國產高分辨遙感影像在峽江樞紐庫區監測中的應用

原標題：

國產高分影像在峽江樞紐庫區土地利用變化監測中的應用

摘要：

資源一號02C(ZY-1 02C)、高分(GF)系列等國產高分辨遙感衛星的陸續發射極大地豐富了高分遙感應用的數據源,已廣泛地應用於國土資源調查與土地利用變化監測研究中。峽 江水利樞紐工程是江西省規模最大的水利工程,為掌握峽江水利樞紐工程建設對其庫區土地利用/覆蓋產生的影響,利用2013年的資源一號02C(ZY-1 02C)衛星和2015年的高分一號(GF-1)衛星兩種影像對庫區土地利用變化進行監測。對兩幅高分影像進行正射校正、配準、幾何精糾正等預處理,在分析衛星傳感器特性的基礎上,採用基於線性回歸波段擬合方法進行多光譜與全色影像融合。最後,利用面向對象分類方法對兩期影像進行了土地利用信息提取和地類變化分析。試驗結果表明:利用面向對象方法可實現對庫區高分影像土地利用信息的精確提取,總體分類精度達到87.9%,Kappa係數為0.836,完全滿足遙感應用的精度要求。2013—2015年間峽江庫區土地利用變化的主要特徵有:(1)水體和建設用地有明顯增加,分別增加25.64 km2和13.29 km2,耕地和林地面積減少較多,分別減少19.42 km2、14.51 km2;(2)地類變化的主導方向是耕地、其他用地向水體轉變及耕地、林地向建設用地轉化,這主要源於工程蓄水、移民安置及城市擴展等。

關鍵詞：

高分一號衛星; 資源一號02C衛星; 面向對象分類方法; 土地利用變化; 庫區; 峽江水利樞紐工程; 遙感; 溼地;

作者簡介：

楊智翔(1983—),男,高級工程師,博士,主要從事3S技術集成與應用研究工作。

E-mail:[e-mail];

賈東振(1978—),男,講師,博士,主要從事測繪科學與技術工作研究。E-mail:[e-mail];

基金：

國家自然科學基金重點項目(41830110);

水利部鄱陽湖水資源水生態環境研究中開放基金(kfjj201410);

江西省水利廳科技項目(KT201710,201820TG08);

引用：

楊智翔，何秀鳳，賈東振，等 . 國產高分影像在峽江樞紐庫區土地利用變化監測中的應用［J］. 水利水電技術，2020，51( 7) :23-30.

YANG Zhixiang，HE Xiufeng，JIA Dongzhen，et al. Application ofdomestic high resolution remote sensing images to monitoring of land-use variation within reservoir area of Xiajiang Water Control Project［J］. Water Ｒesources and Hydropower Engineering，2020，51( 7) : 23-30.

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0 引 言

近年來,國產高解析度對地觀測技術發展迅猛,資源一號 02C(ZY-1 02C)、資源三號(ZY-3)及高分(GF)系列等衛星的發射大大提升了高解析度遙感影像的自給率,開啟了中國對地觀測的新時代,亦將為我國的國民經濟發展帶來不可估量的影響。自國產高解析度衛星發射以來,國內外眾多學者在其影像數據處理與應用研究等方面開展了大量的深入研究。胥兵等、DU等採用傳統分量替換法如IHS、Brovey、PCA及Gram-schmidt(GS)變換等方法分別對ZY-1 02C、高分一號(GF-1)的多光譜與全色影像進行了融合試驗,但該類方法未能充分考慮國產高分衛星傳感器的光譜特性及影響成像的環境因素等,這一定程度上影響了融合質量;馬利剛等採用ZY-1 02C影像對杭州市主城區的土地利用進行了分類,並引入高程信息、圖像紋理等信息用於區分水體與建築物陰影,分類成果精度良好;李慎鵬等研究了ZY-1 02C衛星的處理方法及其在土地利用動態遙感監測中的應用效果,結果表明該衛星數據光譜信息豐富、紋理結構清晰、地物判讀性好,是遙感監測領域的一種立項數據源,在土地利用遙感監測方面具有廣闊的應用前景。文獻則重點探討了GF-1影像數據在土地利用分類與監測方面的應用,研究結果得出國產高分數據亦能夠較好地應用於土地調查與監測。劉書含等、陳文倩等採用面向對象的方法如基於多種遙感特徵提取以及均值飄逸-分水嶺分割一體化、輔以紋理的支持向量機(SVM)等對GF-1數據進行了土地覆蓋信息提取,結果 表明相對於基於像元的分類方法如監督分類法等,該類方法能夠有效提高土地覆被的分類精度,更適合於高解析度遙感影像的信息提取。

土地利用/土地覆蓋是對水電開發進行生態環境影響評價的重要指標之一,遙感技術因宏觀性、周期性等優勢已廣泛應用於大型水利樞紐庫區的土地利用分類與變化監測。孫曉霞等利用20世紀70年代末至2005年近30年共5個時間序列的Landsat TM或MSS影像,對整個三峽庫區的土地利用時序變化進行了動態遙感監測,結合土地利用現狀圖進行分析獲取了各期的土地利用現狀數據,為三峽庫區的環境保護、土地利用管理與規劃提供依據與參考;熊杰等利用1990—2015年間的5期30 m解析度的Landsat系列土地覆被遙感數據,利用動態度模型和轉移矩陣,綜合分析了近25a三峽庫區土地覆蓋的時空格局、變化特徵及驅動力,研究結果可為後三峽時代庫區生態環境保護與社會經濟的協調發展提供數據支撐。胡硯霞等基於MODIS NDVI、Landsat遙感影像及氣象觀測數據,應用趨勢分析、偏相關分析和土地利用轉移矩陣等方法,闡明了2000—2015年丹江口庫區植被覆蓋時 空變化趨勢,探討了氣候變化和人類活動對庫區植被覆蓋的影響。以上研究由於受數據源不足或成本等原因,大部分採用的主要是中低解析度遙感影像如 MODIS、Landsat MSS、TM、ETM+等,而且信息提取方法主要是基於光譜信息的分類方法如監督分類、非監督分類等,已較難滿足高精度動態監測的現實需求。

隨著國產高分衛星陸續發射升空,數據源大大豐富,數據使用成本大大降低,國產高分影像亦逐步應用於土地利用信息提取與分類等,研究主要集中在城鎮土地利用分類與動態監測、溼地信息提取等, 然而針對大範圍的水利工程庫區土地利用調查及動態監測等應用研究還較少,因此有必要探討國產高分衛星影像在該領域的應用,進一步開展在特定研究區高分影像 處理方法及其信息提取方法研究。峽江水利樞紐工程(峽江工程)是江西省最大的水利工程,工程的建設必將引起庫區及流域的生態環境變化,因此開展峽江工程庫區土地利用變化遙感監測對於工程影響評價具有重要意義。本文以峽江工程庫區為研究對象,利用工程建設初期和工程即將完工時的兩期國產高分影像對工程建設期間庫區的土地利用變化進行監測,掌握峽江庫區的土地利用基本情況與變化特徵,為庫區的土地合理利用、整治保護及運營管理提供基礎數據。

圖1 峽江工程位置及淹沒區示意

1 數據源及預處理

1.1 研究區概況及數據源

峽江水利樞紐工程位於江西省吉安市峽江縣境內,是鄱陽湖生態經濟區建設的重點水利工程之一,大壩距省會南昌市約160 km,壩址控制流域面積62 710 km2,佔贛江流域面積的77%,大壩設計的正常蓄水位為46 m,總庫容11.87億m3,是贛江上的一座大型控制性水利樞紐工程,工程如圖1所示(以Google earth影像為底圖),圖中紅線標識了整個工程庫區淹沒範圍。

數據源主要包括:(1)2013年7月12日獲取的峽江工程在建期的ZY-1 02C多光譜與全色影像,空間解析度分別為5 m和2.36 m,庫區水位為32.48 m;(2)2015年6月27日獲取工程完建期的GF-1影像,該衛星攜帶兩臺多光譜/全色相機(panchromatic and multispectral sensor,PMS),具體相機參數如表1所列,此時工程處於試正常蓄水階段,庫區水位為41.87 m;(3)相關輔助資料,包括庫區1 ∶2 000數字地形圖(坐標系統:北京1954)及部分野外實地調查資料等。影像數據均為傳感器校正產品,即影像已經過輻射校正和傳感器校正處理,成像質量良 好、無雲,由中國資源衛星應用中心提供。

表1 GF-1衛星PMS相機參數

1.2 基於多元線性回歸的影像融合

自像素級遙感圖像融合統一框架的提出以來,基於傳感器光譜響應函數的融合方法得到了廣泛關注,文獻提出的基於多元線性回歸波段擬合的影像融合方法亦是基於該理論,研究表明該方法要優於傳統的分量替換融合法如IHS、PCA及 Gram-schmidt(GS)變換法等,尤適合於高解析度影像的融合。因此,在結合已有研究的基礎上,針對GF-1、ZY-1 02C傳感器光譜響應特性,依據式(1)採用高解析度全色波段光譜範圍對應的多光譜波段灰度值進行線性擬合獲取低解析度全色分量(low resolution PAN, LRP),並以LRP與各擬合波段的相關係數作為空間細節注入係數,即

式中,wˆiw^i為通過多元線性回歸分析得到的各個波段的加權係數;i為全色波段光譜範圍所包含的多光譜波段;b為回歸分析得到的常數項。對於GF-1,i為1、2、3、4波段;而對於ZY-1 02C圖像,則i為其第1、2、3波段。

由於系統校正模型存在一定誤差,造成正射糾正後的多光譜與全色影像有2～3個像元的錯位,因此在融合前均以兩個時相的高解析度的全色影像為基準,分別對同時相的多光譜圖像進行配準,整個配準過程可在ENVI軟體中自動化處理。配準後即採用多元線性回歸波段擬合的方法對ZY-1 02C和GF-1多光譜與全色影像進行融合,如圖2(a)、(b)所示,從融合效果來看通過該方法融合得到影像光譜扭曲小,空間細節增強明顯,地物識別能力有顯著提升。

1.3 幾何精糾正與裁剪

為能進行後續的監測分析研究,首先採用實測的1 ∶2 000 北京1954 庫區數字地形圖分別對融合後的ZY-1 02C和GF-1影像進行幾何精糾正,並將糾正後的影像空間解析度統一重採樣成2 m。控制點的布設以峽江工程庫區的淹沒範圍線為基準、以贛江為中心線進行對稱均勻設置,地面控制點一般都選擇在研究區域中易於定位、地理特徵明顯、穩定且兩幅圖像上均明顯反映的點(如山頂、道路或河流等線性地物明顯轉角處或交叉點等)。整個精糾正過程採用了20個控制點,選取了二次多項式模型進行糾正,糾 正後的影像平面位置誤差均小於2 m,不到1個像元,符合精度要求。

為更全面分析工程建設對庫區土地利用/覆蓋帶來的影響,以實測的庫區淹沒線為基準線,採用ArcGIS軟體中的緩衝分析(buffer)功能將整個淹沒線邊界外擴3 km後對兩個時相的融合影像進行裁剪,整個研究範圍共約1 300 km2,裁剪後的影像如圖2(c)、(d)所示。

2 土地利用變化信息提取

2.1 變化信息提取流程

由於前後時相數據為異源遙感影像,且光譜波段數不同,後期GF-1數據有4個光譜波段, 可利用的光譜信息較多,同時考慮到光譜信息對於地物信息提取是必不可少的,所以本案採用光譜信息更加豐富的後時相GF-1數據為信息提取基礎數據。首先利 用GF-1影像4個波段的光譜信息結合其他相關特性信息進行自動化分類,然後利用前時相ZY-1 02C的近紅、紅、綠波段與GF-1影像的相應波段進行疊加分析,突出變化區域,人工進行變化區域識別;最後通過GF-1分類結果與疊加分析得出變化區域 並進行對應地理位置計算,從而前期ZY-1 02C對應的地類類別,整個工作流程如圖3所示。

2.2 基於面向對象的GF-1影像信息自動化提取

相關研究表明,傳統基於像元的信息提取方法已難以充分利用高分遙感影像所包含的各類特徵 信息,因此面向對象的方法應運而生,且廣泛應用於高分影像信息提取研究中。根據峽江水利樞紐工程庫區影像、地形及實地調查等資料,將庫區的土地利用分為水體、建設用地、林地、耕地及其他用地(含裸露地、沙灘等)等五大類。整個地類信息提取流程包括:(1)根據GF-1影像上各類地物的光譜、形狀及紋理等特 徵並結合地物間的相關特徵得出最優的分割尺度和最優隸屬度函數;(2)建立合理的分類規則和體系;(3)採用面向對象工具易康(eCognition)對 研究區影像進行信息提取。

2.2.1 地類圖斑創建

考慮到研究區範圍較大,首先需對圖像進行分塊處理,共分成18個子塊。採用多尺度自動化圖斑切割的方法,按照理想的圖斑異質性大小(尺度)及影像中地物的光譜及形狀特徵,進行邊界切割與合併,為後期圖斑分類準備好理想的對象模塊。由於融合的 GF-1影像空間解析度為2 m,經過多次試驗將分割尺度設置為50。多尺度分割雖能較好地將圖斑的邊界切割出來,但亦導致過分分割,因此為獲得較完整的邊界,在分割圖斑的基礎上,根據相鄰圖斑在某些特徵的差異性,進行了基於對象差異性的合併,將差異性近似的圖斑合併為一個大圖斑,最終分割結果如圖4所示。

圖2 研究區影像

圖3 峽江工程庫區土地利用變化信息提取流程

圖4 圖斑分割結果

2.2.2 地物類別歸類

分割後的每個圖斑都帶有大量的特徵信息值,自動信息提取即是利用分割後地類圖斑獨有的特徵信息表現進行閾值區間歸類。歸類的總體原則為從易到難,逐類提取。

2.2.2.1 水體提取

根據水體的光譜特徵可知,其在影像上表現為亮度值較小,特別是近紅外波段上,水體表現為低值暗色區域;尤其在近紅外與綠波段上對比明顯,可利用增強水體指數及亮度分量兩個特徵(ENDWI>0.1,I >60)進行信息提取,在增強水體指數影像上水體表現為高亮區域,如圖5所示。

圖5 增強水體指數特徵影像

2.2.2.2 耕地和林地提取

耕地區域與林地區域在影像上具有明顯的對比特徵,有農作物覆蓋的耕地區域,作物處於生長期,表現為淡綠亮色,顆粒細膩;林地區域表現為暗綠色,紋理粗糙,小部分林地區域亦有類似耕地淡綠色的表現,但其紋理相對更粗糙且形狀不規則,同時在近紅、紅、綠三波段經IHS轉換後的I分量上表現為低值區域。此外,林地在增強水體指數的特徵圖像上相對於耕地表現為暗色區域。根據以上三個特徵綜合運用可將林地與耕地進行區分識別,首先利用綠波段和強度信息特徵提取出林地區域(I>0.63,G<150),此時提取出來的林地中包含了一些建設用地信息,而建設用地在水體指數上又表現為較亮的圖斑特徵,即可用增強水體指數去除掉部分建設用地區域(ENDWI>0.1),此外林地區域一般面積也較大(設置大於2000像元);耕地的提取主要從剩下的未分類集中,區分出建設用地後,將剩餘的有一定植被覆蓋度的區域定義為耕地區域,其提取結果如圖6所示。

圖6耕地信息(黃色)

2.2.2.3 建設用地提取

建設用地是自動化信息提取最困難的內容,庫區的建設用地區域表現為在增強植被指數及增強水體指數上均處於中間值域,而在兩個特徵加和的特徵灰度圖上表現為暗色集群區域。圖斑切割後斑塊較小,比較細碎,可利用圖斑面積特徵。另外建設用地在藍光波段上處於高值部分,亮度值較大。建設用地除了房屋建築物外還包含道路信息,分割後道路表現為細長條地類,長寬比較小且密度值(Density)通常小於1。綜合運用以上特徵信息,即可得到建設用地信息如圖6所示,建設用地提取完後,剩餘即為其他用地,庫區分類結果如圖7所示。

圖7 建設用地(紅色)

2.2.3 精度評價

地類信息提取完後,採用了混淆矩陣法對峽江庫區的影像分類精度進行評價。首先在 ArcGIS軟體中按至少1 km間距隨機生成檢查點,保證各地類有一定的檢查樣本數,共生成124個點;然後以實地調查的資料和Google earth高清遙感影像數據為參考,逐個核實各檢查點的真實類別;最後進行分類精度評價,結果如表2所列。

從分類精度表可知,採用面向對象的信息提取方法,可以有效地對庫區高分一號影像進行土地利用分類,總體分類精度達到了87.9%,Kappa係數為0.836。這個精度已基本可以滿足自動分類的應用精度要求,其中分類精度最高的為水體,達到95%,其次為建設用地、耕地及林地等,精度分別為90%、87.5%和85%,其他用地的提取精度為75%,相對較低。除其他用地外各地類分類精度均優於85%,而其精度略低原因主要在於涉及的地物信息較複雜且總樣本數較少。

圖8 研究區影像分類結果

2.3 變化信息提取與分析

2.3.1 變化信息提取

變化區域的識別主要是通過前後時相影像對應波段的疊加分析與比值信息來判定,以近紅外波段及紅光波段的比值為主,通常若對應區域沒有變化,則比值接近1,若有變化,則比值將偏離1,通過試驗得出若波段比值大於2.5的則認為已發生變化。變化區域的提取則是在結合GF-1影像分類圖斑的基礎上,再加入前時相ZY-1 02C影像波段進行圖斑切割,從而確定變化圖斑的邊界。此外,變化區域圖斑確定後,即可參考後期GF-1衛星圖像對變化區域進行類別劃分,分類結果如圖9 所示。同時將變化圖斑與後時相地類提取結果進行疊加分析,通過對比分析即可得到前時相的土地利用信息,如圖10所示。

表2 峽江庫區GF-1影像土地利用分類精度分析

圖9 變化區域及類別

2.3.2 結果分析

在完成前後時相影像地類信息提取後,通過地類轉移矩陣分析即可獲得2013—2015年間峽江工程庫區及流域內的土地利用轉移及面積變化情況,如表3所列和圖11所示。

從地類面積變化圖及表2中可知,2013—2015年間,耕地面積減少了21.41 km2,增加1.99 km2,總面積減少約19.42 km2,主要是轉變為水體和建設用地;建設用地減少0.30 km2,增加13.59 km2,建設用地增加共約13.29 km2,主要體現在城市擴展及大量移民點的建設;林地減少面積15.02 km2,增加0.51 km2,總面積減少約14.51 km2,大部分轉為其他用地和建設用地;水體減少面積較少,僅為0.19 km2,總面積增加約25.64 km2;其他用地減少總面積約為5 km2,大部分是轉變成水體。

圖10 ZY-1 02C影像分類結果

表3 地類變化面積統計

圖11 地類面積變化

通過對兩期影像分析後表明峽江工程的建設引起了大壩上遊贛江兩岸地表覆蓋的變化,特別是河流兩岸,變化較大的地類主要包括水體、耕地及建設用地等。地類的變化主要體現在以下兩個方面:(1)2015年峽江水利樞紐工程已開始試正常蓄水,水位的大幅度提高導致了較多的耕地和大量其他用地(主要為河灘地)被淹沒,轉變成水體;(2)庫區規劃建設的57座移民安置點的建設及贛江沿岸城市發展等, 導致部分耕地及林地轉變成了建設用地,此外還有部分林地地類有新推土特徵,後期亦將轉為規劃建設用地。總體而言,2013—2015年間整個庫區土地利用 變化並不劇烈,這主要得益於峽江水利樞紐工程建設方案中採取了工程防護和庫區抬田等工程措施,在很大程度上有效地減少了工程建設造成的大面積耕地淹沒及徵 地移民,工程完工後統計共約減少耕地淹沒25 km2,減少庫區移民約3萬人。

3 結 論

以峽江工程庫區為研究對象,利用兩期國產高解析度遙感影像對庫區的土地利用信息提取與變化監測分析,得出如下結論:

(1)針對GF-1、ZY-1 02C衛星傳感器特性的基礎上,採用基於多元線性回歸波段擬合的方法對多光譜與全色影像進行融合,融合結果光譜扭曲小且空間解析度得到了明顯的提升。

(2)利用面向對象分類法對庫區GF-1影像土地利用信息進行了提取研究,總體分類精度達到了87.9%,能夠滿足自動化分類應用精度要求;而後結合前期ZY-1 02C影像進行綜合分析,完成了庫區地類變化信息提取。

(3)2013—2015年間,峽江工程的建設對庫區土地利用/覆蓋產生了一定影響,主要表現在耕地、其他用地向水體與建設用地的轉變,其中面積變化最大的是水體,其次是耕地,這主要是工程蓄水、移民安置及沿岸城市擴張導致。

雖然通過多時相國產高分數據能較好地實現水利工程庫區土地利用調查和變化監測,但在圖像分割尺度、分類規則制定及變化信息判讀等方面還需要人工參與,因此在後續工作中還需進一步深入研究。

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水利水電技術

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