像上的反映 ，从而可以把图像分成大类别以及 其它易于识别的地面特征。 (2)对比分析法对比分析包括多波段，多时相图像，多类型图像的对比分析和各判读 标志的对比分析。各种直接判读标志之间的对比分析，对比分析可以增加不同物体在图 像上的差别，以达到识别的目的。 (3)信息复合法利用透明专题图或者透明地图与遥感图像重合，根据专题图或者地形 图提供的多种辅助信息，识别遥感图像上目标地物的方法。 (4)综合分析法综合分析主要应用间接判读标志和已有的判读资料，统计资料，对图 像上表现得很不明显，或毫无表现的物体，现象进行判读。间接判读标志之间相互制约， 相互依存，根据这一特点，可作更加深入细致的判读。 地图资料和统计资料是前人劳动 的可靠结果，在判读中起着重要的参考作用，但必须 [6]结合现有图像进行综合分析，才能 取得满意的结果。 17 兰州交通大学毕业设计(论文) 4.3 河流水系的判读和存在的问题 4.3.1 河流水系的判读 0 QuickBird 遥感图像上，水体呈淡黑色色调，与周边土壤和植被之间的反差较大， [7]界线明，除有阴影部分容易区分。但在整张图像上跟踪河流不是很简单，因为有的河 流的流量很小，季节性也很强，时断时续，部分森林边缘河段与阴影重叠，很难准确跟 踪。所以要准确判断河流就要判定河流的源头，首先要确定主要支流即正源。而正源和 源头的认定一般主要依据综合地理要素。如河长、河宽、流量，流域面积、河流的发育 史等。迭部地区的上游河流，冰雪补给占有相当的比例，与温度或气候变化有密切关系， 河水的季节性变化较大。因此，只根据遥感影像来解译上游河流会有失偏颇。应将 DOM 影像图和水系图，地形图以及气候、气象资料相结合。判断出了河流的源头再根据河流 水系的树状结构顺流而下，就准确多了。 4.3.2 河流水系判读中存在的问题 水体的判读在河流断流处，与阴影重叠的地方较为复杂。上游水量较大时容易判读， 但到要断流的地方水量变小，可能会分成很多细小的支流难以取舍。 18 兰州交通大学毕业设计(论文) 5. 实验中遇到的问题和解决方法 5.1 数据转换和误差矫正 本次项目中的参考图件有的与数字化版本有的是纸质版本，数字化的数据是基于多 种投影方式的地图数据，纸质的图件需要矢量化，而这两种情况都要满足本次土地调查 的1980西安坐标系和高斯一克吕格投影的要求，因而需要将不同参数下的数据转换到 [8]1980西安坐标系和高斯一克吕格投影下，并且要控制其误差在一定的限度内。在很多 GIS软件中，尤其是武汉中地数码的MapGIS软件和美国环境系统研究所的ArcGIS软件， 提供了功能强大的数据转换功能和误差矫正功能，利用这些技术手段可以快速转换数据 和有效减小误差，为解译提供了很大的帮助，也提高了本次项目的时间效率和工作效率。 5.2 问题影像的处理 此次项目的遥感图像是由国家统一处理，统一下发的，但在实际工作中部分遥感影 像存在问题，投影错误和遥感影像无法在GIS软件下正常运行。投影错误上面已经提到 解决方法，遥感影像无法在GIS软件下正常运行的原因是影像内部的数据信息存在错误， 可以用专门的图像功能强的软件重新倒出，例如ERDAS ，photoshorp等软件，但在实 际操作中ERDAS重新到处存在影像变色的现象。 19 兰州交通大学毕业设计(论文) 6. 辅助解译的方法 本次实验中目视解译和矢量化的工作都是在 ARCGIS 软件环境下进行的，但 ARCGIS 软件在处理遥感影像上有一定的缺陷，因此本实验中多次用到 ERDAS 软件给 予辅助。 ERDAS 是美国 ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理 技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务 于不同层次用户的模型开发工具以及高度的 RS/GIS(遥感图像处理和地理信息系 统)集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像 处理工具，代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。ERDAS 软件处理技术覆盖了 图像数据的输入/输出，图像增强、纠正、数据融合以及各种变换、信息提取、空 间分析/建模以及专家分类、ARCINFOI 矢量数据更新、数字摄影测量与 3 维信息 提取，硬拷贝地图输出(在 3 维景观的绘图输出更是达到了所见即所得的清晰大 数量的纸质图)、雷达数据处理、3 维立体显示分析。IMAGINE 软件可支持所有的 UNIX 系统，以及 PC 机的 Microsoft Windows2000Professional ，Windows XP Professional 操作系统。其应用领域包括:科研、环境监测、气象、石油矿产勘 探、农业、医学、军事(数字地理战场，解译等)、电讯、制图、林业、自然资源 管理、公用设施管理、工程、水利、海洋，测绘勘察和城市与区域规划等。本次 项目中只利用了它强大的功能中的一部分。 20 兰州交通大学毕业设计(论文) 6.1 改变影像的波段 图 4 改变影像波段对比图 改变影像的波段可以改变影像的色调，在长时间解译时改变色调可以缓解视觉疲 劳，提高解译精度。在实际工作中由于它的局限性只是在地物比较复杂或阴影较重时有 选择的应用。 21 兰州交通大学毕业设计(论文) 6.2 影像的旋转 图 5 影像旋转对比图 影像旋转可以改变观察的角度，在阴影的边缘难以确定界限时，影像的旋转是简单 有效的办法。尤其是在森林的边缘，由于树木的高大和高矮参差不齐，阴影下的界限很 难准确确定，应用此法很易解决。 22 兰州交通大学毕业设计(论文) 6.3 主成分分析 图 6 Erdas 软件中主成分分析编辑器 图 7 主成分分析参数设置 23 兰州交通大学毕业设计(论文) 图 8 主成分分析对比图 主成分分析后，植被信息增强，总体上清晰明快，可以作为目视解译的重要参考。 24 兰州交通大学毕业设计(论文) 7. 遥感图像的计算机分类与目视解译的比较 在遥感技术研究中，通过遥感影像判读识别各种目标是遥感技术发展的一个重要环 节，无论是专业信息提取，动态变化预测，还是专题地图制作和遥感数据库的建立等都 离不开分类。近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机识别分类成了遥感应用的一 个重要组成部分。 遥感数据的解译通常有两种方法:一种是目视解译的方法，在前面已经提到过。一 种是计算机解译的方法，就是对遥感影像上的信息进行属性的识别和分类，从而达到识 别影像信息所对应的实际地物，提取所需要的地物信息。与遥感影像的目视解译相比较， 目的一样单手法不同，目视解译是直接利用人类的自然识别智能，而计算机分类是利用 [9] 计算机技术模拟类的自然识别智能。 7.1 非监督分类 非监督分类，是指人们事先对分类过程不施加任何先验的知识，仅凭借遥感影像地 物的光谱特征的分类规律，随机自然的进行的盲目的分类。其分类结果只对不同类别达 到了区分，并不确定类别的属性，其属性是事后添加的。 遥感图像上的同类地物在相同的表面结构特征，植被覆盖，光照条件下会有相同或相近 的光普特征，从而表现出内在的相似性归属同一个光谱空间域;不同的地物，光谱特征 不同，归属不同光谱空间域。这就是非监督分类的依据。 25 兰州交通大学毕业设计(论 文) 图 9 Erdas 软件中非监督分类编辑器 26 兰州交通大学毕业设计(论 文) 图 10 非监督分类参数设置 27 兰州交通大学毕业设计(论 文) 0 11 非监督分类的结果对比 7.2 非监督分类的结果与目视解译结果的比较 图 12 目视解译效果图 28 兰州交通大学毕业设计(论 文) 图 13 计算机自动分类的结果与目视解译结果的嵌套 从计算机自动分类的结果与目视解译结果的嵌套可以看出，地类大致上可以通过光 谱的不同区分开来。 图 14 目视解译效果图 1 29 兰州交通大学毕业设计(论文) 图 15 计算机自动分类效果图 1 通过比较我们可以发现上图中计算机自动分类把耕地,撂荒地和草地都归为草地类。 图 16 目视解译效果图 2 30 兰州交通大学毕业设计(论文) 图 17 计算机自动分类效果图 2 通过比较我们可以发现上图中算机自动分类没能把林地中的其他地类单独分出来， 原因是阴影的光谱特征与林地的光谱特征极为相似。 图 18 目视解译效果图 3 31 兰州交通大学毕业设计(论文) 图 19 计算机自动分类效果图 3 通过比较我们可以发现上图中计算机自动分类没能把耕地和撂荒地区分开来。 由 此可见本次项目不适宜用计算机自动分类，原因有两点:第一，非监督分类是依 据地物的光谱特性的点独立原则来分类的，而且采用的是统计的方法，这种方法只是根 据各波段灰度数据的统计特征进行的，加上遥感卫星数据的分辨率的限制，一般图像的 像元都带有综合光谱信息的特点，致使计算机自动分类面临着诸多的模糊对象。简单的 只以光谱特征分类，常会使人看到混淆不清的结果。但在地物类别比较简单而且面积比 较大的情况下，这种混淆就会减少许多。但遥感影像的同物异谱和同谱异物的现象还是 [9]会带来不正确的分类结果。第二，实验区的土地资源类型三级编码限制了计算机自动 分类。本次土地调查甘南州在国家标准的基础上又根据本州情况对耕地和草地的编码设 计了三级分类，耕地的三级分类主要靠坡度来区别，草地的三级分类主要靠海拔来区分， 目前的计算机自动分类很难识别到三级类，在解译的精度上不能满足国家土地调查入库 的精度。 这种现象不只存在于本次项目中，其实它是一直制约计算机自动解译的瓶颈。针对 这种情况，专家们正在研究计算机自动解译的新方法，其中比较突出的有:神经网络分 类器，它可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类所带来的模糊性和不确定性，而且 在时间上不但不会低于传统的遥感影像分类方法，甚至还会超过传统的遥感影像分类方 法;基于小波神经网络遥感影像分类，它有函数结构简单，容易训练，收敛速度快的特 32 兰州交通大学毕业设计(论文) 点，一旦网络训练好后，其分类适应性强;专家系统方法，它是遥感图像解译专家系统 和人工智能技术结合的产物，是运用遥感图像解译专家的经验和方法，模拟遥感图像目 视解译的具体思维过程，进行遥感图像解译。相信不久的将来，类似的项目就可以由计 算机自动解译来完成了。 33 兰州交通大学毕业设计(论文) 结束语 实验结论 首先，通过遥感影像对迭部地区进行土地资源类型调查，可以得出基于人工目视解 译方法进行土地资源类型调查，是一种准确、经济、高效的方法。从项目开始到项目结 束包括准备工作在内只用了不到三个月的时间，而完成的调查面积达到了5000多平方公 里，解译的精度达到了明显地物三米，不明显地物十米。而且除建立目视解译标志表和 外业检查，大部分工作可以在室内完成。 第二，对遥感图像进行适当的图像处理，是提高土地资源类型解译精度的重要环节。 本次调查的数据是由国家统一下发处理完成的遥感影像数据，可以直接进行目视解译。 但某些阴影区和地类复杂区很难准确的判读，此时运用专业的图像处理软件处理后可以 大大提高目视解译的精度。常用的方法有:改变影像的波段、旋转影像和主成分分析。 第三，在目视解译过程中，通过建立准确的目视解译标志表，采取适当的判读方法 和实地验证可以提高解译质量。目视解译标志表的建立精度要求高，但它不是一成不变 的，首先，目视解译标志表是根据先验区建立的，先验区很难包含整个工作区的所有地 类。其次，实地的地物信息总有与目视解译标志表有差别，即便是同一个地方，不同时 间拍摄的影像也会差别很大，所以目视解译标志表需要不断的修改。因此要采取适当的 判读方法和实地验证相结合的办法。 第四，在解译之前，首先应对影像总体轮廓进行研究，以获取整个工作区土地利用 情况的宏观分布的正确概念，对各种解译标志都要充分利用。整个解译工作比较复杂， 并且反复枯燥，工作量也较大，所以要有足够的耐心，可遵循先易后难，循序渐进的原 则。可以先对公路、铁路、河流、坑塘、居民地等明显易辨的地物进行解译，然后再解 译植被，最后对土地进行细分。 最后，计算机自动分类不适宜此次的迭部地区土地资源类型的调查项目，非监督分 类的使用受遥感影像的“同物异谱”、“同谱异物”现象和迭部地区的三级类编码的限制。 监督分类，在确定分类和先验区上很难，无论是在经费和时间上都没有保证。 实验感想 通过本次项目的实践，让我系统的了解了遥感方面的知识，也学到了相关的政策法 规，在处理人际关系的能力上也有了新的提高。实践出真知，在实践中学习速度快记得 34 兰州交通大学毕业设计(论 文) 牢，在工作的日子里，我把书本中理论知识与实践相结合，让我对书本知识有了新的理 解。相信此次参加项目的经历会让我在步入社会后受用终身。 35 兰州交通大学毕业设计(论文) 致谢 通过近三个月的努力，论文终于完成，她不但是我近期努力过程的见证，更是我四 年大学的学习成果的见证。值此论文完成之际要向我的导师韩惠老师以及地理信息教研 室的其他老师们表示由衷感谢，感谢老师们四年的辛勤培养和耐心指导。做设计期间不 但让我系统的回忆了大学所学的知识，也让我回忆起了和老师、同学们学习和生活的点 点滴滴，感动的有点鼻子酸。忘不了节日里老师做的家常菜，忘不了病床上同学倒的那 杯热开水，太多的感激不知从何说起，太多的话语显得啰唆，值此论文完成之际，仅向 我所有的可爱的老师们和亲爱的同学们说声谢谢，谢谢你们～ 36 兰州交通大学毕业设计(论文) 参考文献 [1]田建林.杨海荣. 基于 QuickBird 影像的景观类型目视解译研究[,].现代商贸工业, 2008,12(1):350. [2]www.baidu.com [3]甘南州第二次土地调查培训材料 [,].甘南州国土资源局 2009 年 3 月. [4]严 枫.刘登忠.汪友明. 基于 QuickBird 影像目视解译在土地利用类型调查中的应用[,].新疆 环境保护,2008，30(1):06,10. [5]刘玲.陈佑德 人机交互技术在土地利用更新调查中的应用[,].山西建筑,2008, 34(2):3. [6]张冬梅.袁清.王加亭.一种辅助草原遥感影像目视解译方法的探讨[,]. 遥感技术与应 用,2006,21(6):561,563. [7]洪志刚.戴尔阜.林宗坚.储美华.青藏高原水系特征遥感影像解译方法研究[,].测绘科学，2006， 31(1):83. [8]冯立丽.袁英.浅析第二次土地调查中的关键技术[,]. 城市勘测, 2008,6:111. [9]汤国安.张有顺.刘永梅.谢元礼.杨昕.刘爱丽[,].遥感数字图像处理技术.北京:科学出版社 2005.182-183. 37