基于RapidEye影像的农村居民地遥感监测—

引用本文

高孟绪, 王卷乐, 柏中强, 祝俊祥. 基于RapidEye影像的农村居民地遥感监测——以江西省泰和县为例[J]. 国土资源遥感, 2016,28(1): 130-135
GAO Mengxu, WANG Juanle, BAI Zhongqiang, ZHU Junxiang. Remote sensing monitoring of rural residential land based on RapidEye satellite images: A case study of Taihe County, Jiangxi Province[J]. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES,2016,28(1): 130-135 复制到剪切板

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《国土资源遥感》编辑部

基于RapidEye影像的农村居民地遥感监测——以江西省泰和县为例

高孟绪¹, 王卷乐^1,³, 柏中强^1,², 祝俊祥^1,²

1.中国科学院地理科学与资源研究所,资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101

2.中国科学院大学,北京 100049

3. 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心, 南京 210023

通讯作者:王卷乐(1976-),男,副研究员,主要从事遥感应用与GIS开发、数据集成与共享研究。Email:wangjl@igsnrr.ac.cn。

第一作者简介: 高孟绪(1982-),男,博士后,主要从事资源环境遥感与GIS应用、环境健康研究。Email:gaomx@igsnrr.ac.cn。

收稿日期: 2014-07-23

基金项目: 国家科技基础性工作专项重点项目“格网化资源环境综合科学调查规范”(编号: 2011FY110400),国家自然科学基金青年基金项目“基于地理环境遥感监测的喜马拉雅旱獭鼠疫疫源地空间分布与预测研究”(编号: 41301474)及中国博士后科学基金资助项目(编号: 2013M530708,2014T70114)共同资助

摘要

农村居民地遥感信息获取对于监测农村居民地时空变化、服务“三农”和国土资源管理具有重要意义。以RapidEye卫星影像数据为数据源,江西省泰和县为研究区,利用最大似然法进行居民地等土地覆盖类别的分类提取与精度评价及分析。结果表明: 分类总体精度达到84.33%,其中农村居民地的制图精度和用户精度分别为76.01%和82.28%,与第二次全国土地调查中的居民地数据对比,其一致性达到71.0%。结合实地验证,对本分类精度的误差原因进行分析。本研究表明利用5 m分辨率的RapidEye影像进行县级农村居民地监测是可行的,可为后续同类研究提供技术参考。

关键词: 农村居民地; RapidEye影像; 遥感分类; 遥感解译; 泰和县

文献标志码:A 文章编号:1001-070X(2016)01-0130-06 doi: 10.6046/gtzyyg.2016.01.19

Remote sensing monitoring of rural residential land based on RapidEye satellite images: A case study of Taihe County, Jiangxi Province

GAO Mengxu¹, WANG Juanle^1,³, BAI Zhongqiang^1,², ZHU Junxiang^1,²

1. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

3. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China

Abstract

The monitoring of the spatial and temporal changes of rural residents is of great significance in serving "three rural issues", land and resources management based on rural remote sensing information. In order to monitor the residential area especially the rural area by using remote sensing technology, the authors chose Taihe County in Jiangxi Province as the study area. On the basis of the RapidEye satellite images after ortho-rectification with spatial resolution of 5 meters, the residential land classification extraction and accuracy evaluation were carried out using the maximum likelihood method. The results showed that the overall classification accuracy reached 84.33%. The producer’s accuracy and user’s accuracy of the residential land were 76.01% and 82.28% respectively, and the consistency reached 71.0% in comparison with the residential land data of Taihe County in the second national land survey, and the possible causes of errors were also analyzed. The research results show that the resident land monitoring of rural counties using RapidEye images of 5 meters resolution is feasible in that it can provide reference for future similar studies.

Keyword: rural residential land; RapidEye image; RS classification; RS interpretation; Taihe County

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0 引言

随着中国城市化进程的快速发展, 越来越多的农村居民涌入大城市工作和生活, 城市建设用地的面积呈现不断增长的趋势。同时, 小县城农村地区的居民点用地面积却未因农业人口的减少而下降, 反而也呈现不断扩张态势, 出现大量的空心村。这种城市与农村居住用地同步增长的现象造成了土地资源的巨大浪费, 也加剧了对生态环境的破坏^[1]。因此, 迫切需要进行农村地区居民用地的时空分布动态监测和特征规律研究。国内外利用遥感技术进行居民地空间分布研究已有诸多成果^{[2, 3, 4, 5, 6]}, 但多数以城市建成区(built-up area)为研究对象进行遥感监测, 专门针对小县城居民地尤其是农村居民地的监测研究相对较少^{[3, 4]}。

城市居民地遥感监测研究中, 常用的遥感数据源有MODIS影像、Landsat TM/ETM⁺等中高分辨率影像以及SPOT, IKONOS等高分辨率影像; 主要的遥感解译方法包括最大似然法、构建指数法、BP神经网络、纹理特征法、决策树、面向对象的方法等^{[5, 6, 7, 8, 9]}。相对于城市居民地的研究, 对小县城农村居民地的遥感监测研究在很长时期内关注不够^[10]。客观上, 农村居民点具有分布相对分散、地物特征不明显、周边环境复杂等特点, 这会对遥感影像中居民地信息提取的精度造成影响。遥感影像的空间分辨率对农村居民点信息的提取也影响较大, 过低的空间分辨率会使农村居民地的遥感识别更容易受到周边环境的影响, 空间分辨率的提高能够使其信息提取精度增加, 但过高的空间分辨率又会加大居民地内部的噪声干扰^[11]。已有研究表明, 3~5 m是进行城镇建筑区景观比较合适的分辨率^[12]。因此本研究选取江西省泰和县作为研究区, 基于获取的RapidEye影像(经正射校正后空间分辨率达到5 m)进行农村居民地地物分类与提取研究, 并重点对居民地的分类精度进行评价, 以期为县城农村居民地的时空变化监测研究提供借鉴。

1 研究区概况

泰和县位于N26° 27'~26° 59', E114° 17'~115° 20'之间, 是江西省吉安市所辖的1个县(吉安市东南部), 总面积2 667 km²。全县森林覆盖率达到51.6%, 是江西省木材重点生产基地。2010年第六次全国人口普查得出泰和县全县人口55.54万人。目前, 全县共辖有22个乡镇(16个镇、6个乡), 另有泰和垦殖场、武山垦殖场2个直属县管辖的国有农场。泰和县位置如图1所示。

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	图1 泰和县及其位置示意图Fig.1 Location of Taihe County

泰和县所处的吉泰盆地是中国最肥沃的主要农业区和商品粮生产基地之一。随着城市化进程的发展, 也由于种田收入远低于进城务工收入, 近些年大量农民进城打工, 目前泰和县工商业人口大量增加, 城市化率迅速提高, 部分农村呈现出“ 空心村” 现象。2013年10月笔者在泰和县冠朝镇和塘州镇实地走访调查, 发现农村废弃旧房屋较多, 但同时新的房屋正在不断建设(图2)。

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	图2 2013年10月泰和县冠朝镇社下村实地调研Fig.2 On site survey of Shexia village in Guanchao Town of Taihe County, Oct. 2013.

2 数据源及预处理

2.1 RapidEye卫星影像与特征

RapidEye卫星是德国的商业卫星, 于2008年8月29日发射升空, 2009年2月开始运营。卫星共包含5个波段, 日覆盖范围达400万km²以上, 能够在15 d内覆盖整个中国。影像数据地面采样间隔为6.5 m, 星下点空间分辨率为5 m, 幅宽77 km。RapidEye共有1B和3A这2个不同处理级别的数据产品, 其中1B是未做正射校正和精确大气校正的影像产品。本研究区共利用1B级别的RapidEye影像4景, 时间跨度为2010年10月— 2012年9月, 其中覆盖研究区大部分区域的1景影像为2011年11月获取。

2.2 影像预处理

为进行遥感影像准确判读及分类结果的精度评价, 通常要对影像进行校正及增强等预处理, 以减少噪声等不利影响, 有效突出有用信息。

利用影像自带的RPC文件, 结合90 m分辨率的SRTM DEM数据, 利用Erdas 2013软件的Geometric Calibration模块进行正射校正。结合研究区位置, 投影选用UTM投影(Zone 50), 椭球体选用WGS84, 分别完成4景影像的正射纠正, 并对影像进行镶嵌和研究区裁剪等处理。

3 研究方法

3.1 居民地特征与分类系统设计

居民地是由建筑物、道路、绿地及空地等多种地物相互交错而构成的复杂混合体^{[11, 13]}。对于分散式分布的农村居民地, 在不同空间分辨率遥感影像中的目标识别受周边环境的影响很大。如图3所示, 同一地点在RapidEye影像与GoogleEarth影像中的表现不同。图3(a)中白色的亮点与灰蓝色的簇点状图斑是居民地, 对应于图3(b)中棕灰色的人口集聚区。从图中可以发现居民地与周边环境(水体、森林、田地)等相混杂, 在影像上显示出不规则的结构特征。

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	图3 同一地点在不同影像中的表现Fig.3 Different display of same site in different images

依据研究区地物类型特征, 把研究区的地物类型分为5个大类, 即森林、农田、居民地、水体和其他(含裸地、道路等), 并根据植被状况将农田分为存在大面积绿色植被的子类I与没有或仅有稀疏绿色植被的子类II。在进行居民地分类的同时获得研究区其他地物类型的分布, 通过对比分析增强对居民地信息提取不确定性的辨识。

对RapidEye影像进行5(R)3(G)2(B)彩色合成, 合成后影像中植被区域呈现红色, 密集的人口居住地区呈现青灰色, 而较为分散的居民地则呈现白色亮点与灰蓝色。

3.2 训练样本评价方法

为了更好地选取分类训练样本, 针对每一类别分别进行多次感兴趣区(region of interest, ROI)选取实验, 并利用J-M距离法(Jeffries- Matusita Distance)进行样本选取质量的评价^[14]。假设所有地物类别服从高斯分布, 则J-M距离可以表达为

JM_ij= $\begin{matrix} \sqrt[]{k (1 - e^{a})} \end{matrix}$ , (1)

其中a= $\begin{matrix} \frac{1}{8} \end{matrix}$ (μ _i-μ _j)^T $\begin{matrix} {(\frac{C_{i} + C_{j}}{2})}^{- 1} \end{matrix}$ (μ _i-μ _j)+ $\begin{matrix} \frac{1}{2} \end{matrix} \ln \begin{matrix} (\frac{| C_{i} + C_{j} |}{2 \sqrt[]{| C_{i} || C_{j} |}}) \end{matrix}$ 。 (2)

式中, μ _i, μ _j分别为第i, j类地物的特征均值向量; C_i, C_j分别为第i, j类地物的协方差矩阵; ln表示自然对数; |C_i|为矩阵C_i的行列式的值; k为样本类别数。本研究中, 令k=2; J-M距离大小的范围值为0~2.0^[14], 当该值大于1.9时, 说明训练样本之间可分离性好, 属于合格样本; 小于1.8时, 需要重新选择样本; 若值小于1.0, 则应将2类样本合并成1类进行重新选择。

3.3 分类算法原理与后处理

目前的分类算法中, 面向对象的方法具有较好的分类效果^[15], 但针对研究区居民地较为分散的特点与空间分辨率为5 m的影像特征, 分割尺度设计较小则计算耗时较长, 对象破碎; 较大又不能很好地进行居民地的识别, 采用该方法的分类识别效果并不理想。经多次实验, 本研究最终利用最大似然法(maximum likelihood)进行地物分类。其分类原理是假设每1个波段的每1类统计都服从正态分布, 计算给定像元属于某一训练样本的似然度, 像元最终被归并到似然度最大的1类当中。该分类方法的分类精度受样本选取和影像质量的影响, 基本能够满足应用的需求。分类完成后, 将分为2个子类的农田类别重新合并为1个农田类别, 并对分类后的结果利用ENVI软件进行Majority分析, Sieve和Clump处理, 将分类过程中产生的一些面积很小的图斑归类到相近类别中。

3.4 精度评价方法

利用Google Earth中泰和县的部分高分辨率图像以及野外实地调查获取的GPS点, 通过目视解译获取各个分类的地表真实感兴趣区ROI文件。并计算分类结果的总体分类精度、Kappa系数、制图精度和用户精度等。其中用户精度是指正确分到某类的像元总数与分类算法将整个图像的像元分到该类的像元总数的比值。

此外, 2010年完成的第二次全国土地调查(以下简称“ 二调” )数据查清了全国农村各类土地的利用状况, 具有较高的分类精度, 建立了比例尺为1:1万的土地利用数据库^[16]。本研究以泰和县的二调数据为真值, 在分类完成的居民地类别中随机选取100个样点进行了对比与评价。

4 结果与分析

4.1 样本可分离性与评价

经多次实验, 最终选择训练样本的可分离性值如表1所示, 所有样本的J-M距离值均大于1.9, 表明分类训练样本之间的可分离性好, 所选样本合格, 满足进一步监督分类的需要。

表1 训练样本可分离性 Tab.1 Separability of training sample

4.2 泰和县农村居民地的空间分布

在满足样本可分离性的基础上, 基于多次实验, 选择27处训练样本, 共12 802个像元, 利用ENVI软件的最大似然法分类工具进行分类运算, 得到泰和县的土地覆盖分类结果和居民地分布图, 分别如图4和图5所示。

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	图4 泰和县土地覆盖分类结果Fig.4 Land cover classification of Taihe County

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	图5 泰和县居民地空间分布Fig.5 Spatial distribution of residential land of Taihe County

经统计计算可知, 森林、农田、居民地、水体和其他类型占泰和县土地利用类型总面积的比例分别为47.39%, 46.90%, 2.05%, 2.79%和0.87%, 其中居民地的面积为54.84 km²。从图4中可以发现, 居民地的总体分布较为分散, 与农田土地利用类型相间分布的特点十分明显。从图5可以发现, 县城处于2条国道的交界处, 交通方便, 人口也相对聚集。赣江由南向北穿城而过, 两侧也聚集了大量居民地。从不同公路等级上看, 县道两侧聚集了更多的居民地, 一方面是交通上的方便造成了人口的聚集, 此外, 县道的修筑本身也考虑了农村居民出行的方便, 所以大多修筑在人口相对密集的区域。但从图5中也可以看到, 很多农村地区县级以上道路仍显不足。

4.3 分类结果精度评价与分析

针对各个不同类(含农田类别的2个子类别)共选取5 749个像元进行分类结果精度验证, 其中被正确归类的有4 848个, 总体分类精度为84.33%, Kappa系数为0.81。按百分比显示的各类别分类精度如表2所示。

表2 分类结果混淆矩阵 Tab.2 Classification confusion matrix(%)

从表中可以看出, 居民地的制图精度和用户精度分别为76.01%和82.28%, 分别表示整个图像被正确分为居民地的像元数与居民地真实参考总数的比值和与整个图像中分为居民地的像元总数的比值。真实的居民地类别分别有13.61%和10.37%被误分到农田类别的2个子类中, 表明居民地和农田的分类较为接近。对比原始影像分析发现, 误分的区域集中于居民地和农田的交界处, 由于混合像元的存在导致了误分。另有4.41%的森林类别被错分到居民地类别中, 对比原始影像分析发现, 主要是由于在影像光谱值上部分森林阴影与居民地较接近, 被错误分类。

为进一步分析居民地的分类结果, 结合泰和县的二调数据进行验证。将本研究的2个农田子类合并为一类, 将泰和县二调数据中的26种地物类别汇总得到5个一级类, 使其与本分类具有可比性。同时在居民地类别中随机选取100个样点与二调数据进行比较分类, 结果如表3所示。

表3 100个居民地随机点分类结果 Tab.3 Classificatoin result of 100 random points

从表3可见, 有71个样点的居民地分类与二调中的结果相一致, 但分别有14和12个样点在二调中划分为森林和农田。由于二调数据的完成时间比本研究所用遥感数据稍早2~3 a, 这些出现差异或误分的类别, 一方面可能是这期间居民地的不断扩展而侵占森林和农田所致; 另一方面这些类别主要是存在混合像元的部分(比如森林沟壑中的居住地, 以及农田与居民地交界处), 后续工作中仍需进一步提高其分类精度。

5 结论

1)本研究针对目前利用遥感进行农村居民地研究相对较少的现状, 选取江西省秦和县作为研究区, 利用RapidEye卫星影像进行居民地分类研究, 经统计计算, 居民地的面积为54.84 km², 约占泰和县土地利用类型总面积的2.05%, 总体上, 河流和道路两旁聚集了较多居民地, 但居民地分布分散的特点十分明显。

2)研究表明, 经正射校正后空间分辨率达到5 m的多光谱RapidEye卫星影像对于居民地具有较好的识别度, 通过反复进行样本点的选取, 以经典的最大似然法监督分类方法实现了泰和县的居民地分类, 居民地的制图精度和用户精度分别为76.01%和82.28%, 其中居民地和农田的交界处由于混合像元的存在导致了较多的误分。为了更好地验证分类结果, 将居民地类别中的100个随机点结果与二调数据进行对比, 发现正确率达71.0%。

3)由于居民地尤其是南方山区农村居民地的分布相对分散, 居民地周边地物类别多样, 造成了影像上呈现严重的椒盐现象, 对于小区域的居民地边缘区域的识别存在较大误差。本研究利用目前经典的分类方法针对正射校正后5 m空间分辨率的RapidEye影像进行居民地的分类尝试, 研究结果可为后续同类研究提供参考。

今后的研究中将综合考虑面向对象与像元分类相结合的方法, 综合考虑DEM信息的影响, 进一步提高目前仍存在误差类别的分类精度, 并进行多期影像的居民地遥感动态对比分析研究。

致谢: 感谢地球系统科学数据共享平台提供的RapidEye数据支持。

The authors have declared that no competing interests exist.

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Extracting Residential Area from TM Imageon the Basis of Knowledge DiscoveredYANG Cun-jian(Institute of Remote Sensing Applications,The Chinese Academy of Sciences Beijing100101China)ZHOU Cheng-hu(Institute of Geography and Resources,LREIS,The Chinese Academy of Sciences Beijing100101China)Abstract:Rapidly and accurately acquiring residential area is very important for evaluating the damage in-volved in such aspects as building and property. It is cost-labor and cost-time to investigate residentialland in field because of the large extent distribution of the residential area. Remote sensing technology pro-vides important information for investigating residential land,but how to rapidly get residential land fromimage is a problem urgently to need be solved. Therefore,The Landsat TM image covering Chengdu plainis selected for case study because of the fine background of the residential land. The spectrum knowledgeof two type residential area is discovered, which is used to develop two formulas with combination of rela-tionship knowledge between residential, water and roads. It is shown that not only the residential landconsisting of building with cement and tile roof but also the residential land consisting of building withgrass roof can be extracted with the accuracy of 85 percent.Key words:Knowledge discovering, Residential area extraction, Landsat TM image

杨存建(中国科学院遥感应用研究所再生室　北京　100101)周成虎(中国科学院地理科学与资源研究所信息室　北京　100101)摘要:快速准确获取不同类型居民地的空间分布信息具有极其重要的意义。居民地的分布具有点多、面广的特点,这使得地面调查的方法费工费时。遥感技术的发展为居民地的获取提供了先进的技术手段,但是目前从遥感图像中提取居民地的方法多为目视判读提取,这种方法难以满足诸如灾害评估等方面的实时要求。为此以居民地背景较好的成都平原为例,通过对该区1988年的TM图像上不同类型居民地及其背景的光谱特征进行分析,发现了该区两大主要居民地类型的光谱特征知识,这两大类型分别为以水泥顶或瓦顶房屋为主的居民地,主要为城镇一级以上的居民地,另一类为以草顶为主的集村居民地。由于城镇一级的居民地,其光谱特征与河滩地比较接近,为此又进一步引进了居民地与水体和道路的空间关系知识。利用所发现的知识分别建立了城镇居民地的提取模型和集村居民地的提取模型。实例研究表明,在居民地背景比较好的平原地区,利用这两种模型不仅可以实现自动提取以水泥顶或瓦顶房屋为主的居民地,而且还能够提取以草顶房屋为主的居民地,其精度可以达到85%。关　键　词:知识发现;居民地提取;遥感图像中图分类号:TP 751/TP 79

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, Lin G

The Decision tree algorithm of automatically extracting residential information from SPOT images[J]. Journal of Remote Sensing, 2003, 7(4): 309-315.

Extracting residential information by remote sensing technology is significant for the loss estimation of natural disaster and the study of urban extension and environmental change.In this paper,taking Jiangning county of Nanjing as a case study area,the extraction of re sidential information from SPOT images is discussed.Firstly, the characteristics of residential areas in this area on this image are studied,secondly,spectral characteristics of residential areas and other land-use types on SPOT-4(XI) image are analyzed to find the possibility of extracting residential areas from the background according to spectral characteristics.Thirdly,a simple model of decision tree is proposed on the basis of spectral magnitude relations and some proper thresholds of residents and other land-use types.But some roads still cannot be separated from residential areas because their spectral characteristics are similar.Therefore,their shape characteristics are analyzed.The result is generalized and converted to vector coverage.Then the shape indexes of every spots are calculated and categorized choosing a threshold to remove the roads.Finally,the vector coverage of residential areas is overlaid on the original image to check the effectness of this model,and an accuracy assessment is given to the result by random samples.The results suggest that this model is simple and effective,especially for the residential areas over 10000 m2,and the analyzedfor is much higher than the supervised classification's,however,some pixels near the water-bodies and the roads are judged by mistakes.This problem can be solved by the rule judgment based on the knowledge of spatial relations.Therefore,the cities,towns and villages in the south of Yangze River where there are various types of land cover can be extracted from the images by this model,and the model is not limited by the time,only the thresholds will be changed.

以南京市江宁县为研究区域，首先分析了该区域居民地的影像特征，然后研究了居民地及其背景地物在SPOT―4(Ⅺ)卫星影像4个波段上的光谱特征，并由此探讨了它们在光谱特征上的可分性。研究发现，除道路在光谱特征上与居民地差异不大而难以完全分开外，其它背影地物均可以依据各波段亮度值的大小关系或适当的阈值与居民地分开。但道路和居民地在形状上存在明显差异，因此可以利用形状指数的差异加以去除。最后分析建立了基于光谱特征和形状特征的简单决策树模型，对研究区域居民地信息进行了提取并对结果进行了精度评价。结果表明，该方法的总体提取效果较好，特别是对于面积大于10000m^2的城镇和集村。其提取精度与通常的监督分类方法相比有了很大的提高，只是在水际交界处和道路两侧有误判现象。因此，利用该模型可以将背景地物类型复杂的江南地区的城镇和集村居民地自动提取出来，并且模型受时相影响较小，只是在域值大小上会存在一些差异。

... 主要的遥感解译方法包括最大似然法、构建指数法、BP神经网络、纹理特征法、决策树、面向对象的方法等^[5,6,7,8,9] ...

2004

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... 主要的遥感解译方法包括最大似然法、构建指数法、BP神经网络、纹理特征法、决策树、面向对象的方法等^[5,6,7,8,9] ...

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... 主要的遥感解译方法包括最大似然法、构建指数法、BP神经网络、纹理特征法、决策树、面向对象的方法等^[5,6,7,8,9] ...

2010

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... 主要的遥感解译方法包括最大似然法、构建指数法、BP神经网络、纹理特征法、决策树、面向对象的方法等^[5,6,7,8,9] ...

2013

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... 相对于城市居民地的研究,对小县城农村居民地的遥感监测研究在很长时期内关注不够^[10] ...

2012

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汪权方, 许纪承, 陈媛媛, 等. 遥感影像空间分辨率对居民地信息提取的影响[J]. 资源科学, 2012, 34(1): 159-165.

Wang Q

, Xu J

, Chen Y

, et al. Influence of the varied spatial resolution of remote sensing images on urban and rural residential information extraction[J]. Resources Science, 2012, 34(1): 159-165.

This paper discusses the characteristics of residential areas on four types of remote sensing images with different spatial resolution in the same area based on the data from them, and analyzes the accuracy of information extraction of urban and rural residential areas from ALOS and TM images with different resolution. The results show that the accuracy of information extraction of residential areas from 10m-ALOS image has increased by 6.09% compared with that from 30m-TM image and the accuracy of urban residential areas is obviously higher than that of rural residential areas based on either remote sensing image. Nevertheless, the accuracy of dispersed rural residential areas will notably improve with the increase of spatial resolution and the remote sensing identification is more likely to be influenced by the neighboring environment due to the reduced resolution, and the situation for urban residential areas is different. The reason is that the structural detail of residential areas will be magnified by the increased spatial resolution and that will interfere in the remote sensing identification and information extraction of the residential areas, although the contour clarity of residential areas and the pixel purity are positively correlated with the spatial resolution of remote sensing images.

School of Resources and Environment Science, Hubei University, Wuhan 430062, China;School of Resources and Environment Science, Hubei University, Wuhan 430062, China;School of Resources and Environment Science, Hubei University, Wuhan 430062, China;Institute of Geographic Sciences & Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China;School of Resources and Environment Science, Hubei University, Wuhan 430062, China

利用遥感手段,以低廉的成本有效获取包括居民地在内的地表信息是促使卫星遥感数据转化为现实生产力的根本所在,也是遥感应用领域中亟待解决的重要课题。目前虽然已有“空间分辨率越高,遥感分类精度也越高”的共性认识,但是遥感影像空间分辨率的不同对于城镇和乡村这两种不同类型的居民地信息提取产生怎样的影响等,目前尚无明确答案。本文首先以同一区域不同空间分辨率的4种卫星遥感影像数据为信息源,定性探讨居民地在不同分辨率遥感影像上的表现特征；然后以两种不同分辨率的影像ALOS和TM为实验对象,对这两种影像上城镇和乡村居民地信息提取精度进行比较分析。结果显示：虽然基于10m-ALOS影像的居民地信息提取精度较30m-TM影像约提高6.09%,并且无论是依据哪一种空间分辨率的遥感影像,城镇居民地的信息提取精度都明显高于乡村居民地,但是,对于分散式分布的乡村居民地,遥感影像空间分辨率的下降令其遥感识别更容易受到周边环境的影响,其信息提取精度会随着遥感影像空间分辨率的增加而显著提高；相比之下,城镇居民地的信息提取精度随遥感影像空间分辨率增加的趋势是有限的。造成这一现象的原因主要在于虽然居民地的轮廓清晰性以及像元的纯净度都与遥感影像的空间分辨率基本上呈正相关,但是空间分辨率的提高会放大居民地内部结构的细节,从而对居民地的遥感识别与信息提取工作增加一些干扰性的噪声信息。

... 遥感影像的空间分辨率对农村居民点信息的提取也影响较大,过低的空间分辨率会使农村居民地的遥感识别更容易受到周边环境的影响,空间分辨率的提高能够使其信息提取精度增加,但过高的空间分辨率又会加大居民地内部的噪声干扰^[11] ...

... 1 居民地特征与分类系统设计居民地是由建筑物、道路、绿地及空地等多种地物相互交错而构成的复杂混合体^[11,13] ...

2008

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明冬萍, 王群, 杨建宇. 遥感影像空间尺度特性与最佳空间分辨率选择[J]. 遥感学报, 2008, 12(4): 529-537.

Ming D

, Wang

, Yang J

Spatial scale of remote sensing image and selection of optimal spatial resolution[J]. Journal of Remote Sensing, 2008, 12(4): 529-537.

尺度概念是理解地球系统复杂性的关键,尺度问题被认为是对地观测的主要挑战之一,而结合具体研究应用领域,由地学现象的尺度本身出发,选择所需遥感影像的最佳尺度和分辨率,是非常有现实意义的.本文在深入剖析了遥感影像的尺度特性和遥感影像尺度选择的意义的基础上,探讨了基于地统计学方法定量选择遥感影像最佳空间分辨率的方法.阐明了传统局部方差方法不能得到理想结果的原因:传统的局部方差方法的实质是基于变化地面面积计算影像局部方差的均值,而基于这样不同甚至是相差悬殊的地面面积进行局部方差计算,其结果必然不具有可比性.对此,本文提出了基于可变窗口与可变分辨率的改进局部方差方法,即依次降低空间分辨率时,高分辨率采用大窗口尺寸,低分辨率采用小窗口尺寸来维持计算窗口内的地面面积的一致,由此计算出的局部方差作比较来判定遥感影像最佳分辨率.进行了系列实验分析,得到了相关结论,分析得出这种基于地统计的方法来选择遥感影像最佳分辨率的方法,对遥感和GIS研究与地学应用具有一定的理论意义和指导意义.

... 已有研究表明,3~5 m是进行城镇建筑区景观比较合适的分辨率^[12] ...

2009

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刘芳, 张增祥, 汪潇, 等. 北京市农村居民点用地的遥感动态监测及驱动力分析[J]. 国土资源遥感, 2009, 21(3): 88-93. doi: DOI: 106046/gtzyyg. 2009. 03. 18.

Liu

, Zhang Z

, Wang

, et al. The dynamic monitoring of rural residential land in Beijing and driving force analysis based on multi-source remote sensing data[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2009, 21(3): 88-93. doi: DOI:10.6046/gtzyyg.2009.03.18.

Based on remote sensing and GIS technology, the authors extracted Beijing rural residential land by using multi-source remote sensing data (MSS Landsat images, TM or ETM+ image, “Beijing 1” small satellite data). The status of Beijing occupied residential land in 2005 was fully analyzed by referring to the DEM data. The districts of Beijing were reclassified by improving the traditional method for defining the geographical borderline. Beijing rural residential land was dynamically monitored in three periods (1980~1995, 1995~2000, and 2000~2005). Some indices were used to analyze the spatial-temporal and landscape characteristics of rural residential land in Beijing. 14 social economic indices were chosen to analyze the driving forces that affect the change of rural residential land by using the principal composition analysis method. The results of this study can play a guiding role in rural reasonable planning.

1. Institute of Remote Sensing Application, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 2. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

基于遥感与GIS技术，利用多源遥感数据（陆地卫星MSS、TM或ETM+影像，“北京一号”小卫星数据）提取北京市农村居民点用地。结合DEM数据对北京市农村居民点用地的现状及区位意义进行分析，将北京市重新分区。分3个时间段(1978年9月~1995年4月、1995年5月~2000年3月、2000年4月~2005年11月)对改革开放以来的北京农村居民点用地进行动态监测。引入多项指标对北京全市及各区、县的农村居民点用地进行时空变化特征与景观特征分析。选取14项社会、经济指标，利用主成分分析法定量分析影响北京市农村居民点用地变化的驱动力，对于农村的合理规划具有导向作用。

... 1 居民地特征与分类系统设计居民地是由建筑物、道路、绿地及空地等多种地物相互交错而构成的复杂混合体^[11,13] ...

2010

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... 2 训练样本评价方法为了更好地选取分类训练样本,针对每一类别分别进行多次感兴趣区(region of interest,ROI)选取实验,并利用J-M距离法(Jeffries- Matusita Distance)进行样本选取质量的评价^[14] ...

... 0^[14],当该值大于1 ...

2013

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徐京萍, 赵建华, 张丰收, 等. 面向对象的池塘养殖用海信息提取[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(1): 82-85. doi: DOI: 106046/gtzyyg. 2013. 01. 15.

Xu J

, Zhaon J

, Zhang F

, et al. Object-oriented information extraction of pond aquaclulture[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2013, 25(1): 82-85. doi: DOI:10.6046/gtzyyg.2013.01.15.

Based on the theory of object-oriented image analysis, this paper carried out a multi-scale segmentation of SPOT5 image to obtain sea use objects at different spatial scales. By integrating objects'spectral, shape and context features to formulate detailed procedures of information extraction, areas of pond aquaculture were identified with classification accuracy better than 94%, indicating that the method of object-oriented image analysis is effective in the extraction of pond aquaculture information in coastal areas. It would promote the operational monitoring and management of sea use.

National Marine Environmental Monitoring Center, Dalian 116023, China

针对SPOT5卫星遥感数据,以面向对象的图像分析理论为基础,通过多尺度图像分割,获取不同空间尺度结构下的海域使用地物斑块,并综合分割对象的光谱、形状和语义特征,建立分类规则集,实现池塘养殖用海信息提取。结果显示,分类精度优于94%,表明对于地物混杂度较大的海岸带地区,采用面向对象的图像分析技术能有效实现较高精度的池塘养殖用海信息提取,在海域遥感监测领域中具有较好的应用前景。

... 3 分类算法原理与后处理目前的分类算法中,面向对象的方法具有较好的分类效果^[15],但针对研究区居民地较为分散的特点与空间分辨率为5 m的影像特征,分割尺度设计较小则计算耗时较长,对象破碎 ...

2012

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杨宝尧, 杜震洪, 刘仁义, 等. 基于第二次全国土地调查数据的土地利用现状图制图综合技术研究[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(4): 107-111. doi: DOI: 106046/gtzyyg. 2012. 04. 18.

Yang B

, Du Z

, Liu R

, et al. Researches on generalization technology for land use mapping based on 2nd national land survey data[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2012, 24(4): 107-111. doi: DOI:10.6046/gtzyyg.2012.04.18.

Using the 2nd national land survey data and focusing on the semantic generalization and graphics generalization, the authors reduced the dimension of the area-patches to achieve the area proportion of different kinds of land-use. At the same time, the authors proposed the minimum area principle. Experiments have proved that the generalization results guided by the principle can more accurately reflect the geographical attributes of the original map.

1. Zhejiang Key Laboratory of GIS, Zhejiang University, Hangzhou 310028, China; 2. Institute of Geographic Information Science, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China

利用浙江省第二次全国土地调查数据,着重在语义综合和图形综合两个方面对土地利用现状图的制图方法进行了相关研究,通过将小面积图斑降维处理等方法实现了综合前后土地面积的基本平衡,同时又提出了图斑合并的最小面积原则。实验证明,该原则下的制图综合可以更真实地反映原始图斑的地理属性。

... )数据查清了全国农村各类土地的利用状况,具有较高的分类精度,建立了比例尺为1:1万的土地利用数据库^[16] ...