浅议基于3S技术的LUCC研究

　　摘要：在简要论述遥感、地理信息系统、全球定位系统（3S）技术和土地利用/覆被变化（LUCC）研究的基础上，探讨基于3S技术的LUCC研究的流程和模式，着重分析了研究源的确定、遥感影像的处理、GIS应用分析等关键内容。
　　关键词：遥感；地理信息系统；全球定位系统；土地利用/覆被变化
　　1.3S技术进展
　　3S技术是遥感（RemoteSensing,RS）、地理信息系统（GeographicalInformationSystem,GIS）、全球定位系统（GlobalPositioningSystem,GPS）三大技术的统称。
　　RS是利用飞机、人造卫星或其他遥感平台，以电磁波等为信息传播媒介，通过传感器来检测、量度远距离目标对象的一种技术手段[1]。RS技术具有明显的时空特性，获取信息量巨大，受地面条件限制少，成本低，收益高，在地表资源环境监测、农作物估产、灾害监测、全球变化等等许多方面具有显而易见的优势。GIS是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的系统，该系统设计支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题。GPS是美国20世纪70年代开始研制，历时20年，耗资200亿美元，于1994年全面建成的可以在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位的新一代卫星导航与定位系统，具有全天候、高精度、自动化、高效益等显著特点[2]。
　　近年来，3S技术的组合应用（AssemblyApplication）发展迅速，并且已经形成可行性较强的操作模式，3S技术的集成应用（IntegratedApplication）的讨论和研究也方兴未艾，并且取得了许多有意义的成果。
　　2.LUCC研究现状
　　1995年，国际地圈－生物圈计划（IGBP）和全球环境变化人文计划（HDP）共同提出了“土地利用/土地覆被变化（Landuseandlandcoverchange,LUCC）研究计划,使土地利用/覆被变化研究成为目前全球环境变化研究的前沿和热点领域[3]。
　　IGBP和HDP共同制定的《土地利用/覆被变化科学研究计划》提出了三个研究重点：①土地利用的变化机制；②土地覆被的变化机制；③区域和全球模型。作为地圈与大气圈的界面，土地利用/覆被及其变化是地圈、生物圈和大气圈中多数物质循环和能量转换过程，因此国际上有关项目主要围绕着土地利用/覆被变化与全球环境变化及可持续发展的关系展开，内容包括：①土地利用/覆被变化对全球环境的影响；②全球环境对土地利用/覆被变化的影响；③土地利用/覆被变化与可持续发展。
　　近十几年来，该项目已经得到许多国际组织和国家政府的关注和响应。联合国环境规划属启动了“土地评价和模拟”项目（LCAM），采用美国宇航局高分辨率雷达影像调查东南亚地区土地覆被的现状和变化。国际应用系统分析研究所（IIASA）启动“欧洲和北亚土地利用/覆被变化模拟”项目，通过分析区域土地利用/覆被变化的空间特征、时间动态和环境效应，预测未来50年的变化趋势。日本科学院全球环境研究中心也提出了“为全球环境保护的土地利用研究”项目[4]。我国也相继启动了LUCC课题，如“三峡库区土地利用/土地覆被变化”、“于田绿洲土地覆盖动态研究”等国家基金项目或创新课题。
　　3.基于3S技术的LUCC研究模式
　　随着3S技术的发展与日益成熟，越来越多的专家和地理工作者开始将3S技术应用于LUCC研究的具体实践，与传统的LUCC研究手段进行相结合，以弥补传统手段的信息不够精确、验证较困难等不足。3S技术应用于LUCC研究中，具有获取数据真实性强，数据信息量大、精度高，信息更新速度快等诸多优势。下面从3S的组合应用入手，探讨基于3S技术的LUCC研究模式。
　　3.1确定研究源
　　对于国家级、省级、市级、县级的LUCC研究，多时相的TM数据或SPOT数据，或将其进行组合应用，可以很好地进行土地利用现状的地类划分与面积统计，其精度能够与土地祥查数据相比拟。但由于TM数据、SPOT数据分辨率的局限性，不能在1:10000比例尺上识别出最小地物变化图斑，特别是农村小居民点或城市建筑物密集区的变化图斑，判读地物变化界线的精度较低，故对于乡（镇）级,或者城市的LUCC研究，则需要更高的数据精度，一般选取美国IKONOS卫星全色影像/多光谱影像、甚至QuickBird、WorldView、GeoEye影像作为研究源数据。
　　卫星遥感数据作为光学数据受到地形和气候的影响，在气候多变，云层覆盖度较大的时候不能获得理想的数据。SAR作为一种主动式的微波遥感，具有全天候、全天时、作用距离远、穿透能力强、分辨率高等优势，能够提供可见光和红外遥感所不能提供的信息；另一方面，利用高空间分辨率遥感数据进行LUCC研究，调查结果的精度较高，但需要投入很多人力、物力；而低空间分辨率遥感数据成本较低，调查的速度也较快，但调查结果的精度较低。为了充分利用各种RS源数据的优点，弥补各自的缺陷，在LUCC研究中，应该采用灵活易变的思路来选取不同类型的遥感数据，以便充分利用它们的优点，使研究工作既能获得满足精度要求的成果，同时又能使花费成本最低。
　　所以，在实际工作中要重视多时相、多源遥感数据的组合使用、融合使用，以期得到更加客观和精准的土地利用/覆被变化特征。不同类型遥感数据的互相补充形式主要有：利用抽样区高空间分辨率遥感数据的调查结果对整个调查区低空间分辨率遥感调查结果的数据进行校正；利用实时的低空间分辨率遥感数据对高空间分辨率遥感调查结果进行数据更新；利用不同波段的具有不同光谱效应的遥感数据进行叠合分析等等。
　　目前国内地理工作者研究用到的源数据及其精度主要如表1所示。
　　
　　表1国内LUCC研究使用的主要RS源数据列表
　　类型 分辨率（米）
　　（美国）GeoEye-1全色影像/多光谱影像 0.41-0.49
　　1.65-2.00
　　（美国）Worldview-1全色影像 0.50-0.59
　　（美国）QuickBird全色影像/多光谱影像 0.61-0.72
　　2.44-2.88
　　（美国）IKONOS全色影像/多光谱影像 0.82-1.00
　　3.28-4.00
　　（法国）SPOT（1、2、4/HRS/HRG）全色影像 2.50-10.00
　　（印度）IRS-ICPAN全色影像 5.80
　　（欧共体）ERSSAR影像 6.25
　　（韩国）KOMSAT-1EOC全色影像 6.60
　　（美国）LandsatTM多光谱影像 30.00
　　（美国）NOAAAVHRR影像 1100.00
　　航片 较高分辨率（不定）
　　3.2数据处理
　　（1）RS影像数据的预处理
　　首先要对获得的RS影像数据进行几何纠正。可选取研究区域的土地利用现状图（或地形图）作为标准坐标空间，利用GCP（地表控制点）对RS影像进行几何精纠正。选取的土地利用现状图（或地形图）要进行行政界限的订正和修改，在土地利用现状图（或地形图）中选择位置固定的明显地物标志作为控制点，均匀加密，利用GPS测出其精确位置。然后用二元二次多项式对RS影像进行空间几何位置变换，用三次卷积法进行灰度重采样，使校正后影像的地理参考与土地利用现状图（或地形图）相同。
　　经过几何纠正后的RS影像，根据各研究工作目标的需要，可利用GIS技术对其进行镶嵌处理或分幅处理、增强处理、融合处理等。对图像进行增强处理，可以使图像纹理、细部、反差都表现得更加精细和丰富，便于图像的高精度解译。一般采用直方图技术、空间域滤波技术、非线性滤波技术等手段实现图像增强效果。
　　若用到不同类型的RS影像数据，则需要先对其进行空间配准，空间配准是其后数据融合步骤的前提。对两幅影像的空间配准，一般是将其中一幅作为参考影像，以它为基准对另一幅图像进行校正。无论采用何种变化信息提取方法，图像间的几何配准精度对于变化信息提取都至关重要。空间配准的误差会导致无变化的区域光谱发生变异，而被当着变化信息提取出来。故接下来将详细介绍一下空间配准技术。
　　目前应用较多的RS影像数据融合处理方法有IHS变换、主成分分析、Brovey变换、小波变换、合成变量比值变换等。其中，IHS变换是一种比较成熟的彩色空间变换模型：从多光谱彩色合成影像上将R（红）、G（绿）、B（蓝）变换成代表空间信息的I（亮度）、H（色度）、S（饱和度）三个分量。将I，H，S变换成R，G，B称为HIS逆变换，然后进行空间信息的各种处理。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是在统计特征基础上进行的一种多维（多波段）正交线性变换，即K-L变换，主要用于数据压缩和图像增强；Brovey变换是为RGB影像显示进行多光谱波段颜色归一化，将高分辨率全色与各自相乘以完成融合[5]。针对不同类型的影像数据，需要采取不同的变换方法以进行数据融合。
　　（2）空间配准
　　当两幅影像的空间分辨率相差不大时，可以通过选择同名控制点对两幅影像进行空间配准；但是当两幅影像的空间分辨率相差比较大时（如TM多光谱影像数据与IKONOS全色光谱影像数据），在空间上的准确配准就比较困难。一种常用的配准技术是首先对两幅影像进行Fourier变换，对空间分辨率高的RS影像进行适当的低通滤波，然后在频谱域对两幅影像进行相关运算，取其极大值处（即相关程度最高）为最佳对应位置，再逆变换到空间域，从而确定两者空间位置的配准关系[6]。
　　（3）图像解译
　　首先要根据LUCC的研究目标和内容，结合研究区域土地利用特点和遥感影像的特征，参照国家“土地利用现状分类标准”，建立土地利用分类系统。一般是建立二级分类系统，有时候根据研究工作的具体需要可以建立三级分类系统，以保证分类效果和研究精度。
　　然后建立图像解译标志。根据所使用的遥感影像上一般地物类型的光谱特征和已建立的土地利用分类系统，参照对应的地形图、地貌图等其他图件资料，结合研究区域地表覆被的特点和已有的经验知识，在RS影像上进行同名地物对比分析，找出类间差异性和类内一致性最显著的图像特征，建立初始解译标志。一般是从色彩、形状、纹理这三方面来判别，还可以增加一些相关分析，例如：坡度坡向分析，因为各地类与坡度坡向具有一定的相关度；地类相关分析，相邻土类的形成和发展具有很大的相关性，如耕地均匀分布在居民点周围或水源密集区。这些分析可以提高解译标志的正确度和完备度。也可以采用精度和稳定性都比较高的复合分类法（CombinedOptimumFuzzyClusteringandSupervisedClassification,COFCS）。使用该方法进行土地覆盖分类主要有两个步骤：首先用模糊最优聚类法对训练样本作最优聚类分析，并将所得结果进行识别，确定信息类别及部分噪声；然后用监督分类中最大似然分类对整个研究区域进行重分类，得到最后的结果[7]。
　　其次建立解译方法体系，确定统一的原则、工作流程等。可以采用先宏观后微观、先整体后局部、先大类后小类、先易后难的解译顺序，采用多要素、分主次、逐步判别的方式进行解译。最后，应该考虑形成统一、科学的解译结果信息表示方式，以便后续工作的顺利进行。解译过程一般采取人机交互式目视解译，或先建立知识库，然后实现计算机自动解译。
　　（4）结果分析
　　经过图像解译后，需对变化信息进行编码，然后在GIS平台（如ArcGIS、MapGIS等）上实现量测汇总，计算面积，确定地类范围与界限。这里根据工作目标的需要，可以进行野外验对：利用GPS技术选取和量测一定数目的检测点或检测区域，对照解译结果进行核对和修正。
　　结果分析主要是进行地类变化信息分析。变化信息分析有两种思路，其一：直接比较分析多时相光谱数据，实现这种思路的方法多样，如光谱特征变异分析法、图像差值法、回归差值法、比值差值法、植被指数差值法、穗帽变换指数差值法、主成分差值法、变化矢量分析法、假彩色合成法、波段替换法等等；其二：各时相光谱数据分类后比较法。先对各时相光谱数据各自进行土地利用分类，再比较两个分离结果以提取变化信息，但是其精度受各时相数据分类精度的制约，造成误差的累积。
　　还可以对前面的结果进行精度分析。如通过检验方差值分析几何纠正精度；利用GIS技术实行叠合操作，作点位精度分析、面积误差分析等。
　　3.3应用分析
　　在前述步骤得到结果图层的基础上，结合其它各类矢量化专题图，以及相关的社会经济统计资料，在GIS平台上进行应用分析。
　　（1）土地利用变化分析
　　土地利用是根据土地的自然特点，按一定的经济与社会目的，采取一系列技术手段，对土地进行改造或经营活动。土地利用变化的具体表现有土地类型面积变化、土地质量变化、土地利用空间变化等。土地利用变化分析的步骤是土地利用面积变化分析、土地利用类型变化分析、土地利用空间变化分析、土地利用强度变化分析和土地利用动态度分析。
　　根据前述步骤的计算机自动量测结果，可以得到研究目标区域的土地利用面积变化表，生成土地利用面积转移矩阵和各地类面积变化统计表。从土地利用面积的变化信息，分析土地利用类型变化、土地利用强度变化和土地利用动态度，在图层上分析其空间变化特征，研究其变化作用的驱动因子与驱动机制，建立土地利用/覆被变化预测模型。
　　（2）其它应用分析
　　我国大比例尺土地利用基础图件的更新有赖于全国土地详查。由于土地详查的时间跨度较大，土地利用状况已经发生了不同程度的变化，因此，对土地利用基础图件的及时更新显得尤为重要。3S技术应用于LUCC研究，提供了高分辨率的RS源数据，可以及时地为大比例尺的土地利用基础图件提供信息更新。
　　对于地形条件复杂的地区，土地利用变更的详查工作往往比较困难，而且不易保证准确率。利用3S技术，可以对土地利用变更详查数据进行复核，增加土地利用变化信息的客观准确率和精度。
　　对于城市LUCC研究，3S技术的组合应用可以很好的进行三维空间分析。在GIS平台上实施城镇体系演变分析和城市空间扩张分析等。
　　另外还可分析自然灾害分析，利用3S技术检测灾害发生范围和危害状况，结合专家知识库提供灾害损失度评估和灾害预防与挽救方案。
　　对于各种应用分析，都可利用GIS技术建立地理空间数据库，然后建立LUCC动态监测系统。3S技术的集成应用可以建设实时LUCC监测系统，为地理工作者提供及时的、准确的、动态的LUCC信息，可极大地提高研究效果和工作效率。
　　4.小结
　　3S技术的支持能够使LUCC研究更加快速有效。在GPS的精确定位下，利用RS影像数据能够快速获取大面积区域的LUCC信息，利用GIS技术，参照土地利用类型的地学规律，结合目视解译，实现RS影像数据的计算机自动分类、量测、处理，极大的提高了数据处理的效率和精度。随着支撑3S技术的各种学科的快速发展，3S技术必将成为LUCC研究的主要技术手段，并且朝着3S技术集成应用于实时LUCC研究的方向迈进。
　　
　　参考文献：
　　1.胡著智,王慧麟,陈钦峦.遥感技术与地学应用.南京:南京大学出版社,1999.
　　2.李德仁,关泽群.空间信息系统的集成与实现.武汉:武汉测绘科技大学出版社,2000.
　　3.李秀彬.全球环境变化研究的核心领域—土地利用/覆被变化的国际研究动向[J].地理学报,1996,51(6):553-557.
　　4.张明.以土地利用/覆被变化为中心的土地科学研究进展[J].地理科学进展,2001,20(4):297-304.
　　5.孙丹峰.IKONOS全色与多光谱数据融合方法的比较研究[J].遥感技术与应用,2002,17(1):41-45.
　　6.刘茜,徐希孺.航空影像与TM影像的配准及用航空影像对TM进行作物估产方法的精度检验.环境遥感,1994.
　　7.丁建丽,塔西甫拉提,熊黑钢等.基于遥感的策勒绿洲土壤覆盖动态变化研究[J].遥感学报,2002,6(1):60-62

《浅议基于3S技术的LUCC研究》

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