浅论地理国情普查地表覆盖分类技术

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1、浅论地理国情普查地表覆盖分类技术摘要:本文首先对地表覆盖概念做出了界定,然后对于地理国情的普查地表分类技术做出了相关的分析,最后对于内容分类的质量检查的方法做岀了技术性概述。关键词:地理国情;普查;分类;中图分类号:G623.45文献标识码:A文章编号:1674-3520(2014)-11-00-01地理国情是从地理的角度分析、研究和描述国情,以地球表层自然、生物和人文现象的空间变化和它们之间的相互关系、特征等为基本内容。地理国情监测是一项全新的、复杂的工作,开展普查试点是整个项目成功与否的关键环节,通过

2、普查试点为全面开展地理国情监测提供基础和保障。地表覆盖分类信息反映土地表面覆盖物的物理组成,是地理国情普查信息的一个重要方面,有着重要的意义。因此,结合地理国情普查项目,研究地理国情普查地表覆盖分类技术有着比较重要的意义。一、地表覆盖概念地表覆盖是随遥感技术发展而出现的一个新概念,其内涵与“土地利用”相关但又不完全相同。地表覆盖(LandCover)是指自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸多要素的综合体,包括地表植被、土壤、冰川、河流、湖泊、沼泽湿地及各种建筑物,主要侧重描述地球表面的自然属性,具有特定的

3、时间和空间特性。地表覆盖分类就是对地表覆盖物按其所具有的各种生物或者物理特征进行分类,而土地利用则侧重于按土地的社会属性,对地表覆盖物(包括已利用和未利用)进行分类。比如对林地的划分,前者通常根据林地生态环境的不同进行划分,以反映林地所处的生态环境、分布特征及其地带性分布规律和垂直差异,后者则以利用目的和利用方向不同进行林地划分。地表覆盖的变化可引起环境景观特征的改变,同时也会对社会经济、生态系统和水文系统产生很大的影响。进行地表覆盖变化研究是全球变化研究及现代地学领域的一个核心和热点。地表覆盖研究可为模

4、拟地球表层系统环境的形成机理、变化趋势等提供基础,也可为土地的合理利用规划和制定相关可持续发展政策提供重要依据。二、数据来源WorldView-2卫星影像是第一次地理国情普查的主要遥感数据源。WorldView-2卫星于2009年10月由美国DigitalGlobal公司发射,可提供0.46m的全色影像和8个波段(包括海岸带波段、蓝色、绿色、红色、黄色、红边波段及两个近红外波段)的2m多光谱影像,与其他影像相比,WorldView-2的空间分辨率更高,多光谱波段更丰富,为用户提供进行精确变化检测和制图的能

5、力。不同的波段能从不同方面反映地物的特性,可用于地物的分类和解译。第一次地理国情普查项目中主要利用了蓝、绿、红、近红外4个波段的数据开展地表覆盖分类。基于DOM、DEM和1:50000DLG数据,结合测区的区域特点,采用半自动解译(自动解译+人工干预)和人工采集2种方法进行地表覆盖数据采集,并制作外业调查底图;其次外业利用外业调查工作底图,对内业无法获取和不确定的地表覆盖分类信息进行实地调查,对内业已确定的进行核查,对实地变化了的以及新增地物进行补调;最后内业再对外业核查与补测的成果进行编辑、修改,形成最

6、终地表覆盖分类成果数据。三、分类方法(一)影像分割与特征选取。影像分割是面向对象遥感影像分类的基础,分割结果的好坏直接影响最终分类效果。常用的分割算法有基于边缘的影像分割、标记分水岭影像分割、分型网络演化影像分割等。其中,分形网络演化算法被目前流行的面向对象解译软件所采用,并取得较好的分割效果。(二)自动分类。自动分类即是使用自动分类软件对正射影像进行自动分割分类。目前主要的自动分类软件有eCognition,ENVI,Erdas等,主要是根据作业区域内提取要素特征制作规则集,应用规则集和提取的地表覆盖分

7、类参考数据进行影像分割。(三)半自动分类。半自动分类即是自动分类与人工判读相结合,主要是使用自动分类软件进行自动分割,采用人工进行分类,边分割边分类。人机交互分类软件一般使用ArcGIS系列产品进行二次开发。(四)人工分类。人工分类是最原始的分类方法,即完全通过人工判读划定边界线和附属性。四、地表分类检查方法成果检查采用在ArcGIS9.3或4DMapperV2.5软件下自动检查、人机对比核查及人机交互检查、人工检查以及外业实地检查等方法综合进行。空间参考系,检查坐标系统、高程基准、投影参数是否符合技术要

8、求。时间精度,检查使用的影像资料、基础地理信息数据等原始资料的现势性是否符合技术设计要求,成果数据的现势性是否达到普查时点的要求。位置精度,检查分类要素边界几何位置精度是否符合精度要求,图斑接边几何位置是否正确。逻辑一致性,检查数据层命名、数据层属性项及属性项定义(属性项的名称、类型、长度、顺序、个数等)是否符合技术要求,检查数据拓扑关系的正确性,即数据是否存在多边形闭合错误、相邻多边形是否存在缝隙和面重叠等。采集精度,检查图

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