随着ZY-3, GF-1和GF-2等卫星的陆续发射, 海量的国产遥感数据在各个领域都得到了广泛应用, 因而高效率预处理国产高空间分辨率遥感影像成为亟待解决的重要问题。通过采用IDL语言开发了批处理程序(包括批量单波段影像提取、批量影像解压、批量正射纠正、批量快速几何纠正、批量融合和批量匀光等), 部署在ENVI Services Engine(简称ESE)服务器端, 实现国产遥感影像在线批处理操作功能, 极大地提高了工作效率。基于B/S架构的海量国产高空间分辨率遥感影像的批量快速处理技术路线如图1所示^[6]。

图1

Fig.1

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	图1 遥感影像批量快速处理技术路线Fig.1 Remote sensing image batch processing technology route

为了检验数据处理的高效性, 以现有硬件设备及国产影像数据进行测试, 计算机硬件为CPU intel i5-2400 双核。影像数据包括待处理影像和基准影像, 前者平均每景高分影像(包括全色和多光谱数据)数据量为800 M, 共计47景; 后者为2013年广西全区第二次全国土地变更调查影像, 由多光谱影像提取单波段影像且镶嵌后共计526 GB。

47景待处理原始GF-1数据压缩包经过各种操作所需要的时间及速度如表1所示。利用人工完成全色波段及多光谱波段影像正射校正、影像融合和几何纠正等工作, 使用相同的硬件配置, 人均每天约完成3景影像, 为此由一人完成47景影像数据处理所需时间约16 d, 耗费大量的时间, 但利用本文研制的自动化处理技术, 相同影像处理不超过4.4 d, 节约大量时间及人工投入, 具有高效、自动、准确的特性。

表1

Tab.1

表1(Tab.1)

表1 影像处理速度结果 Tab.1 Image processing speed results 操作 单景影像处理 时间/min 批处理 时间/h 人工干预 参考影像单波段提取 2(共347景) 12.0 否 基准影像拼接 — 120.0 是 影像解压 8 6.6 否 头文件自动正射纠正 14(全色+多光谱) 13.7 否 全色波段几何纠正 46 41.3 否 多光谱波段几何纠正 21 16.1 否 影像融合 36 28.6 否

表1 影像处理速度结果 Tab.1 Image processing speed results

针对国土资源动态变化监测, 国产卫星数据主要应用在基本农田保护区或允许采矿权区调查范围内, 采用多期影像叠加对比, 提取疑似违法占地图斑。同时, 对提取的疑似违法图斑进行外业核查, 核查无误后移交执法部门, 为准确处理违法占用土地及矿山未按期治理等提供可靠的依据。

1.2.1 土地利用监测

2013年, 以ZY-3卫星为主要数据源, 对广西重点地区的土地利用变化进行监测, 取得了一定的效果。分别利用2013年3月和2012年5月不同时相影像数据, 结合广西国土资源“ 一张图” 核心数据库中的建设用地审批数据, 对广西北海市海城区违法用地进行了监测, 共发现19处可疑违法图斑, 经过外业实地调查, 排除了因虾塘干枯引起的伪变化图斑10个, 确认实际变化图斑9个, 总变化面积约为64 705 m², 并采用GPS记录变化图斑的地理坐标。提取的违法图斑对比效果如图2所示。

图2

Fig.2

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	图2 违法用地图斑对比Fig.2 Contrast of illegal land use plots

2014年, 将贵港市港北区2012年5月16日与2013年12月27日的影像进行比对, 并与建设用地审批数据进行叠加分析, 发现10处疑似违法用地图斑, 总变化面积为954 662.71 m², 占基本农田面积为291 718.12 m², 占耕地面积为326 426.36 m²。提取的违法图斑对比效果如图3所示。

图3

Fig.3

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	图3 疑似违法用地图斑对比Fig.3 Contrast of suspected illegal land use plots

2015年, 通过将玉林市玉州区2014年的土地变更影像与2015年4月19日影像进行比对, 并与建设用地审批数据进行叠加分析, 发现27处疑似违法用地图斑, 总变化面积为421 116.51 m², 其中占用耕地面积为117 977.61 m²。提取的违法图斑对比效果如图4所示。

图4

Fig.4

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	图4 疑似违法用地图斑对比Fig.4 Contrast of suspected illegal land use plots

1.2.2 矿产资源监控

为了加强矿山环境治理与监控, 2015年利用ZY-3多光谱影像和GF-1影像, 对矿产资源利用进行监控。曾利用2014年10月和2014年2月的ZY-3多光谱影像, 结合2012年和2011年国家下发的卫片执法影像, 套合采矿权审批数据、探矿权审批数据、禁止采矿区规划数据和地类图斑数据, 对钦州市黄屋屯镇和大直镇进行矿山遥感动态监测, 提取了8处地物明显变化地区, 发现有非法盗采稀土的嫌疑, 并将结果移交给执法局, 对矿产资源保护起到了积极作用。发现疑似非法采矿对比效果如图5所示。

图5

Fig.5

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	图5 非法采矿图斑对比Fig.5 Contrast of illegal mining plots

1.2.3 基本农田动态监测

在我国南方的大部分地区, 山多地少, 耕地分散, 采用传统的方法对基本农田进行动态监测工作量大、成本高。2015年, 利用ZY-3影像数据对基本农田进行动态监控, 取得了一定的效果。通过利用广西国土资源“ 一张图” 核心数据库中的基本农田矢量数据, 与2014年10月 ZY-3影像数据、2012年卫片执法遥感影像图比较分析, 完成了钦南区基本农田监测工作, 其中发现疑似非法占用基本农田图斑67个, 总面积约为571 815.618 m², 疑似非基本农田图斑33个。采用遥感技术手段, 动态监测非法占用基本农田, 不仅为执法部门提供了有利的证据, 而且提高了工作效率。提取的疑似非法占用基本农田、非基本农田图斑对比效果如图6所示。

图6

Fig.6

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	图6 疑似图斑对比Fig.6 Contrast of suspected plots

1.2.4 矿山地质环境治理监测

对于已完成采矿的区域, 按有关规定应进行矿山环境恢复治理, 由于矿区一般位于大山深处, 交通不便, 采用日常巡查方式, 通常难见成效, 为了准确获取采空区恢复治理状况, 采用卫星遥感数据和无人机航拍组合的方式进行监管。2014年对崇左市六汤稀土矿区进行监管中, 首先获取了从2011年至今覆盖监测区所有高质量的卫星影像数据, 然后于2014年10月23日采用无人机拍摄了矿区的高精度影像数据, 经监测发现从2011至今, 采空区恢复植被面积有所增加, 但整体变化不大, 采空区尚未完全恢复植被, 在无人机影像中显示采空区多处种植甘蔗作物, 与计划种植狗牙根草不符, 同时周边裸露泥土疏松, 具有明显的冲沟; 另一方面在采空区以外的地方, 发现4个区域植被覆盖甚少, 冲沟明显, 可能存在地质灾害隐患。监测成果为地质环境监管提供了有力的资料数据。该区无人机拍摄效果如图7所示。

图7

Fig.7

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	图7 无人机影像Fig.7 Unmanned aerial vehicle images

利用遥感技术对土地利用进行动态监察, 主要的手段是根据不同时相的卫星数据, 进行叠加分析, 动态监测变化情况, 但目前已有的国产卫星数据对于广西地区1 a内不同时相或不同年份相同季度内获取可利用的影像数据甚少, GF-1数据的缺乏比ZY-3卫星数据更为明显, 由于数据源的不足, 导致许多的土地监测工作的进行受到一定影响。另外, 国产卫星数据中缺乏高光谱数据, 在应用上受到较大限制, 现有的数据源难以区分耕地、水田和裸地等地类, 对于利用岩石喷漆、裸地遮盖绿网等手段隐瞒实情的情况难以发现, 但不同的地物在波谱曲线上具有差异, 该差异成为了应用的关键, 因此, 获取高光谱数据具有重要意义。

广西地处低纬度, 北回归线横贯全区中部, 属于亚热带季风气候区, 降水主要集中在4— 9月, 这段时期获取的影像质量很差, 大部分区域影像出现厚云, 无法使用; 能够获取高质量影像数据的月份集中在1月及10— 12月, 但卫星的重访时间有限, 因此针对于广西可利用的高质量高空间分辨率国产卫星较少, 远不能满足多时相的要求。目前针对于薄雾遮挡的影像主要采用物理模型或基于图像处理的方法处理影像, 而厚云影像通常利用相似的年份数据进行代替, 但常出现无法获取相似年份的数据, 因此对于有云雾的影像处理效果一般, 也未在根本上解决问题。

目前国土部门统一使用的是西安80坐标系, 但获取的国产卫星数据自带的RPC文件使用的是WGS84坐标系, 因此需要生成西安80坐标系的正射影像, 必须经过采集控制点完成影像坐标转换工作, 增加大量的工作量, 同时容易产生误差。当使用其他影像数据为辅助数据过程中, 常遇到数据坐标不统一的问题, 都需要经过不同的渠道转换坐标。统一数据坐标是目前最急需, 也是最难解决的问题, 需要多部门合作共建数据管理平台, 规范数据坐标, 共享数据。

虽然通过将全色影像与多光谱影像数据融合技术, 能够提高影像的空间分辨率, 但由于影像纠正过程中容易产生误差, 导致融合的影像出现重影现象。即使融合影像空间分辨率提高, 仍无法满足精细化管理使用的需求, 例如在矿山环境恢复治理监测中, 无法通过国产卫星数据辨别种植植被种类与实施计划是否相符, 对于滑坡情况难以发现; 利用ZY-3立体相对提取的DSM中, 由于空间分辨率过低, 导致DSM与DEM差异甚多。